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- Windows终端运行Python脚本的技巧分享
- 最直接的方法是先用cd命令进入脚本所在目录，再输入python脚本名.py执行；前提是Python已正确安装并配置环境变量，否则需手动将Python安装路径添加到PATH中；若遇到“'python'不是内部或外部命令”错误，通常是因为未将Python加入环境变量；可通过python--version检查安装情况，并通过echo%PATH%确认路径是否包含Python安装目录；执行脚本时也可使用py启动器来兼容多版本Python；常见错误如ModuleNotFoundError需通过pip安装对应库，Nam
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 虚拟环境 环境变量 Python脚本 脚本执行 Windows终端 254浏览 收藏
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- Python提取HTML指定内容技巧
- 本文介绍如何使用Python和BeautifulSoup库解析HTML文档，并提取两个特定标签之间的内容。通过定义起始和结束标签的特征，我们可以遍历整个HTML文档，并捕获位于这些标签之间的所有标签，实现对目标数据的精准提取。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 439浏览 收藏
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- Pythonunittest框架使用教程
- 自动化测试可提升效率与代码质量，Python的unittest框架适合入门及中小型项目。一、测试用例以类组织，命名建议TestXXX格式，方法名以test_开头，使用断言验证结果，保持类间独立。二、setUp和tearDown用于初始化和清理操作，支持setUpClass与tearDownClass（需@classmethod）。三、通过unittest.main()或TestLoader与TextTestRunner实现批量运行测试，支持生成HTML报告。四、注意测试失败可能源于测试条件或断言错误，需处
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 177浏览 收藏
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- Python生物信息入门：Biopython实战指南
- Biopython在序列处理方面具有三大核心功能：1.提供Seq对象支持DNA、RNA和蛋白质序列的转录、翻译、反向互补等生物学操作；2.通过SeqIO模块高效解析FASTA、FASTQ、GenBank、EMBL等多种格式文件，并支持迭代器模式以节省内存；3.利用SeqRecord对象整合序列、ID、描述及生物学特征（如CDS），便于复杂数据管理。此外，Biopython可通过Bio.Entrez模块实现与NCBI数据库的交互，支持自动化搜索和下载序列数据，结合SeqIO可解析GenBank记录并提取特征
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 数据库交互 Biopython 生物信息分析 序列处理 SeqIO 176浏览 收藏
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- Python安装第三方库教程详解
- 确认pip是否可用的方法是执行pip--version或python-mpip--version，若输出版本信息则说明pip已正确安装并可识别；2.安装第三方库最核心的方式是使用pipinstallpackage_name，支持指定版本、升级库、通过requirements.txt批量安装；3.遇到网络问题可使用国内镜像源（如清华大学源）、配置代理或增加超时时间来解决；4.权限不足时应避免使用sudo，推荐使用虚拟环境以防止系统环境被污染；5.虚拟环境通过python-mvenvmyenv创建，激活后独立
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 虚拟环境 pip 安装 第三方库 镜像源 320浏览 收藏
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- Python中item是什么意思及用法解析
- 在Python中，item通常指的是迭代过程中处理的单个元素。1)item常用于列表遍历，如foriteminmy_list:print(item)。2)处理字典时，key和value更常用，如forkey,valueinmy_dict.items():print(f'Key:{key},Value:{value}')。3)保持命名一致性，根据上下文选择名称，并避免歧义，以确保代码的可读性和维护性。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 425浏览 收藏
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- Python读取Excel全教程详解
- 使用pandas读取Excel文件的核心方法是pd.read_excel()函数，它支持多种参数配置以应对复杂结构。1.通过sheet_name参数可指定工作表名称或索引，支持读取单个、多个或全部工作表，返回DataFrame或字典；2.header参数设置表头行，index_col指定索引列，usecols控制加载的列范围；3.dtype用于强制指定列数据类型，na_values识别自定义缺失值，parse_dates解析日期列。对于大型文件优化：1.usecols限制加载列；2.dtype选择更节省内
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 357浏览 收藏
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- PythonK-means异常检测全解析
- 聚类异常检测通过将数据分簇并识别远离所属簇的数据点来发现异常。具体步骤为：1.准备数据并进行标准化预处理；2.使用K-means聚类算法对数据分簇；3.计算每个点到所属簇中心的距离；4.设定阈值识别异常点；5.可视化结果并输出异常点索引。此外，选择合适的K值可通过肘部法则、轮廓系数或业务理解确定；异常阈值可基于百分位数、箱线图、统计方法或可视化确定；但K-means存在对初始值和K值敏感、假设簇为凸形、无法检测全局异常等局限，需结合数据特征和业务需求选择合适算法。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | Python 异常检测 K-means 阈值 K值 413浏览 收藏
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- WebSocket连接失败怎么解决
- 本文旨在帮助开发者解决在使用Pythonwebsockets库时遇到的ConnectionClosedOK错误。该错误通常发生在客户端发送一次请求后，服务器关闭连接。本文将分析问题原因，并提供两种解决方案：客户端循环建立新连接，或服务器端保持连接活跃。同时，会介绍如何优雅地处理连接关闭事件，确保程序的稳定运行。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 461浏览 收藏
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- Python数据透视表与交叉分析详解
- 在Python中，使用pandas实现数据透视和交叉分析的核心函数是pandas.crosstab和pandas.pivot_table。1.pd.crosstab主要用于生成列联表，适用于两个或多个分类变量的频率计数，支持添加总计和归一化百分比；2.pd.pivot_table功能更强大且灵活，可对数值列进行多种聚合操作（如求和、平均等），支持多层索引和多列聚合，并可通过参数控制缺失值填充与总计行/列的添加。选择时，若需纯粹计数或比例分析则用crosstab，若涉及复杂数值聚合则优先使用pivot_ta
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 310浏览 收藏
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- PyCharm字体设置与大小调整教程
- 在PyCharm中调整字体和字体大小可以通过以下步骤实现：1)打开设置：File->Settings（Windows/Linux）或PyCharm->Preferences（MacOS）；2)进入编辑器设置：Editor->Font；3)调整字体：选择如Consolas、Monaco等；4)调整字体大小：输入12到14点；5)应用更改：点击Apply并OK。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 253浏览 收藏
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- Python重试装饰器使用技巧
- <p>可以通过在重试装饰器中引入异常类型过滤、日志记录和指数退避机制来实现更智能的重试策略。1.通过设置exceptions参数指定仅对特定异常（如NetworkError）进行重试，而对其他异常直接抛出；2.使用logging模块在重试前记录警告日志，失败后记录错误日志，便于问题排查；3.采用指数退避算法（如base_delay(2*retries)+随机抖动）动态增加重试间隔，避免请求堆积和服务器压力，从而有效防止无限重试并提升系统稳定性。最终方案结合了异常类型判断、日志输出和延迟递增策略
- 文章 · python教程 | 3个月前 | Python 日志记录 异常处理 指数退避 函数重试装饰器 165浏览 收藏
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- SymPy表达式简化与方程求解教程
- 本文旨在探讨如何使用Python中的SymPy库，特别是gcdex函数，来简化涉及线性不定方程的表达式。通过扩展欧几里得算法，gcdex函数能够高效地找到满足ax+by=gcd(a,b)形式的整数解x和y，从而为求解线性不定方程提供关键的特解。文章将通过具体示例，详细阐述gcdex的用法、返回值解析及其在实际问题中的应用，并提供相关注意事项，帮助读者理解并掌握这一强大的数学工具。
- 文章 · python教程 | 3个月前 | 192浏览 收藏
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