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- 正则中的原子组是什么？怎么使用？
- 原子组的实际作用是避免不必要的回溯，提升正则表达式的匹配效率和稳定性。1.它通过语法格式(?>匹配内容)实现，告诉正则引擎一旦匹配完该部分内容就不再回头尝试其他组合；2.常用于解决嵌套量词导致的性能问题，如将(a+)+改为(?>a+)+可防止指数级回溯；3.适用于固定格式的前缀匹配，比如日志解析中防止引擎在固定部分反复试探；4.使用时需要注意，并非所有语言都支持原子组，例如Python标准库re不支持，而regex模块支持；5.不当使用可能改变匹配结果或影响性能，因此需结合具体逻辑判断是否需要
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 318浏览 收藏
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- Python情感分析教程：文本情绪分析技巧
- 1.情感分析可用库：TextBlob适合英文简单分析；VADER针对社交媒体；Transformers精度高；SnowNLP支持中文。2.用TextBlob时通过polarity判断情绪。3.中文可用SnowNLP、分词加词典或HuggingFace模型。4.注意上下文、反语识别、多语言混杂及数据质量。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 275浏览 收藏
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- Python布尔转整数的3种方法
- Python中布尔值True和False本质是整数1和0的子类，可通过int()显式转换或直接参与运算实现隐式转换。1.使用int()函数可明确将True转为1、False转为0，提升代码可读性与兼容性；2.因bool继承自int，布尔值在数学运算中自动视为1或0，如True+True结果为2，sum([True,False,True])结果为3。该设计基于类型继承，使布尔值在数值上下文中自然参与计算，既简洁又高效，适用于统计、加权等场景。显式转换推荐用于接口交互、数据存储等需明确类型场合，以增强健壮性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 整数 布尔值 隐式转换 int()函数 327浏览 收藏
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- PyCharm添加解释器失败解决方法
- PyCharm无法添加解释器的原因主要有Python环境配置不正确、PyCharm设置问题、缓存问题、权限问题、解释器识别问题和版本问题。1.检查Python环境，确保正确安装并在PATH中。2.在PyCharm中，点击File->Settings->Project:[你的项目名]->PythonInterpreter，选择并配置合适的解释器。3.清除PyCharm缓存并重启IDE。4.以管理员身份运行PyCharm或更改解释器文件权限。5.手动指定Python解释器路径。6.如果使用A
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 463浏览 收藏
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- QGraphicsScene固定Item异常处理技巧
- 本文旨在解决在使用PySide6的QGraphicsScene时，动态添加固定大小的QGraphicsItem后，场景矩形(sceneRect)出现异常变化，导致视图显示不正确的问题。我们将深入探讨问题的产生原因，并提供有效的解决方案，确保Item在缩放过程中保持固定大小。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 103浏览 收藏
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- Python中yield的作用与使用方法
- 在Python中，yield关键字用于创建生成器，帮助高效处理大数据流。1.yield创建生成器，按需生成数据，节省内存。2.生成器状态不可重置，不支持索引操作。3.适用于处理大文件和数据流，提高响应速度。4.使用时需注意外部状态和调试难度。yield让代码简洁高效，是处理大数据的强大工具。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 142浏览 收藏
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- Python中len的作用及用法详解
- len函数在Python中用于计算序列的长度。1)它适用于列表、字符串、字典等支持__len__方法的对象。2)在数据处理和算法设计中，len函数帮助快速了解对象规模。3)使用时需注意空输入和大数据的性能问题。4)优化技巧包括使用迭代器和简洁的条件判断。len函数是编写高效代码的关键工具。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 472浏览 收藏
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- Python实现PDF签名技巧
- 数字签名与电子签名不同，前者基于密码学确保文档完整性和身份验证，后者泛指任何形式的电子形式签名。1.电子签名可通过Pillow或PyPDF2实现图像叠加；2.数字签名需用cryptography、PyOpenSSL等库处理加密和证书；3.PyHanko专门用于将数字签名嵌入PDF结构。常见挑战包括PDF内部结构复杂、证书管理、时间戳和长期有效性验证，解决方案为使用PyHanko、cryptography及集成TSA服务。实际步骤：1.生成私钥和自签名证书；2.加载PDF文件并配置签名字典；3.调用sign
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 325浏览 收藏
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- Python获取CPU内存使用率方法
- 使用psutil库可轻松获取系统CPU和内存使用率，它跨平台且功能全面。通过psutil.cpu_percent(interval=1)获取CPU使用率，percpu=True可查看各核心情况；psutil.virtual_memory()返回内存总览，包括总量、使用率等；还可获取交换内存、CPU时间分布等信息。psutil的优势在于跨平台兼容、接口统一、支持丰富的系统信息查询（如进程、磁盘、网络），并具备良好文档与社区支持。结合循环与清屏操作，能实现类似任务管理器的实时监控界面，适用于性能分析与自动化运
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python CPU使用率 系统监控 psutil 内存使用率 370浏览 收藏
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- Python日志配置与使用全攻略
- Python日志记录通过logging模块实现，核心组件包括Logger、Handler、Formatter和Filter。使用basicConfig可快速配置，而复杂场景可通过自定义Logger和Handler将日志输出到控制台、文件或滚动文件。相比print，logging支持级别控制（DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL），可灵活配置输出目标与格式，适用于调试、监控和生产环境。通过FileHandler写入文件，RotatingFileHandler按大小滚动，Time
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 308浏览 收藏
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- Python异常处理详解：try-except用法解析
- try-except是Python中处理异常的核心机制，通过try块执行可能出错的代码，若发生异常则由except捕获并处理，支持多类型异常捕获；else块在无异常时执行，finally块无论是否有异常都会执行，常用于资源清理。该机制提升程序健壮性，但应避免宽泛捕获异常，需具体化异常类型、记录日志、合理使用else和finally，并结合自定义异常与异常链以增强可维护性。滥用except会掩盖bug、降低可读性、影响性能。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 异常处理 finally else try-except 324浏览 收藏
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- Pythonmap函数数据标记全解析
- 使用map函数进行数据标记的核心答案是：通过定义一个处理单个数据点的函数，再利用map将该函数批量应用到整个数据集，实现高效、简洁的数据标签分配。1.定义一个接收单个数据点并返回标签的函数；2.将该函数和数据集传递给map函数；3.map会逐个应用函数到每个元素，生成对应标签；4.转换map结果为列表或其他结构以获取最终带标签的数据。例如对数字打“小”、“中”、“大”标签或对文本分类情绪标签，均可通过封装逻辑在自定义函数中结合map实现。相比for循环或列表推导式，map更适用于独立元素处理且逻辑清晰的场
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 245浏览 收藏
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