Python 语言有什么奇技淫巧吗? Python有非常多有趣实用的技巧。下面列举20个短小精炼的用法,其中既包含常规语法,又有第三方库的妙用,体现了python简单即美的编程哲学。快速实现字频统计 from collections import Counter words = '''我明白你的意思,你的意思就是想意思意思,但是你不 Python 2025年09月30日 69 点赞 0 评论 19034 浏览
python pip配置国内镜像源(永久和临时配置方法) 一、前言在使用 pip 安装 Python 模块时,默认的国外镜像源可能会导致下载速度缓慢甚至超时,为了解决这个问题,可以使用国内的镜像源来加速下载,以下是常用的国内镜像源以及临时和永久的配置方法。 二、国内镜像源①、阿里云 ②、清华大学 Python 2025年08月05日 190 点赞 0 评论 19023 浏览
一学就会:A*算法详细介绍(Python) 📢本篇文章是博主人工智能学习以及算法研究时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在👉启发式算法专栏: 【人工智能】- 【启发式算法】& Python 2025年05月03日 77 点赞 0 评论 18932 浏览
Python快速入门专业版(五十五):Requests库入门:HTTP请求实战与Header伪装(避坑403反爬) 目录 引 一、为什么选择Requests库?—— 对比urllib的核心优势 二、环境准备:安装Requests库 三、Requests核心用法:从发送请求到处理响应 1. 发送GET请求:一行代码搞定基础请求 示例1:基础GET请求(无参数) 示例2:带参数的GET请 Python 2025年11月30日 108 点赞 0 评论 18900 浏览
Python Logging 模块深度全解:从入门到生产环境 万字实战指南 博客引言2023 年我负责的某电商系统线上故障排查,让我深刻体会到「Python Logging 模块是开发中最容易被轻视、却最影响线上稳定性的组件」:当时系统突然出现订单支付失败,但监控系统未报警,服务器也无异常指标。我们花了 4 小时排查,才发现开发人员用print()代替了logging输出支付日志,而容器重 Python 2026年01月06日 72 点赞 0 评论 18767 浏览
基于 WAQI API 的空气质量数据智能采集与预处理系统(Python + pandas) 🌍 什么是 WAQI?World Air Quality Index (WAQI) 是全球最权威的实时空气质量数据平台之一,覆盖 100+ 国家、10,000+ 监测站,提供 PM2.5、PM10、O₃、NO₂、SO₂、CO 等污染物数据。 ▲ 图1:WAQI 官网首页 但它的历史数据 API 并不“友好”— Python 2026年01月13日 99 点赞 0 评论 18714 浏览
基于Python的tkinter库开发的一个计算器(完整代码) 前文我们已经了解过,Python是可以创建GUI界面程序的。接下来,我们基于Python的tkinter库,开发一个计算器。基于Python的tkinter库创建图形用户界面:基于Python的tkinter库创建图形用户界面-CSDN博客一、功能需求 我们希望实现的这个计算器应用程序,具有以下特点 Python 2025年06月28日 46 点赞 0 评论 18642 浏览
掌握这10个核心差异,Java开发者轻松上手Python! 文章目录 一、核心差异概览 二、关键语法对比 1、基础结构对比 2、数据类型对应表 3、集合操作对比 三、面向对象编程差异 1、类定义对比 2、访问控制对比 四、异常处理对比 五、方法与函数对比 1、函数定义差异 2、Lambda 表达式对比 六、并发编程对比 1、多线程对比 2、异步编程对比 七、Java 开发者常见陷阱 1、可变默认参 Python 2026年01月06日 45 点赞 0 评论 18641 浏览
【Scapy】Scapy详细安装教程、功能介绍、快速上手 Scapy详细安装教程、功能介绍、快速上手 一、Scapy相关介绍 1、Scapy的优缺点 1.1、优点 1.2、缺点 2、Scapy环境安装 2.1、windows环境安装scapy 2.2、ubuntu环境安装scapy 二、Scapy常用函数介绍 1、调试辅助函数 1.1、rdpcap() 1.2、show() 1.3、ls() 1.4、 Python 2025年10月08日 164 点赞 0 评论 18627 浏览
【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战:从振动传感器数据到轴承故障预警系统 摘要:在工业设备健康监测中,振动传感器数据是评估设备状态的核心依据,但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于Python Pandas构建工业级时序数据处理流水线,提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法,针对工业场景设计专用策略:短时缺 Python 2025年09月02日 199 点赞 0 评论 18615 浏览