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- 正则匹配HTML/XML标签的技巧
- 用正则表达式匹配XML或HTML标签适用于简单场景，但不适用于复杂结构。1.匹配开始标签可用<([a-zA-Z]+)(\s+[^>]*)?>；2.匹配闭合标签可用<\/([a-zA-Z]+)\s*>；3.匹配整个标签对及其内容可用<([a-zA-Z]+)(\s+[^>]*)?>(.*?)<\/\1\s*>；4.处理自闭合标签可用<([a-zA-Z]+)(\s+[^>]*)?\s*\/?>。注意：正则无法正确处理嵌套结构，推荐使用
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- Python加密货币监控KeyError解决方法
- 本文旨在解决在使用Python监控比特币等加密货币价格时遇到的KeyError问题。通过分析错误原因，我们将提供改进后的代码示例，重点关注API请求频率控制和错误处理，以确保程序的稳定性和可靠性。学习如何避免KeyError，并构建一个更健壮的加密货币价格监控系统。
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- Python列表去重技巧分享
- 使用set()去重但不保序，dict.fromkeys()可保序且高效，列表推导配合辅助集合适用于复杂条件，推荐根据是否需保持顺序选择方法。
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- Python多线程与多进程对比解析
- 多线程共享内存受GIL限制，适合IO密集型任务；多进程独立内存空间，绕过GIL，适合CPU密集型任务。选择依据是任务主要耗时在等待IO还是占用CPU计算。
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- PythonPyQt5教程：界面设计实战解析
- PyQt5是Python开发桌面应用的高效工具，1.选择PyQt5因其功能强大、界面美观且跨平台；2.安装需执行pipinstallPyQt5PyQt5-tools以获取设计工具；3.核心概念包括QApplication（程序入口）、QWidget（基础控件）及信号与槽机制（事件处理）；4.开发步骤依次为导入模块、创建实例、构建窗口、添加控件、设置布局、连接事件、显示窗口并启动循环；5.推荐使用QtDesigner可视化设计界面，通过.ui文件转换或运行时加载提升效率；6.布局管理推荐嵌套使用QVBoxL
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- Pandas合并两个DataFrame的几种方法
- 最核心的合并方法是pd.merge()，它基于共同列或索引进行内、左、右、外连接；on参数指定连接键，支持单列或多列匹配；当列名不同时可用left_on和right_on；重复列名通过suffixes自定义后缀区分；pd.concat()用于沿轴堆叠数据，适合结构相似的数据拼接；基于索引合并需设置left_index和right_index，索引冲突可通过reset_index或ignore_index处理。
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- pandas去重方法_drop_duplicates详解
- pandas的drop_duplicates()函数用于删除重复行，默认保留首次出现的记录并返回新DataFrame。通过subset参数可指定列进行去重，keep参数控制保留首条、末条或删除所有重复项，inplace决定是否修改原数据，ignore_index用于重置索引。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 去重 Pandas drop_duplicates() 重复行 subset 318浏览 收藏
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- 阿尔比恩异教徒要塞位置及探索指南
- 本文详细介绍了如何利用正则表达式精确提取字符串中的数学表达式，确保这些表达式不与任何字母字符相邻。通过深入解析负向先行断言和负向后行断言的用法，我们展示了如何构建一个健壮的正则表达式模式，以避免传统单词边界的局限性，并提供了Python示例代码进行演示。
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- PythonK-means算法教程详解
- K-means通过迭代优化簇中心实现聚类：1.随机初始化K个质心；2.将样本分配至最近簇；3.更新质心为簇均值；4.判断收敛，否则重复2-3步。
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- Pythonsleep函数使用教程
- 答案是使用time.sleep()可让Python程序暂停执行，它通过操作系统调度实现非阻塞休眠，精度受系统影响，适用于常规延时；在异步编程中应改用asyncio.sleep()以避免阻塞事件循环，同时time模块还提供time.time()、perf_counter()、monotonic()等函数用于计时和时间格式化操作。
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- PyCharm安装后怎么打开？首次启动步骤详解
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- 计算嵌套列表重复元素总和技巧
- 本文旨在提供一种高效且准确的方法，用于计算嵌套列表中跨多个子列表出现的重复元素之和。传统方法可能涉及扁平化列表和统计元素出现次数，但这种方法效率较低。本文介绍一种利用字典和集合的优化方案，能够更有效地处理嵌套列表中的重复元素，并提供相应的Python代码示例和详细解释。
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- PythonGUI自动化怎么实现？PyAutoGUI教程详解
- 使用PyAutoGUI进行GUI自动化需先安装库并掌握基本操作。1.安装PyAutoGUI通过pipinstallpyautogui；2.控制鼠标可用moveTo和click等方法，注意坐标适配问题；3.模拟键盘输入用write和press方法，组合键用hotkey；4.实战中设置PAUSE和FAILSAFE提升稳定性，并结合locateOnScreen实现精准定位。掌握这些要点可高效完成自动化任务。
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- Dijkstra与A*算法解析：Python最短路径实现
- Dijkstra适用于非负权图求单源最短路径，Bellman-Ford可处理负权边并检测负环，Floyd-Warshall求解所有顶点对最短路径，A*用于启发式搜索；根据图的规模、权重特性选择合适算法。
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