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- Python中%运算符的字符串格式化用法
- %s在Python中是格式化字符串的占位符，用于插入字符串值。1）基本用法是将变量值替换%s，如"Hello,%s!"%name。2）可以处理任何类型的数据，因为Python会调用对象的__str__方法。3）对于多个值，可使用元组，如"Mynameis%sandIam%syearsold."%(name,age)。4）尽管在现代编程中.format()和f-strings更常用，%s在老项目和某些性能需求中仍有优势。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 228浏览 收藏
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- int转换异常怎么处理更优雅
- 本文旨在解决当用户输入无法转换为整数时，程序抛出UnboundLocalError异常的问题。通过在try块之前初始化变量，可以确保在异常处理时变量始终可用，从而避免程序崩溃。本文将详细介绍如何修改代码以优雅地处理这类异常，并提供清晰的代码示例。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 414浏览 收藏
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- Python发邮件带附件教程smtplib实战详解
- 使用Python发送带附件的邮件，需先开启邮箱SMTP服务并获取授权码。1.导入smtplib和email模块；2.配置发件人、收件人、SMTP服务器及授权码等基本信息；3.使用MIMEMultipart构建邮件内容并添加正文和附件；4.通过SMTP_SSL连接服务器并发送邮件；5.处理异常并确保服务器正确关闭。注意事项包括确认文件路径、控制附件大小、处理中文文件名编码问题、选择正确的SMTP端口，并可通过循环批量添加多个附件。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 305浏览 收藏
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- Python正则跨行匹配：re.DOTALL使用全解析
- re.DOTALL的作用是让正则中的点号.匹配包括换行符在内的所有字符。默认情况下，点号不匹配换行符，导致跨行匹配失败；使用re.DOTALL后，可实现对多行内容的一次性匹配。实际应用如提取配置块时需结合非贪婪模式，注意空白字符影响，并可通过[\s\S]*等技巧替代该标志以避免其副作用。常见问题包括忘记启用该标志、未用非贪婪模式及忽略前后空行。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 492浏览 收藏
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- Python中item是什么，常见迭代变量命名解析
- 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 | 1星期前 | 250浏览 收藏
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- Python安装第三方包全攻略
- Python安装第三方包，简单来说，就是让你的Python环境拥有更多“技能”，像搭积木一样，用别人已经做好的轮子，快速实现各种功能。安装方法有很多，最常用也最推荐的就是使用pip。解决方案确认你的Python环境已经安装pip:Python2.7.9+或Python3.4+默认自带pip。如果你的Python版本比较老，可能需要手动安装pip。检查方法很简单，打开你的终端（Windows是命令提示符或PowerShell，macOS/Linux是终端），输入pip--version或者pi
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 虚拟环境 pip 镜像源 第三方包 requirements.txt 243浏览 收藏
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- Python中item是什么意思及用法详解
- 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 | 1星期前 | 342浏览 收藏
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- Python中/的用法与除法解析
- 在Python中，/用于除法运算，总是返回浮点数结果。1）在Python3.x中，5/2结果为2.5；2）使用//进行整数除法，5//2结果为2；3）大数或小数计算时，使用decimal模块避免浮点误差；4）科学计算或金融应用中需注意浮点数表示误差，可用round或decimal模块；5）性能方面，//在大量整数运算时比/更快。
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- Z3求解器破解冰冻湖路径难题
- 本文介绍如何使用Z3定理证明器在Python中解决冰冻湖寻路问题。我们将详细讲解如何将问题转化为Z3可以理解的约束条件，并提供完整的代码示例，帮助读者理解如何使用Z3找到从起点到终点的安全路径。本文重点在于如何正确建模问题，以及如何使用Z3的API来表达约束和求解。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 368浏览 收藏
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- Locust测试CloudRunAPI：trust\_env作用详解
- 本文探讨了在使用Locust对部署在CloudRun上的API进行性能测试时遇到的连接超时问题。尽管本地测试和curl请求均正常，Locust却报告ConnectTimeoutError。核心问题在于Locust脚本中的代理配置未能正确生效，导致无法建立与CloudRun服务的连接。解决方案是确保在HTTP请求中设置trust_env=True，以允许Locust底层HTTP客户端正确识别并利用系统或环境中的代理设置，从而成功建立与CloudRun服务的连接。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 238浏览 收藏
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- Python处理表单数据的几种方式
- 在Python中处理表单数据可以使用Flask和Django框架。1)Flask通过request对象获取表单数据，并进行基本验证。2)Django使用forms模块定义表单类，提供高级验证和数据清理功能，提高安全性和简化前端开发。
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- Pandas无序对与三元组高效查找技巧
- 本教程详细介绍了如何在PandasDataFrame中，针对特定分组（如Classification），识别并统计其中Individual列的无序组合（包括对和三元组）的出现频率。文章将通过itertools.combinations生成组合，结合Pandas的groupby、explode、value_counts和transform等功能，实现对组合的计数及其在各自分类内的相对百分比计算，提供清晰的代码示例和操作步骤，旨在帮助用户高效分析结构化数据中的模式。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 345浏览 收藏
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- Python爬虫入门：零基础抓取网页数据教程
- Python爬虫是通过程序模拟浏览器访问网页并提取数据，具体步骤包括：1.选择合适的库如requests和BeautifulSoup4；2.发送请求获取网页内容并处理异常；3.解析HTML文档提取数据；4.将数据存储到文件或数据库；5.遵守robots.txt协议；6.处理JavaScript动态加载内容使用Selenium等工具；7.应对反爬虫机制如伪装User-Agent、使用代理IP等；8.注意伦理和法律问题。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Requests Python爬虫 robots.txt 反爬虫 BeautifulSoup4 378浏览 收藏
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- Python调用API算距离：限流与数据整合技巧
- 本教程详细讲解如何利用Python通过外部API计算地理位置间的驾驶距离，并重点介绍如何实现API请求的限流以遵守服务条款。文章涵盖了API调用函数的构建、基于上下文管理器的智能限流机制、鲁棒的错误处理方法，以及最终将所有数据（包括原始坐标和计算出的距离）整合到PandasDataFrame中的完整流程，旨在帮助读者高效、稳定地处理大规模地理空间数据请求。
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