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- Python自定义异常方法全解析
- 自定义异常通过继承Exception类实现，命名以Error结尾，可添加参数和文档字符串。使用raise抛出，便于捕获特定错误并携带上下文信息，提升代码可维护性。
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- WebSocket原理与使用教程详解
- WebSocket通过一次HTTP协议升级握手，建立持久化全双工连接，实现客户端与服务器间的实时双向通信，解决了传统HTTP轮询带来的高延迟与资源浪费问题。
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- Python列表赋值与引用区别解析
- 本文旨在解释Python中列表赋值行为，重点区分直接赋值（引用传递）和创建新列表的区别。通过示例代码，深入剖析列表赋值后修改其中一个列表，另一个列表是否会受到影响的原因，帮助读者理解Python中对象和引用的概念，避免在实际编程中出现意料之外的结果。
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- NumPy数组找最小值的几种方法
- 本文探讨了在处理长度不一的NumPy数组时，如何高效地获取其元素级最小值。针对标准np.minimum.reduce在遇到异构数组时报错的问题，文章提供了两种稳健的解决方案：一是利用PandasDataFrame的自动NaN填充和min()方法；二是通过itertools.zip_longest配合numpy.nanmin显式处理缺失值。教程包含详细代码示例，并分析了两种方法的适用场景。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 172浏览 收藏
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- Python类型提示：限制参数为特定对象
- 本文探讨如何在Python中为函数参数添加类型提示，以限制其为特定对象（如np.sin,np.cos），而非字面量。我们将分析为何直接使用Literal不适用于此类场景，并提供基于枚举（Enum）或面向对象封装的替代方案，强调类型提示应服务于程序安全性而非业务规则的过度约束。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 435浏览 收藏
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- Python2除法运算技巧详解
- Python2中整数除法默认截断小数，需用浮点数或导入__future__.division实现精确除法。
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- AIOHTTP是什么？与Requests对比解析
- aiohttp基于asyncio实现异步非阻塞I/O，适合高并发场景；requests是同步阻塞库，简单易用。1.aiohttp适用于大量并发请求、构建异步Web服务及使用asyncio生态的项目；2.其挑战包括学习曲线陡峭、调试复杂、需避免阻塞事件循环和资源管理要求高；3.实际项目中可逐步迁移或按模块分离使用，异步为主时通过asyncio.to_thread调用同步代码以避免阻塞。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 209浏览 收藏
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- FPDF图像居中设置教程
- 本文旨在解决FPDF库中图片居中显示的问题。通过深入分析FPDF的图像定位机制，揭示了直接设置X坐标的局限性。核心解决方案是采用手动计算X坐标的方法，即利用页面宽度和图片宽度来精确确定图片在页面上的中心位置，并提供了详细的代码示例和注意事项，确保图片能够完美居中。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 426浏览 收藏
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- PySam安装失败怎么办？Windows解决指南
- 本文旨在帮助读者解决在Windows系统下安装pysam包时遇到的错误。由于pysam官方并未提供对Windows系统的直接支持，因此在安装过程中可能会遇到各种问题。本文将分析错误原因，并提供可行的替代方案，以满足在Windows环境下使用pysam功能的需求。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 366浏览 收藏
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- 鸭子类型是什么？Python核心概念详解
- 鸭子类型的核心是“行为决定类型”，Python中只要对象具备所需方法即可被调用，无需继承特定类。例如take_flight(entity)函数只关心entity.fly()是否存在，Bird、Airplane等只要有fly方法就能正常运行，提升了代码灵活性与可扩展性。它减少继承依赖，促进松耦合设计，使不同类可互换使用，如FileLogger、DatabaseLogger只要提供log方法就能替换。但存在运行时错误风险，若对象缺少对应方法会抛出AttributeError，且代码意图不明确影响可维护性。为应
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 186浏览 收藏
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- Python子类init继承与类型提示优化
- 本文探讨了Python中子类通过**kwargs调用父类__init__时，类型检查器可能丢失父类参数签名的问题。针对传统方案的不足，文章提出了一种基于ParamSpec、TypeVar和Protocol等高级类型提示特性的装饰器模式。该方案允许子类在执行自定义逻辑的同时，自动继承并保留父类__init__的完整类型签名，从而提升代码的可维护性和类型检查的准确性。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 473浏览 收藏
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- Pandas数据处理功能详解
- pandas是Python中用于数据处理和分析的核心库，其优势体现在：1.提供Series和DataFrame两种灵活的数据结构，支持带标签的行和列索引，便于高效操作一维和二维结构化数据；2.具备强大的数据读写能力，可读取CSV、Excel、JSON、HTML、HDF5、Parquet等多种格式，并支持从URL、数据库和剪贴板加载数据，自动解析日期和处理缺失值；3.提供完善的数据清洗功能，包括dropna()删除空值、fillna()填充缺失值、drop_duplicates()去重、数据类型转换及矢量化
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- Python聚类方法与sklearn实战教程
- 数据聚类是无监督学习方法，用于发现数据中的自然分组，常用工具是Python的scikit-learn库。1.常见算法包括KMeans（适合球形分布）、DBSCAN（基于密度、可识别噪声）、AgglomerativeClustering（层次结构）和GMM（概率模型）。2.使用KMeans步骤：导入库、生成模拟数据、构建训练模型、预测标签、可视化结果，并可用肘部法选择簇数。3.聚类前需注意标准化、降维和异常值处理。4.选择算法应根据数据结构、噪声、层次需求和概率解释，结合轮廓系数等指标评估效果。
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