python教程技术文章-Golang学习网

分类:

最新
热门

三月内

三天内一周内一月内三月内

PythonLabelEncoder使用详解

LabelEncoder是sklearn.preprocessing中用于将类别型标签转换为数值型的工具，其核心作用是将文本类别映射为从0开始的整数。使用时需先导入并调用.fit_transform()方法完成训练与编码，输出结果为numpy数组；若需还原编码，可用.inverse_transform()方法。注意事项包括：不能直接对未fit的数据使用transform、编码顺序按字母排序而非出现顺序、不适用于多列特征处理，且无法自动处理新类别。实际应用中建议配合pandas使用，并保存已fit的编码器以

文章 · python教程 | 1个月前 | 171浏览收藏
PythonFlask教程：轻松开发Web应用

Flask适合开发轻量级Web应用和API。1.它是一个微框架，提供基本路由、请求处理和模板渲染功能，不强制预设规则，给予开发者高度自由选择权；2.学习曲线平直，从简单“HelloWorld”开始逐步扩展功能，易于上手；3.社区活跃，拥有大量扩展支持数据库集成、表单验证、用户认证等需求；4.Flask项目结构灵活常见包括app.py入口、config.py配置、templates/静态资源目录、models.py数据模型及views.py视图逻辑；5.面对数据库集成、用户权限管理、表单验证、部署与模块化挑

文章 · python教程 | 1个月前 | 297浏览收藏
PythonGIS数据处理，Fiona库入门教程

Fiona是一个基于GDAL的Python库，专用于读写矢量地理空间数据。①它支持Shapefile、GeoJSON、GPKG等格式，适合精细控制数据结构与流程的场景；②安装推荐使用conda或pip，优先conda以避免依赖问题；③读取数据通过fiona.open()函数实现，可访问feature的geometry与properties；④写入数据需定义schema，包括几何类型与属性字段，并指定driver与crs；⑤注意事项包括手动处理投影转换、检查输出路径、字段名限制、多图层处理及输出文件完整性。

文章 · python教程 | 1个月前 | 299浏览收藏
async/await提升aiohttp性能技巧

本文针对使用aiohttp发送大量HTTPPOST请求时，由于JSON序列化导致的EventLoop阻塞问题，提供了优化方案。通过预先手动序列化JSON数据，并使用data参数发送请求，可以有效避免阻塞。同时，文章还介绍了如何通过安装aiohttp[speedups]或直接使用IP地址来加速DNS解析，从而提升API响应速度。

文章 · python教程 | 1个月前 | 389浏览收藏
Python抓取教程：BeautifulSoup实战详解

Python进行网页抓取的解决方案分为四步：1.使用requests库发起HTTP请求获取网页内容；2.用BeautifulSoup解析HTML结构；3.通过find()、find_all()或CSS选择器定位目标元素；4.提取文本或属性数据。requests库负责模拟浏览器发送请求并接收响应，而BeautifulSoup则解析HTML并提供灵活的元素定位和数据提取方法。常见挑战包括动态内容加载需用Selenium应对，反爬虫机制需设置User-Agent或加延迟，数据清洗需额外处理格式，法律和道德规范也

文章 · python教程 | 1个月前 | HTML解析 Requests beautifulsoup 网页抓取反爬虫 273浏览收藏
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 | 1个月前 | 144浏览收藏
Python高精度计算用decimal模块，如何应用？

decimal模块是Python处理高精度计算的关键，能避免浮点数精度问题。1.应用场景包括金融计算、科学计算、税务计算等需精确数值的场景。2.为避免性能陷阱，可合理设置精度、避免频繁转换、使用缓存、使用DecimalContext、避免与float混合运算。3.Decimal与其他库如gmpy2相比，前者适合精度要求高的场景，后者适合高性能需求。4.处理舍入问题可通过设置rounding模式，如ROUND_HALF_UP、ROUND_HALF_EVEN等，满足不同业务需求。

文章 · python教程 | 1个月前 | 性能陷阱浮点数精度高精度计算 decimal模块舍入模式 289浏览收藏
Python批量重命名文件方法分享

在Python中重命名文件可以使用os模块中的rename函数。具体步骤包括：1）导入os模块，2）使用os.rename('old_name.txt','new_name.txt')重命名文件。为了处理文件不存在和文件名冲突等情况，可以编写更健壮的代码，包括检查文件存在性和处理异常。

文章 · python教程 | 1个月前 | 326浏览收藏
PyCharm正确选择解释器方法详解

在PyCharm中选择解释器的步骤是：1.打开PyCharm，进入项目设置；2.点击左侧栏的"Project:[你的项目名]"；3.在右侧找到"PythonInterpreter"选项；4.点击"AddInterpreter"按钮；5.选择你想要使用的Python解释器版本；6.确认选择并应用设置。选择解释器时需要考虑项目需求、依赖库的兼容性和开发环境的统一性。

文章 · python教程 | 1个月前 | 385浏览收藏
Python调用API入门教程详解

Python调用API的核心在于使用requests库发送HTTP请求，它简化了网络交互过程。1.使用GET请求获取数据时，requests会自动编码参数；2.发送POST请求提交数据时，json参数可自动处理数据编码；3.通过设置timeout参数避免程序无限等待；4.结合try...except捕获异常实现错误处理；5.实现指数退避重试机制提升请求可靠性；6.遇到429错误时需根据API速率限制策略调整请求频率。这些特性使requests成为Python开发者处理网络请求的首选库。

文章 · python教程 | 1个月前 | 错误处理重试机制 requests库速率限制 PythonAPI 227浏览收藏
TCN时间卷积异常检测Python实现方法

TCN异常检测的核心步骤包括：1.数据预处理，涉及清洗、归一化和滑动窗口切分；2.构建TCN模型架构，采用因果卷积、膨胀卷积、残差连接及堆叠TCN块；3.选择损失函数（如MSE）和优化器（如Adam）进行训练；4.设定异常判别模块，基于重建误差和阈值判断异常。TCN通过因果卷积确保时序一致性，膨胀卷积扩大感受野，残差连接缓解梯度问题，具备并行计算优势，适合长序列处理。评估时可使用精确率、召回率、F1分数、ROC/AUC或PR曲线，无监督场景依赖误差分布分析。优化方向包括超参数调优、数据预处理改进、动态阈值

文章 · python教程 | 1个月前 | 时间序列异常检测重建误差 TCN 膨胀卷积 305浏览收藏
Python异常文本检测：NLP技术全解析

文本数据的异常检测是通过NLP技术识别偏离正常模式的文本。其核心步骤包括：1.文本预处理，如分词、去停用词、词形还原等，以减少噪音并标准化数据；2.特征提取，使用TF-IDF、词嵌入（Word2Vec、GloVe）、句子嵌入（BERT）等方法将文本转化为数值特征；3.应用异常检测算法，如IsolationForest、One-ClassSVM、LOF、K-Means、自编码器等，识别异常文本。此外，特征工程还可结合N-gram、字符级特征、语法特征、主题模型等提升检测效果。算法选择需考虑数据规模、异常类型

文章 · python教程 | 1个月前 | Python NLP 特征工程异常检测算法文本异常检测 166浏览收藏
Python声音分析实现齿轮箱故障诊断方法

在Python中构建基于声音的齿轮箱故障诊断系统，需经历数据采集、预处理、特征提取、模型训练与评估、部署与监测等步骤。1.数据采集需使用高灵敏度麦克风，在不同运行状态下采集高质量音频，注意降噪和采样频率选择；2.预处理包括降噪、分帧、加窗，以减少噪声和频谱泄漏；3.特征提取涵盖时域（RMS、ZCR）、频域（FFT、谱质心）和MFCCs等，其中MFCCs表现尤为稳定；4.模型训练可选SVM、随机森林等传统模型或CNN、LSTM等深度学习模型，需注意数据不平衡问题；5.部署需实现实时音频采集与模型推理，优化执

文章 · python教程 | 1个月前 | Python 机器学习特征提取齿轮箱故障诊断声音诊断 394浏览收藏
Python如何检测工业镜头异常？

工业视觉系统镜头异常检测可通过Python实现，核心在于量化分析图像质量指标。1.清晰度：利用OpenCV计算拉普拉斯方差，数值越低表示图像越模糊；2.畸变：通过已知图案或场景中的直线检测计算畸变参数变化；3.异物：使用图像分割与连通域分析识别灰尘、划痕等缺陷；4.亮度均匀性：将图像分区域统计亮度差异，评估是否存在暗角或不规则亮暗区。部署时需应对实时性要求、光照变化、机械振动、数据样本不足、误报漏报及系统集成等挑战，需结合算法优化、硬件加速和工程实践提升系统稳定性与可靠性。

文章 · python教程 | 1个月前 | Python 图像处理工业镜头异常检测图像质量评估量化分析 284浏览收藏
Python语音识别教程：SpeechRecognition库使用详解

语音识别在Python中并不难，主要通过SpeechRecognition库实现。1.安装SpeechRecognition和依赖：执行pipinstallSpeechRecognition及pipinstallpyaudio，Linux或macOS可能需额外安装PortAudio开发库。2.实时录音识别：导入模块并创建Recognizer对象，使用Microphone监听音频，调用recognize_google方法进行识别，支持中文需加language="zh-CN"参数。3.处理本地音频文件：使用A

文章 · python教程 | 1个月前 | 290浏览收藏

1 218 219 220 500

查看更多

课程推荐

前端进阶之JavaScript设计模式

设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案，代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景，打造一站式知识长龙服务，适合有JS基础的同学学习。

543次学习
GO语言核心编程课程

本课程采用真实案例，全面具体可落地，从理论到实践，一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通，使学习者贴近时代脉搏，做IT互联网时代的弄潮儿。

516次学习
简单聊聊mysql8与网络通信

如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让

499次学习
JavaScript正则表达式基础与实战

在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。

487次学习
从零制作响应式网站—Grid布局

本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网，分为导航，轮播，关于我们，成功案例，服务流程，团队介绍，数据部分，公司动态，底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局，支持响应式，有流畅过渡和展现动画。

484次学习
Golang深入理解GPM模型

Golang深入理解GPM调度器模型及全场景分析，希望您看完这套视频有所收获；包括调度器的由来和分析、GMP模型简介、以及11个场景总结。

474次学习

查看更多

AI推荐

PandaWiki开源知识库

PandaWiki是一款AI大模型驱动的开源知识库搭建系统，助您快速构建产品/技术文档、FAQ、博客。提供AI创作、问答、搜索能力，支持富文本编辑、多格式导出，并可轻松集成与多来源内容导入。

118次使用
AI Mermaid流程图

SEO AI Mermaid 流程图工具：基于 Mermaid 语法，AI 辅助，自然语言生成流程图，提升可视化创作效率，适用于开发者、产品经理、教育工作者。

916次使用
搜获客【笔记生成器】

搜获客笔记生成器，国内首个聚焦小红书医美垂类的AI文案工具。1500万爆款文案库，行业专属算法，助您高效创作合规、引流的医美笔记，提升运营效率，引爆小红书流量！

937次使用
iTerms

iTerms是一款专业的一站式法律AI工作台，提供AI合同审查、AI合同起草及AI法律问答服务。通过智能问答、深度思考与联网检索，助您高效检索法律法规与司法判例，告别传统模板，实现合同一键起草与在线编辑，大幅提升法律事务处理效率。

951次使用
TokenPony

TokenPony是讯盟科技旗下的AI大模型聚合API平台。通过统一接口接入DeepSeek、Kimi、Qwen等主流模型，支持1024K超长上下文，实现零配置、免部署、极速响应与高性价比的AI应用开发，助力专业用户轻松构建智能服务。

1019次使用