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- Nginx与DockerCompose下Django静态文件问题解决
- 本教程详细阐述了在Nginx和DockerCompose环境中，Django项目静态文件失效的常见问题及其解决方案。核心在于Nginx配置中location指令与alias路径映射的精确性，特别是对/static和/media路径的处理。通过优化Nginx配置并确保Docker卷正确挂载，可以有效解决生产环境中静态资源无法加载的问题，确保Django应用稳定运行。
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- Python3官网访问技巧与常见问题
- 答案是访问https://www.python.org。打开浏览器地址栏输入python.org，进入官网后可通过Downloads下载安装包，Documentation查看文档，Community参与技术交流，新手可点击GetStarted学习基础，安装时注意添加PATH并验证版本。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 下载安装 访问方法 Python3官网 核心资源 python.org 355浏览 收藏
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- discord.py随机发送Embed图片技巧
- 本教程详细介绍了如何在discord.py机器人中实现为每个随机生成的Embed消息配备独有图片的功能。核心方法是预先构建完整的discord.Embed对象，包括其标题、描述和特定图片URL，然后将这些完整的Embed对象存储在一个列表中进行随机选择，并结合按钮交互实现“抽卡”效果。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 220浏览 收藏
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- numpyreshape函数怎么用
- Numpy中reshape函数用于改变数组形状而不改变数据，新形状元素总数需匹配原数组，如一维12个元素可变为(3,4)或(2,2,3)，但不能为(3,5)；order参数控制读取顺序，默认'C'行优先；reshape通常返回视图以节省内存，当数据不连续或需重排时返回副本，可通过arr.base判断是否为视图，必要时可用.copy()强制复制。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 266浏览 收藏
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- 创建Python虚拟环境的三种方式对比
- 推荐使用venv、virtualenv、conda、pipenv或poetry创建Python虚拟环境。venv是Python3.3+内置工具，无需安装，适合基础场景；virtualenv功能更强，支持Python2/3及自定义配置，但需额外安装；conda适用于数据科学，可管理非Python依赖，跨平台一致，但安装包较大；pipenv整合pip与virtualenv，自动生成Pipfile，适合中小型项目，但性能较慢；poetry现代且功能全面，支持依赖锁定与项目打包，适合团队协作与发布，但学习曲线较高
- 文章 · python教程 | 3星期前 | conda pipenv venv virtualenv Python虚拟环境 391浏览 收藏
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- Python继承机制详解与应用
- Python继承通过MRO确定方法查找顺序，使用super()按MRO动态调用父类方法，属性查找沿实例、类、继承链向上搜索，实现代码复用与协作式调用。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 276浏览 收藏
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- Python提取JSON空格键值对技巧
- 本教程旨在解决使用Python从JSON数据中提取键值对时，如何正确处理包含空格的属性名或值。通过分析str.split()方法的行为，我们将重点介绍如何利用其maxsplit参数来精确控制字符串分割，从而确保多词属性值能够完整保留，避免数据丢失，并提供优化后的简洁代码实现。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 432浏览 收藏
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- Pythongroupby数据聚合技巧详解
- groupby是Pandas中用于按列分组并进行聚合运算的核心方法。其基本形式为df.groupby(分组依据)[目标列].聚合方法()，例如按“地区”分组后对“销售额”求和：df.groupby('地区')['销售额'].sum()。常见聚合方式包括sum()、mean()、count()、max()、min()等，还可通过agg()同时应用多个函数，如df.groupby('地区')['销售额'].agg(['sum','mean','max'])。多列分组及多指标聚合可通过字典形式指定，如df.gr
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 245浏览 收藏
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- Python注释类型详解与使用技巧
- Python注释用于解释代码且不被执行，主要分为两种：1.单行注释用#开头，适用于简短说明，可置于代码后或独立成行；2.多行注释用'''或"""包裹，虽为字符串但未赋值时被忽略，常用于函数或模块的文档说明，并可通过.__doc__访问。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 132浏览 收藏
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- Python不定长参数传递全解析
- Python函数通过args和kwargs实现不定参数，args收集位置参数为元组，kwargs收集关键字参数为字典，二者结合可提升函数灵活性与通用性。
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- Python*args和kwargs参数详解
- args和kwargs允许函数接收任意数量的位置和关键字参数，分别打包为元组和字典。它们在定义时收集参数，在调用时可通过和解包序列或字典传递参数。混合使用时需遵循参数顺序：普通参数→args→默认参数→*kwargs，避免名称冲突并注意可读性与调试难度。典型应用场景包括通用函数、装饰器和参数转发，能极大提升代码灵活性和复用性。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 316浏览 收藏
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