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- Python加密实战：AES与RSA详解
- Python可通过标准库和第三方库实现AES和RSA加密。1.AES是对称加密算法，适合加密大量数据，速度快；2.RSA是非对称加密算法，适合加密小数据或传输AES密钥，两者常结合使用。实现AES推荐使用pycryptodome库，需注意密钥长度、填充及IV生成；实现RSA推荐使用cryptography库，常用OAEP填充，加密数据长度受限，通常用于加密AES密钥。实用建议包括保护密钥、使用成熟库、加密后转Base64编码传输等。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 144浏览 收藏
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- Python随机数生成技巧与实战应用
- Python生成随机数主要依赖random模块，适用于非安全场景。1.random模块提供random()、uniform()生成浮点数，randint()、randrange()生成整数；2.choice()、sample()、shuffle()用于序列抽样与打乱；3.seed()可设置种子确保可重复性；4.安全场景应使用secrets模块，因其基于强随机源；5.random生成的是伪随机数，依赖算法，而真随机数依赖物理事件；常见应用包括游戏开发、模拟仿真、数据科学、安全加密、测试调试、艺术编程；使用时
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python 随机数 伪随机数 random模块 secrets模块 201浏览 收藏
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- Kubeflow异常检测MLOps教程解析
- 要用Kubeflow构建异常检测MLOps平台，需拆解为五个自动化阶段：数据流水线、模型训练与调优、模型服务化、持续监控与反馈、自动化再训练；2.Kubeflow优势在于根植Kubernetes的弹性伸缩、端到端ML生命周期管理形成闭环、开放可扩展适应定制需求；3.核心组件包括KubeflowPipelines（编排工作流）、TrainingOperators（分布式训练深度学习模型）、KServe（高性能模型服务）、Katib（超参优化），共同支撑异常检测的高效迭代与稳定运行。
- 文章 · python教程 | 5天前 | MLOps 异常检测 Kubeflow KubeflowPipelines 模型服务 256浏览 收藏
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- Python词云制作：jieba分词实战教程
- 用Python制作词云图的步骤如下：1.安装jieba、wordcloud和matplotlib库；2.使用jieba进行中文分词并过滤停用词；3.利用wordcloud生成词云，指定字体路径等参数；4.通过matplotlib显示词云图像；5.可选使用mask参数自定义词云形状；6.对于专业性强的文本可加载自定义词典提升分词准确性；7.调整colormap参数或自定义颜色函数优化颜色搭配；8.面对大规模数据时采用分块处理或提取关键词减少计算量。
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python 词云图 356浏览 收藏
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- PyCharm是什么？Python专用IDE详解
- PyCharm是专为Python设计的高级IDE，适合各种规模的Python开发项目。1.提供代码编辑、调试、测试、版本控制等全面支持。2.特别适合数据科学、机器学习、Web开发领域。3.功能强大，提升开发效率，但内存占用高，初学者可能觉得界面复杂。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 392浏览 收藏
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- Python中π代表圆周率的用法
- 在Python中，pi指的是数学常数π。使用方法：1）从math模块导入π；2）用于计算圆的面积和周长；3）在三角函数中以弧度计算；4）在统计学和概率计算中应用。使用π时需注意精度、性能和代码可读性。
- 文章 · python教程 | 5天前 | 455浏览 收藏
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- PyCharm添加本地Python解释器教程
- 在PyCharm中添加本地解释器可以确保项目在不同环境中稳定运行。配置步骤包括：1)打开PyCharm，点击"File"菜单，选择"Settings"；2)找到"Project:[你的项目名]"，点击"PythonInterpreter"；3)点击"AddInterpreter"，选择"AddLocalInterpreter"；4)选择"SystemInterpreter"或"ExistingEnvironment"，或创建新虚拟环境。注意选择与项目需求匹配的Python版本，并正确设置虚拟环境和环境变量
- 文章 · python教程 | 5天前 | 306浏览 收藏
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- Python网络测速方法及speedtest-cli教程
- 要使用Python进行网络测速，最直接的方法是通过speedtest-cli库。1.首先安装speedtest-cli：使用pipinstallspeedtest-cli命令进行安装；2.在Python脚本中导入speedtest模块并创建Speedtest对象；3.调用get_best_server()方法自动选择最佳服务器；4.分别调用download()和upload()方法测试下载和上传速度，并将结果从bps转换为Mbps；5.通过s.results.ping获取延迟（Ping）值；6.可以灵活指
- 文章 · python教程 | 5天前 | 230浏览 收藏
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- Python弹幕分析工具实现教程
- 如何构建视频弹幕分析工具？1.数据获取：通过浏览器开发者工具分析网络请求，定位弹幕数据源，模拟请求获取XML或JSON格式的原始数据。2.解析与结构化：针对XML格式使用xml.etree.ElementTree库解析，提取弹幕属性和内容；针对JSON格式使用json模块加载并提取关键字段，最终形成结构化数据列表。3.分析与可视化：利用jieba进行中文分词，collections.Counter统计词频，snownlp进行情感分析，结合matplotlib、seaborn、wordcloud等库生成词云
- 文章 · python教程 | 5天前 | Python 数据可视化 数据解析 数据获取 弹幕分析 470浏览 收藏
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- Gradio快速搭建异常检测教程
- 使用Gradio搭建异常检测演示的核心方法是：1.定义接收输入并返回检测结果的Python函数；2.用Gradio的Interface类将其封装为Web应用。首先，函数需处理输入数据（如Z-score异常检测），并返回结构化结果（如DataFrame），其次，Gradio通过输入输出组件（如Textbox、Slider、DataFrame）将函数转化为可视化界面，支持示例输入和错误提示，提升用户体验。部署时，可选择本地运行、临时共享链接、HuggingFaceSpaces长期部署或云服务部署，以满足不同需
- 文章 · python教程 | 5天前 | 部署 异常检测 interface Python函数 gradio 254浏览 收藏
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- PythonGPU加速，CuDF入门教程
- CuDF通过将数据加载到GPU内存并利用GPU并行计算能力，实现Python数据的GPU加速处理。1.使用conda安装CuDF时需指定RAPIDS和Python版本；2.通过cudf.DataFrame.from_pandas()方法可将PandasDataFrame转换为CuDFDataFrame；3.CuDF支持类似Pandas的操作，如数据筛选、聚合、排序、连接和类型转换；4.减少CPU与GPU间的数据传输、使用优化函数和调整数据块大小可提升性能；5.CuDF与cuML、cuGraph等RAPID
- 文章 · python教程 | 5天前 | GPU加速 Pandas CuDF Python数据 RAPIDS 383浏览 收藏
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- Python发送HTTP请求：urllib实用技巧分享
- urllib是Python标准库中的HTTP请求工具，无需安装即可使用。1.发送GET请求可用urllib.request.urlopen()函数直接实现；2.发送POST请求需构建Request对象并编码数据；3.异常处理依赖urllib.error模块区分不同错误类型；4.超时设置可通过timeout参数避免程序卡死；5.urllib作为标准库适用于受限环境、最小化依赖、学习底层机制及特定协议处理；6.处理HTTPS时可配置ssl上下文忽略证书验证（不推荐生产环境）；7.代理配置需使用ProxyHan
- 文章 · python教程 | 5天前 | 336浏览 收藏
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- Pythonwith语句实现上下文管理器原理详解
- Python的with语句，在我看来，是语言设计中一个非常优雅的抽象，它把资源管理这种“用完即扔”的模式，从繁琐的try...finally块中解放出来。核心思想很简单：任何支持上下文管理协议的对象，也就是实现了__enter__和__exit__这两个特殊方法的对象，都能和with语句协同工作。从CPython的源码角度去深挖，你会发现with并非什么魔法，它只是在解释器层面，确保了在特定代码块的入口（__enter__）和出口（__exit__，无论是正常退出还是异常退出）执行相应的操作，本质上就是一
- 文章 · python教程 | 5天前 | 上下文管理器 with语句 __enter__ __exit__ try...finally 185浏览 收藏
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- Pandas滑动窗口技巧与高级函数应用
- Pandas中实现滑动窗口聚合的核心方法是使用rolling()函数，它允许对数据窗口进行滑动并执行聚合计算。1.使用rolling()方法时，需指定window参数定义窗口大小；2.可通过min_periods参数控制窗口计算所需的最小有效数据量，以处理边界效应；3.支持多种内置聚合函数，如mean、std等，也可通过agg()方法对不同列应用不同函数；4.使用apply()方法可执行自定义复杂计算，如截尾平均、趋势斜率等；5.处理缺失值可通过预填充（如ffill、bfill）、插值或在自定义函数中dr
- 文章 · python教程 | 5天前 | 聚合 Pandas 滑动窗口 rolling()函数 apply()方法 188浏览 收藏
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