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- 正则提取JSON值方法详解
- 正则表达式可用于提取结构固定的JSON字段值,但不适合复杂嵌套结构。1.提取字符串字段值时,使用类似"username"\s:\s"(1+)"的正则匹配字段名、冒号和引号内的内容;2.提取数字类型值时,用如"age"\s:\s(\d+)的正则匹配不带引号的数字;3.提取数组第一个元素时,可用"tags"\s:\s$$\s*"(1+)"匹配左方括号后的首个字符串;但要注意正则无法可靠遍历数组或处理复杂格式,实际使用前建议先规范化JSON格式以避免因换行、缩进或重复字段导致匹配错误。"↩
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- 多文件中如何终止Python线程
- 本文旨在解决在不同Python文件中启动和终止线程时遇到的AttributeError问题。通过分析__name__变量在模块导入时的行为,提供了两种解决方案:一是移除if__name__=="__main__":的判断,直接在模块级别创建进程;二是将进程创建代码封装在函数中,并在主程序中调用该函数,从而实现跨文件控制线程的启动和终止。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 131浏览 收藏
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- Pythonrequests获取重定向状态码方法
- 在使用Python的requests库进行HTTP请求时,默认情况下它会自动跟随重定向,导致无法直接获取到3xx系列的状态码,而是返回最终页面的200状态码。本教程将详细解释这一机制,并提供通过设置allow_redirects=False参数来禁用自动重定向,从而准确捕获并处理HTTP重定向响应的实用方法和代码示例。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 166浏览 收藏
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- Python3官网链接获取方法及官方教程
- Python3官网链接为https://www.python.org,可通过搜索引擎搜索“Python官网”或直接输入域名访问,官网提供下载、文档、PyPI包索引及社区资源。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 搜索引擎 https://www.python.org Python3官网链接 直接输入域名 官网功能 242浏览 收藏
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- Python异常捕获技巧大全
- 答案是使用unittest的assertRaises和assertRaisesRegex方法捕获预期异常,验证异常类型及消息,确保错误处理逻辑正确。通过上下文管理器获取异常实例,可进一步检查异常属性,提升测试的精确性和代码可靠性。
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- Python自动化报表教程:Jinja2模板使用详解
- 使用Python结合Jinja2模板实现自动化报表的核心流程分为三步:数据处理、模板设计、数据渲染。首先,从数据库、API或CSV等来源获取原始数据,并用Pandas等工具清洗、整合为结构化数据(如字典或列表);其次,设计带有占位符和逻辑控制(如循环、条件判断)的Jinja2模板文件(如HTML),实现动态内容与样式;最后,通过Jinja2库将处理好的数据填充至模板,生成最终报告文件。Jinja2的优势在于其成熟的模板引擎功能,支持动态样式调整、内容隐藏/显示等逻辑,使报告更具可读性与专业性,且便于维护与
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- Pythonos.system与os.popen区别详解
- os.system执行命令并返回状态码,但无法捕获输出且阻塞执行;os.popen通过管道可读取命令输出,适合需处理输出的场景;两者均存在安全和控制力不足问题;相较之下,subprocess模块提供更精细控制、独立捕获stdout/stderr、更好错误处理及安全性,是执行系统命令的推荐方式。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 462浏览 收藏
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- Python2与Python3环境变量设置技巧
- 正确配置Python2和Python3共存需分步操作:1.将Python2安装至C:\Python27,Python3安装至C:\Python39;2.将两个安装路径及其Scripts目录添加到系统PATH环境变量;3.分别将python.exe重命名为python2.exe和python3.exe;4.在命令行输入python2--version和python3--version,若能正确显示对应版本号,则配置成功。
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- Python临时文件创建方法详解
- 推荐使用tempfile.NamedTemporaryFile创建可读写的临时文件,支持自动删除和路径访问;2.TemporaryFile类似但无名称,跨平台建议用前者;3.避免mktemp因安全风险,改用NamedTemporaryFile或mkstemp;4.mkstemp提供文件描述符和路径,适合精细控制场景。
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- Python处理ODT文档的实用方法
- Python中操作ODT文档的核心工具是odfpy库,1.它允许直接与ODF文档的底层XML结构交互,适用于创建、读取、修改和内容提取;2.使用前需安装odfpy并通过理解ODF规范或习惯操作XML节点来构建文档;3.创建文档时通过添加标题和段落等元素并保存;4.读取文档时遍历段落和标题获取内容;5.修改文档时可追加新内容并重新保存;6.odfpy的设计基于content.xml和styles.xml文件,分别存储内容和样式;7.实际应用包括自动化报告生成、数据提取与分析、批量文档处理以及内容转换的中间步
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- LangChain+Flan-T5-Small实战文档摘要与主题提取
- 本文档提供了一个使用LangChain框架和开源LLM(例如Flan-T5-Small)处理大型文档(超过512个tokens)进行摘要和主题提取的实践教程。重点介绍如何使用LangChain连接私有LLMAPI,并展示了代码示例,演示了如何加载、分割文档,并使用RetrievalQA链进行信息检索和问答。
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- Pythonlogging配置详解:如何正确使用日志记录
- Python中推荐使用内置的logging模块实现日志记录,其核心在于模块化设计,包含Logger、Handler、Formatter和Filter四个组件。logging模块支持多种日志级别(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL),用于区分消息的重要性,控制日志输出的精细度。要同时将日志输出到控制台和文件,需为记录器添加多个处理器(StreamHandler和FileHandler),分别设置不同的日志级别和格式器,从而实现灵活的日志管理。
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- PyAutoGUI无头模式识别失败解决办法
- 在服务器无头模式下使用PyAutoGUI进行图像识别常面临挑战,尤其当与Selenium结合操作浏览器扩展时。本文将详细介绍如何通过结合Selenium的maximize_window()方法与无头模式参数,确保无头浏览器具备稳定的显示尺寸,从而有效解决PyAutoGUI在无头环境中无法定位图像的问题,实现可靠的自动化操作。
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- Python数据分析学习路径与工具详解
- 掌握Python数据分析需先学习基础语法,再通过Anaconda搭建环境,重点掌握Pandas数据处理、Matplotlib与Seaborn可视化,最后通过真实项目实践完整分析流程。
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- Python网页版推荐哪些框架?主流框架对比解析
- 选Django做完整网站后台,如电商和管理系统;选Flask做轻量级API、微服务或原型开发;选FastAPI构建高性能、高并发的API服务。
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