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- Python发邮件教程:smtplib配置全解析
- 要使用Python发送电子邮件,核心在于smtplib和email模块。1.使用smtplib模块与SMTP服务器通信以发送邮件;2.利用email.message中的EmailMessage类构建邮件内容(如主题、正文);3.配置SMTP服务器地址、端口及安全认证方式(如应用专用密码);4.添加try-except块处理常见错误(如SMTPAuthenticationError);5.对于附件邮件,通过add_attachment()方法添加文件并使用mimetypes猜测MIME类型;6.发送HTML
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- Kivy调用KV文件控件ID方法
- 本文将深入探讨在Kivy应用中,如何从Python代码高效地访问在KV语言文件中定义的控件实例。我们将详细介绍两种主要方法:利用Kivy自动生成的self.ids字典进行访问,以及通过在Python类中定义ObjectProperty并将其与KV中的控件进行绑定。通过示例代码和注意事项,帮助开发者理解并选择最适合其场景的控件访问策略。
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- 动态加载数据抓取技巧:JSONAPI实战教程
- 在网页数据抓取中,传统基于HTML解析的方法常受限于动态加载内容。本文将深入探讨如何通过识别并直接利用网站后台的JSONAPI接口,高效、完整地获取分页数据。我们将展示如何通过分析网络请求发现隐藏的数据源,并提供详细的Python代码示例,帮助读者掌握处理动态加载数据的更稳定、更专业的爬取技巧,避免传统方法在“加载更多”场景下的局限性。
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- Python操作CAD,pyautocad自动化教程
- Python操作AutoCAD最常用方式是使用pyautocad库实现自动化。1.安装pyautocad并确保安装AutoCAD或兼容版本,启用COM接口;2.使用Autocad()连接或启动AutoCAD实例;3.利用APoint和AddLine/AddCircle/AddText创建直线、圆、文字;4.获取对象属性并修改如颜色、图层、坐标点;5.应用小技巧包括关闭屏幕刷新提升效率、异常捕获及保存图纸。通过掌握基本Python语法与CAD概念即可快速上手。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 210浏览 收藏
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- Pygame入门:零基础玩转Python2D游戏开发
- Pygame开发2D游戏需要掌握Python基础语法、类与对象、坐标系统和事件驱动编程。首先,必须了解变量、数据类型、条件语句、循环和函数等Python基础,这是编写游戏逻辑的前提。其次,使用类来封装游戏中的实体如玩家、敌人等,能提升代码的可维护性和扩展性。接着,理解Pygame的坐标系统(左上角为原点,X轴向右递增,Y轴向下递增)是实现图形绘制和移动的基础。最后,掌握事件驱动编程,能够响应用户的键盘、鼠标等输入操作,使游戏具有交互性。
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- Python操作BigQuery:pandas-gbq入门指南
- 最常用且方便的Python库是google-cloud-bigquery,而pandas-gbq则更适合依赖pandasDataFrames的工作流;2.pandas-gbq是google-cloud-bigquery的高层封装,支持将SQL查询结果直接读入DataFrame或将DataFrame写入BigQuery表;3.安装需执行pipinstallpandaspandas-gbqgoogle-auth-oauthlibdb-dtypes;4.读取数据使用pd.read_gbq()并传入SQL查询语句
- 文章 · python教程 | 1星期前 | Python BigQuery pandas-gbq google-cloud-bigquery 认证与权限 276浏览 收藏
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- PySyft隐私异常检测技术解析
- 使用PySyft实现隐私保护异常检测的核心答案是:通过联邦学习或安全多方计算,使模型在不接触原始数据的前提下训练与推断;2.具体步骤为:先定义虚拟数据所有者(如alice、bob、charlie)并将数据分布其上,接着构建自编码器等异常检测模型,然后执行联邦训练——模型发送到各worker本地训练后返回梯度或参数供聚合,最后进行隐私推断——模型发往数据端计算重构误差判断异常;3.该方案解决了传统方法因数据集中化带来的隐私泄露、合规难、信任缺失等问题,但实际部署中需权衡性能开销、应对数据异构性、处理复杂调试
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 异常检测 隐私保护 联邦学习 PySyft 安全多方计算 398浏览 收藏
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- Python代码加密与Cython编译保护教程
- Cython能通过将Python代码编译为二进制扩展模块有效隐藏源码,但并非绝对安全,仅提高逆向门槛;2.其他保护方法包括代码混淆、打包成可执行文件、C/C++实现核心逻辑、远程执行和DRM,各有优缺点;3.实际权衡需综合考虑保护目的、开发效率、部署复杂性与成本,推荐对核心代码分层保护并集成自动化构建流程,最终选择应基于项目需求的平衡方案。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 编译 代码混淆 逆向工程 Cython Python代码保护 260浏览 收藏
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- 正则表达式量词有哪些及用法详解
- 正则表达式中的量词包括、+、?、{},用于控制字符或分组的匹配次数;1.表示前一个字符出现0次或多次;2.+表示至少出现1次;3.?表示0次或1次;4.{}可精确控制次数,如{n}恰好n次,{n,}至少n次,{n,m}介于n至m次;贪婪模式会尽可能多匹配内容,而非贪婪模式(加?)则相反;实际应用中需注意分组整体匹配应使用括号包裹,不确定部分可用?处理,同时需谨慎使用贪婪与非贪婪模式以避免误匹配。
- 文章 · python教程 | 1星期前 | 152浏览 收藏
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- Python接入Ceph存储教程
- Python操作Ceph最常用的方式是使用rados库操作RADOS层或使用boto3对接RGW的S3兼容API;2.rados库用于底层存储池和对象操作,依赖Ceph客户端库并需配置ceph.conf和keyring;3.boto3通过endpoint_url对接CephRGW,适合构建云原生应用;4.连接Ceph集群需确保网络连通、安装依赖库、配置认证文件及Python环境;5.读写RADOS对象需创建Rados实例、打开IoCtx并调用write/read方法;6.使用boto3时建议结合resou
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- Python时区转换教程:pytz实用技巧
- 如何用pytz处理时区转换?1.安装并导入pytz,使用pipinstallpytz,并通过fromdatetimeimportdatetime和importpytz导入模块;2.创建带有时区信息的时间,使用pytz.timezone()获取时区对象并通过datetime.now()创建“aware”时间,或通过.localize()方法为naive时间添加时区;3.在不同时间区间转换,通过.astimezone()方法实现时区切换,pytz会自动处理夏令时变化;4.注意事项包括避免使用datetime.
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- PythonSTl时间序列异常检测方法
- 使用Python和STL分解法检测时间序列异常点的步骤如下:1.加载和准备数据,确保时间序列索引为时间戳格式;2.使用statsmodels库中的STL类执行分解,分离趋势、季节性和残差分量;3.分析残差项,通过统计方法(如标准差或IQR)设定异常阈值;4.根据设定的阈值识别并标记异常点;5.可视化原始数据、分解结果及异常点。STL分解通过剥离趋势和季节性,使异常点在残差中更易识别。选择seasonal参数应基于数据周期性,robust=True增强对异常值的鲁棒性。异常阈值可基于标准差(如均值±3σ)或
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- 本教程详细介绍了如何在Python环境中,特别是结合PandasDataFrame,实现韩语字符的罗马化转换。文章通过引入korean-romanizer和hangul-romanize两个主流库,提供了详细的安装、使用示例以及如何将这些转换功能应用于DataFrame列的实际操作,旨在帮助开发者高效处理包含韩语数据的场景。
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