• Python依赖检查命令与实用技巧
    Python依赖检查命令与实用技巧
    使用pipshowrequests可查看该包的直接依赖(Requires)和依赖它的包(Required-by);2.安装pipdeptree工具后运行pipdeptree或pipdeptree-prequests可查看完整的依赖树结构;3.运行pipcheck可检测已安装包中是否存在不兼容的依赖问题,若输出“Nobrokenrequirementsfound.”则表示依赖关系健康;4.理解依赖关系有助于避免依赖冲突、确保项目可复现、简化调试、提升安全性并评估项目复杂度;5.更高效的依赖管理工具包括pip
    文章 · python教程   |  2个月前  |   虚拟环境 pip 版本冲突 依赖检查 Python依赖 100浏览 收藏
  • Pythonrequests库使用教程详解
    Pythonrequests库使用教程详解
    在Python中发送HTTP请求的首选方法是使用requests库。1.安装requests库可通过pipinstallrequests完成;2.发送GET请求可使用requests.get()并检查响应状态码及内容;3.发送POST请求可使用requests.post()提交表单或JSON数据;4.核心优势包括简洁API、智能默认行为和支持丰富功能如SSL验证、代理等;5.响应处理关注状态码、文本或JSON内容;6.异常处理通过捕获不同异常类型提升程序健壮性;7.高级特性支持文件上传、自定义请求头、超时
    文章 · python教程   |  2个月前  |   457浏览 收藏
  • Python字典按值排序技巧全解析
    Python字典按值排序技巧全解析
    答案是使用sorted()函数结合items()和lambda或itemgetter按值排序。核心思路是将字典转为键值对列表,利用sorted()的key参数指定按值排序,reverse控制升降序;Python3.7+可将结果转回有序字典;对于TopN等场景,heapq更高效。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   416浏览 收藏
  • 双指针法判断链表是否相交原理详解
    双指针法判断链表是否相交原理详解
    判断两个链表是否相交,核心是检测节点内存地址是否相同,而非值相同。常用方法有两种:一是哈希集合法,遍历链表A将节点存入集合,再遍历链表B检查节点是否已存在,时间复杂度O(m+n),空间复杂度O(m);二是双指针法,先计算两链表长度并让长链表指针先走长度差步,再同步遍历直至指针相遇或为空,时间复杂度O(m+n),空间复杂度O(1)。双指针法更优,因无需额外空间。需注意边界情况:空链表不相交;尾节点不同则不相交;尾节点相同则必相交;交点可能在头节点或一链表为另一子链表。两种方法均基于节点身份比较,而非值比较,
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  • Pythonsocket编程:TCP/IP通信基础详解
    Pythonsocket编程:TCP/IP通信基础详解
    答案:Python使用socket模块进行网络编程,通过创建socket对象实现TCP/IP通信。客户端用connect连接服务器,发送和接收数据;服务器通过bind、listen和accept处理连接。可设置超时提升健壮性,使用多线程实现并发处理,通过消息头携带长度信息解决TCP粘包问题。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   TCP/IP 网络通信 多线程 PythonSocket 粘包问题 242浏览 收藏
  • Python对象序列化与反序列化详解
    Python对象序列化与反序列化详解
    pickle能序列化几乎所有Python对象,包括自定义类实例、函数等,但无法处理文件句柄、网络连接等外部资源,且存在跨版本兼容性问题;其反序列化过程可执行任意代码,因此不适用于不信任的数据源,易导致安全风险;相比JSON,pickle支持更丰富的Python类型且性能更高,但缺乏跨语言兼容性和安全性,JSON则更适合安全、可读、跨平台的数据交换场景。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   Python JSON 安全性 序列化 pickle 204浏览 收藏
  • Python生成器使用教程详解
    Python生成器使用教程详解
    生成器是一种特殊函数,通过yield实现惰性求值,按需返回值并暂停执行。调用生成器函数返回迭代器对象,每次next()或for循环触发时从上次暂停处继续,直到下一个yield。如示例所示,生成器分步输出1、2、3,每次执行到yield暂停,有效节省内存,适合处理大数据或无限序列。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   内存 迭代器 惰性求值 yield Python生成器 468浏览 收藏
  • Pandas索引优化技巧分享
    Pandas索引优化技巧分享
    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   |  2个月前  |   353浏览 收藏
  • Python正则跨行匹配:re.DOTALL用法解析
    Python正则跨行匹配:re.DOTALL用法解析
    re.DOTALL的作用是让正则中的点号.匹配包括换行符在内的所有字符。默认情况下,点号不匹配换行符,导致跨行匹配失败;使用re.DOTALL后,可实现对多行内容的一次性匹配。实际应用如提取配置块时需结合非贪婪模式,注意空白字符影响,并可通过[\s\S]*等技巧替代该标志以避免其副作用。常见问题包括忘记启用该标志、未用非贪婪模式及忽略前后空行。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   121浏览 收藏
  • Python中__str__与__repr__区别详解
    Python中__str__与__repr__区别详解
    __str__用于用户友好的字符串输出,如print(p)时调用;__repr__提供开发者级别的详细表示,用于调试,被repr()或交互式环境调用。若未定义__str__,则回退到__repr__。最佳实践是优先实现__repr__,并根据需要添加__str__以提升可读性。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   调试 用户友好 __str__ __repr__ 对象字符串转换 275浏览 收藏
  • Python分词教程:jieba使用全解析
    Python分词教程:jieba使用全解析
    jieba受欢迎的原因是其高效算法和广泛应用场景。1.提供全模式、精确模式和搜索引擎模式三种分词方式。2.支持词性标注、关键词提取和文本聚类等高级功能。3.可通过加载自定义词典优化分词效果。4.提供并行分词功能,提升大规模文本处理速度。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   111浏览 收藏
  • Python快速排序与归并排序解析
    Python快速排序与归并排序解析
    快速排序的pivot选择策略包括随机选择和三数取中法,可提升算法效率;归并排序空间复杂度较高,可通过迭代实现或链表结构优化;算法选择需根据数据规模、特点、空间限制和稳定性要求综合考虑,实际中Python内置排序采用Timsort算法。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   归并排序 快速排序 算法选择 空间复杂度 pivot选择 354浏览 收藏
  • PEFTLoRA模型合并技巧全解析
    PEFTLoRA模型合并技巧全解析
    本文详细介绍了如何使用HuggingFacepeft库的merge_and_unload功能,将PEFTLoRA适配器高效且正确地与基础模型合并,生成一个全新的、独立的预训练模型。文章纠正了直接加载适配器或手动合并权重的常见误区,并提供了完整的代码示例、模型保存指南以及处理分词器和peft版本兼容性的重要注意事项。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   423浏览 收藏
  • Matplotlib折线图教程与实例详解
    Matplotlib折线图教程与实例详解
    使用plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()添加标题和标签,通过plt.plot()的label参数配合plt.legend()显示图例,实现多条折线的区分与信息标注。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   164浏览 收藏
  • PandasDataFrame百分比聚合计算教程
    PandasDataFrame百分比聚合计算教程
    本文旨在指导读者如何高效地在PandasDataFrame中使用聚合函数,特别是计算分组后的百分比。我们将通过一个实际案例,演示如何按设备分组,并计算带宽使用率,避免使用低效的apply方法,提供更简洁、高效的解决方案。
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