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- Python处理嵌套JSON数据方法
- json_normalize是pandas用于处理嵌套JSON数据的工具。1.理解嵌套JSON结构，如包含字典和列表的多层结构；2.使用json_normalize可将嵌套数据拍平成表格形式，地址字段通过点号路径展开；3.利用explode展开列表字段，每个元素单独一行，或合并为字符串显示；4.处理复杂嵌套时可通过record_path指定路径提取深层字段，结合max_level控制展开层级。
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- PyCharm是什么？功能与用途全解析
- PyCharm是一个用于Python程序开发的集成开发环境（IDE）。它提供了智能代码补全、调试、版本控制、项目管理和性能优化等功能，使得Python开发更加高效和便捷。
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- Selenium抓取Google地图评分与评论教程
- 本文旨在提供一个使用Selenium从Google地图动态加载页面中准确提取商家评分和评论数的教程。针对初学者在处理动态内容和构建稳定XPath定位器时常遇到的问题，文章详细阐述了如何通过相对XPath、父级元素定位以及条件判断来克服这些挑战，确保数据提取的准确性和代码的健壮性。
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- Python装饰器语法糖详解
- 装饰器是Python中一种高级语法糖，用于在不修改函数或类原始代码的情况下增加额外功能。1.装饰器基于函数也是对象的特性，允许函数被传递和返回；2.利用闭包机制，使内部函数能访问外部变量；3.@语法糖简化了装饰器的使用，本质是函数调用和重新赋值；4.可通过阅读CPython源码中的ast.c和ceval.c文件理解其解析和执行机制；5.实际应用场景包括路由定义、权限验证、缓存、事务管理和性能测试等；6.使用装饰器时需注意函数签名丢失、递归调用错误、多层装饰器顺序及参数传递等问题；7.除@语法糖外，也可手动
- 文章 · python教程 | 12小时前 | 闭包 Python装饰器 语法糖 函数对象 源码分析 112浏览 收藏
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- Python中“/”是浮点除法运算符
- 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。
- 文章 · python教程 | 12小时前 | 385浏览 收藏
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- Python搭建ETL数据管道全流程详解
- 构建数据管道的关键在于ETL流程的自动化，Python提供了灵活高效的实现方式。1.数据抽取：使用pandas、sqlalchemy、requests等工具从数据库、API、文件中提取数据；2.数据转换：利用pandas、datetime、正则表达式进行清洗、标准化、衍生字段计算，确保数据一致性；3.数据加载：将处理后的数据写入数据库、文件或云平台，如使用pandas.to_sql写入MySQL；4.自动化调度：通过任务计划程序、crontab或Airflow等工具定时运行脚本并记录日志，保障流程稳定执行
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- Python导入问题解析与路径解决技巧
- 本文旨在解决JupyterNotebook中常见的ModuleNotFoundError，尤其当项目包含嵌套模块且导入路径不一致时。我们将剖析Python的模块查找机制，阐明为何在不同执行环境下（如直接运行模块与在Notebook中导入）会出现导入失败。教程将提供多种实用解决方案，包括统一模块导入方式、调整当前工作目录、配置PYTHONPATH环境变量，以及采用更专业的包管理方法（如可编辑安装），帮助开发者构建结构清晰、导入无忧的Python项目。
- 文章 · python教程 | 12小时前 | 336浏览 收藏
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- Python中文叫“蟒蛇”或“Python编程语言”
- Python的中文名称是“蟒蛇”，源于英国喜剧团体MontyPython。1.这个名字易记且反映了Python简洁、优雅且功能强大的设计理念。2.作者分享了初学Python的感受，指出其适合初学者且有趣。3.Python广泛应用于网页开发、数据科学、人工智能等领域。4.提供了一个简单的代码示例帮助新手快速上手。5.作者强调了Python的缩进规则和丰富的库、框架，提高开发效率。6.Python不只是一种编程工具，更是一种简洁、优雅的思维方式。
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- Python检测未关闭数据库连接的方法
- 要解决Python中未关闭的数据库连接问题，主要依靠良好的连接管理和异常处理机制。1.使用try...finally块确保无论是否发生异常，连接都会被关闭；2.利用上下文管理器（with语句）自动管理连接生命周期；3.通过连接池监控空闲连接并定期清理；4.借助数据库服务器自带工具监控连接状态；5.使用自定义装饰器封装连接管理逻辑。对于长时间运行的脚本，应定期重置连接、设置合理超时、并启用监控告警机制。在多线程或多进程环境下，每个线程或进程应独立创建和关闭连接，避免共享连接对象，并推荐使用连接池进行高效管理
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- NPZ文件合并技巧与高效方法教程
- 本教程详细介绍了如何将多个NumPy.npz文件中的数据高效合并到一个单一的.npz文件中。文章首先指出常见合并尝试中存在的陷阱，即简单更新字典会导致数据覆盖，而非合并。随后，教程提供了正确的解决方案，包括数据预处理、使用np.savez_compressed保存带命名数组的数据，以及通过遍历共享键并利用np.concatenate合并对应数组的详细步骤和代码示例，确保数据完整性和合并的准确性。
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- Python操作Redis实战教程
- Python操作Redis常见方式包括1.安装redis-py库；2.直接连接本地Redis服务，默认使用localhost:6379和数据库0；3.通过指定host、port、password、db等参数连接远程实例；4.使用ConnectionPool创建连接池提升高并发场景下的性能；5.通过set/get命令验证连接是否成功，并注意返回值为字节类型需解码。正确选择连接方式并排查配置问题是关键。
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- OpenCVwarpAffine原理与使用详解
- 本文旨在揭示OpenCV中cv2.warpAffine函数的底层实现机制。虽然该函数在Python中调用，但其核心逻辑并非由Python代码实现，而是调用了高度优化的C++编译库。我们将深入探讨cv2.warpAffine的实际执行代码位置，以及OpenCV优化策略，帮助读者更好地理解和使用该函数。
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- Python中def定义函数的作用解析
- def在Python中用于定义函数。1)它标志着函数定义的开始，允许创建可重复使用的代码块。2)函数名应有意义，参数可设默认值，返回值可选。3)使用文档字符串描述函数。4)保持函数简洁，专注单一功能，提高可维护性。
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- Pandas索引优化技巧全解析
- 优化pandas查询性能的关键在于合理使用索引。1.设置合适索引列，如唯一且常用筛选字段；2.使用.loc和.at提升访问效率；3.对非唯一索引排序以加快查找速度；4.合理利用MultiIndex处理多维数据。掌握这些技巧可显著提升大数据处理效率。
- 文章 · python教程 | 13小时前 | 415浏览 收藏
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- Python数据可视化怎么画？Matplotlib教程
- Matplotlib绘制折线图、散点图和柱状图的方法如下：1.折线图使用plt.plot()函数，设置marker、linestyle等参数展示趋势；2.散点图使用plt.scatter()函数，通过c、cmap等参数体现变量关系；3.柱状图使用plt.bar()函数，设置颜色、标签等属性展示分类数据。掌握这三种图表可满足日常数据分析的可视化需求。
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