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- Mac终端运行Python脚本的技巧分享
- 要解决Mac终端运行Python脚本的问题，首先需确认Python环境已正确安装并配置PATH，可通过python3--version检查版本，若提示“commandnotfound:python”，应检查环境变量、使用python3命令或创建符号链接；接着使用cd命令进入脚本所在目录，运行python3your_script_name.py执行脚本，若遇权限问题可使用chmod+x赋予执行权限；如需传递命令行参数，可在脚本中导入sys模块并使用sys.argv获取参数；若希望脚本在后台运行，可使用noh
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 命令行参数 后台运行 Mac终端 脚本运行 339浏览 收藏
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- Python脚本嵌套调用技巧全解析
- 在Python脚本中调用另一个Python脚本，推荐使用subprocess.run()方法，因为它安全、功能强大且能捕获输出和错误；os.system()虽简单但存在安全风险且无法获取输出；subprocess.Popen()支持异步执行但使用复杂；exec()和eval()不推荐因会污染命名空间；参数通过命令行列表传递并在被调用脚本中用sys.argv接收；返回值可通过print输出并由调用脚本捕获标准输出实现；异常处理依赖检查子进程的returncode和stderr，结合check=True可自动
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 异常处理 命令行参数 跨平台兼容 Python脚本调用 subprocess.run() 414浏览 收藏
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- Python读取DICOM医疗数据全攻略
- Python读取和处理DICOM文件的关键在于使用pydicom库。1.安装必要库：通过pip安装pydicom、numpy和matplotlib。2.读取DICOM文件：使用pydicom的dcmread方法加载文件并访问元数据，如患者姓名、图像尺寸等。3.显示图像：提取pixel_array属性并通过matplotlib显示图像，必要时调整对比度。4.处理多帧DICOM：检查NumberOfFrames字段，对三维数组循环逐帧显示。5.注意事项：关注路径、权限、标签缺失及内存管理问题。掌握这些步骤是医
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 441浏览 收藏
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- Python操作DynamoDB，boto3使用教程
- 使用Python操作DynamoDB最直接且官方推荐的方式是使用AWSSDKboto3，通过pipinstallboto3安装后，配置AWS凭证和区域即可使用；2.boto3提供client和resource两种模式，client为低级别API，适合需要精细控制的场景，resource为高级面向对象抽象，适用于标准CRUD操作，推荐日常开发使用；3.查询（Query）需指定分区键，效率高，应优先设计表结构以支持查询，扫描（Scan）会读取全表，性能差，应尽量避免，可借助GSI或LSI优化访问模式；4.常见
- 文章 · python教程 | 3星期前 | Python 查询 性能优化 DynamoDB boto3 121浏览 收藏
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- PyCharm英文界面设置教程
- 可以把PyCharm的界面切换成英文。具体步骤是：1.点击右上角的File，选择Settings，或使用快捷键Ctrl+Shift+Alt+S（Windows/Linux）或Cmd+Shift+Alt+S（Mac）。2.在设置窗口中，搜索Language，在Appearance&Behavior->SystemSettings->Language中选择English。3.点击Apply并重启PyCharm，界面即变为英文。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 372浏览 收藏
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- Python动态加载字典的实用方法
- 本文介绍了如何在运行时根据用户指定的Python文件名，动态导入该文件中的字典变量。重点讲解了使用importlib库实现动态导入的方法，并强调了安全风险及替代方案，如使用JSON文件。通过本文，你将学会如何在Python项目中灵活地加载外部字典数据，并了解潜在的安全隐患。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 190浏览 收藏
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- Python多进程怎么用？multiprocessing模块详解
- Python中绕过GIL实现真正并行计算的最直接方式是使用multiprocessing模块；2.该模块通过创建独立进程，每个进程拥有自己的解释器和内存空间，从而实现多核CPU并行计算；3.multiprocessing提供了Process类创建和管理进程、Queue/Pipe实现进程间通信、以及Pool用于高效管理大量任务；4.多进程适用于CPU密集型任务，而多线程受限于GIL更适合I/O密集型任务；5.进程间通信可通过队列（Queue）、管道（Pipe）和共享内存（SharedMemory）实现，各自
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 479浏览 收藏
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- Pandas多条件筛选：字符串包含与排除技巧
- 本教程详细介绍了如何在PandasDataFrame中利用str.contains()方法进行字符串的高级筛选。我们将重点讲解如何结合逻辑运算符（如&表示“与”，~表示“非”）实现多条件匹配，包括“包含特定字符串A且不包含字符串B”的复杂逻辑。通过实例代码，帮助读者高效地从DataFrame中提取符合特定模式的数据，提升数据处理能力。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 161浏览 收藏
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- Python程序运行全过程解析
- 运行Python程序的步骤包括：1）保存文件，2）选择合适的运行环境（如命令行、IDE或在线编译器），3）执行代码并查看输出。确保每次修改后保存文件，使用命令行或IDE运行脚本，并仔细阅读输出中的错误信息以解决问题。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 341浏览 收藏
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- Python获取文件时间戳：os.stat()使用方法
- 本教程详细介绍了如何在Python中正确获取文件的创建时间和修改时间戳。通过利用os.stat()函数，我们可以访问文件的元数据，包括st_ctime（创建时间或元数据变更时间）和st_mtime（修改时间）属性，并将其转换为易读的datetime对象。文章提供了清晰的代码示例和重要的注意事项，帮助开发者高效管理文件。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 209浏览 收藏
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- NLTK提取单词与短语详解
- 本文介绍如何使用NLTK库中的RegexpTokenizer，自定义分词规则，既能提取文本中的所有单词作为token，又能将指定的短语作为一个单独的token。通过修改正则表达式，并设置gaps=False，实现灵活的分词需求，从而更好地处理文本数据。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 359浏览 收藏
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- Pandas统计字典列首元素非空数
- 本文介绍了如何使用Pandas处理包含字典和列表的DataFrame列，并统计特定键（例如'list_A'）对应的列表中，首个元素的非缺失值（非NaN）的数量。通过示例代码，详细展示了两种实现方法，并解释了其原理和适用场景。掌握这些技巧，可以更有效地处理复杂数据结构，进行数据分析和清洗。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 391浏览 收藏
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- Python自重启方法：os.execv()实用解析
- 本文详细介绍了如何在Python脚本内部使用os.execv()函数实现进程自重启。文章通过实际代码示例，阐明了os.execv()的工作原理、关键参数配置，特别是针对日志文件写入模式和Python解释器路径的常见陷阱及正确处理方法，旨在帮助开发者构建稳定可靠的自维护脚本。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 241浏览 收藏
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- Python中assign添加数据列方法
- 推荐使用Pandas的.assign()方法添加新列。1.该方法非原地修改原始DataFrame，返回包含新列的新DataFrame；2.支持添加常量列、基于现有列计算的新列、通过函数动态生成的新列；3.可一次性添加多列；4.适用于链式操作，提升代码可读性与维护性；5.结合numpy.where或自定义函数可实现复杂逻辑判断；6.能与其他Pandas操作（如筛选、分组、合并等）无缝组合，构建高效数据处理管道。
- 文章 · python教程 | 3星期前 | 125浏览 收藏
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- OpenCV图像识别实战教程详解
- 图像识别在Python中可通过OpenCV结合深度学习模型实现，具体步骤如下：1.安装opencv-python、numpy及tensorflow或pytorch；2.下载预训练模型文件并使用OpenCV的dnn模块加载，如readNetFromTensorflow；3.对输入图像进行预处理，包括调整尺寸、归一化和通道转换；4.设置输入并执行推理，通过net.forward()获取输出结果；5.根据模型类型解析输出，绘制边界框和标签。注意事项包括模型兼容性、性能优化及调试技巧。整个流程固定且关键在于理解模
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