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- 如何用正则匹配手机号码？完整示例解析
- 手机号码匹配的正则表达式需遵循特定规则并考虑多种格式变化。首先，中国大陆手机号为11位数字，以1开头，第二位为3-5或7-9，其余9位任意，对应基础正则表达式^1[3-57-9]\d{9}$；其次，为覆盖更多号段可扩展为^1[3-9]\d{9}$或限定特定号段如^1[358]\d{9}$；第三，处理分隔符时先用/\D/g删除非数字再匹配；最后需注意锚点、长度限制及输入多样性，避免误判。
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- Pandas快速更新DataFrame列值方法
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- Pandas条件列生成技巧分享
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- Python子进程实时输出带时间戳日志方法
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- 在使用docxtpl(python-docx-template)渲染Word文档时，图片丢失通常是由于Word文档内部的图片ID冲突造成的。本文将介绍如何诊断并解决这个问题，包括检查文档内部结构以及避免ID冲突的方法，帮助你成功渲染包含图片的Word模板。
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- Pythonquery方法使用详解
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- TkinterToplevel中Matplotlib动画实现教程
- 本教程详细介绍了如何在TkinterToplevel窗口中集成Matplotlib动画。核心内容包括解决FuncAnimation对象生命周期管理问题，确保动画持续运行，以及正确配置动画函数的参数（fargs）。通过具体的代码示例，读者将掌握在多窗口Tkinter应用中创建流畅动态图表的技术要点和最佳实践。
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- Python屏蔽日志的实用方法
- 要屏蔽Python输出需分日志与普通输出处理：首先通过设置logging模块的Logger和Handler级别、使用logging.disable()控制日志输出级别；其次对print等普通输出，可重定向sys.stdout和sys.stderr至空流；常见问题如不必要输出多因日志传播至rootLogger或第三方库日志未关闭，可通过调整对应Logger级别或设propagate=False解决；高级控制包括使用Filter过滤日志、自定义Handler处理输出及通过dictConfig从配置文件管理日志
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- Python高效读写Parquet文件技巧
- 在Python中高效操作Parquet文件的方法包括：使用Pandas配合pyarrow或fastparquet引擎读写文件，适用于小规模数据；面对大规模数据时采用PyArrow模块实现按列或分块读取；优化存储效率可通过设置行组大小、选择压缩算法、按字段分区排序以及避免频繁写入小文件等方式实现。
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- Python实战Word2Vec词向量教程
- 在Python中操作Word2Vec的核心步骤包括：1.安装Gensim及分词工具；2.准备词语列表形式的训练数据；3.使用Gensim接口训练模型并保存加载；4.获取词向量和相似词；5.注意语料质量、分词准确性和参数调整。具体来说，先通过pip安装gensim、nltk和jieba等库，接着将文本预处理为词语列表格式，使用Word2Vec类训练模型并指定vector_size、window、min_count等参数，训练完成后进行词向量查询和相似词检索，同时注意提升语料质量和合理调参对模型效果至关重要。
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- Python自动化测试教程：Selenium框架详解
- SeleniumWebDriver的安装与基本配置步骤如下：首先，确保已安装Python和pip；其次，通过pipinstallselenium命令安装Selenium库；然后，根据目标浏览器下载对应的WebDriver（如ChromeDriver、GeckoDriver等），并确认其版本与浏览器兼容；最后，将WebDriver添加到系统PATH环境变量中或在代码中指定其路径。完成以上步骤后即可编写自动化测试脚本，并通过异常处理机制确保脚本健壮性。
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- TensorFlow图像识别入门实战教程
- Python实现图像识别的核心是使用TensorFlow库，1.首先安装TensorFlow（推荐pipinstalltensorflow，GPU版需安装tensorflow-gpu并配置CUDA/cuDNN）；2.准备数据集（如MNIST、CIFAR-10等）；3.进行数据预处理（归一化像素值、one-hot编码标签）；4.构建卷积神经网络模型（使用KerasSequentialAPI）；5.编译模型（指定adam优化器和categorical_crossentropy损失函数）；6.训练模型（调用fi
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