tag Python

標籤
貢獻846
823
06:37 AM · Oct 27 ,2025
dawanzi_6278b06ec111c 頭像 deephub 頭像 lengxi_16 頭像 u_14306318 頭像 u_17037082 頭像 kuanrongdeshanyang 頭像 fengliudeshanghen 頭像 jieduanxingdebugger 頭像 hanazawa 頭像 u_13137233 頭像 yinuo112 頭像 u_15469972 頭像

@Python / 博客 RSS 訂閱

dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 刪除 Excel 單元格公式並保留數值

在日常業務中，我們經常會遇到含有大量公式的 Excel 文件。例如財務報表、銷售數據分析表、項目預算表等。這些公式在計算時非常有用，但有時我們希望將公式“去掉”，只保留最終的計算結果。原因可能包括： 數據歸檔：保存最終結果，避免後續公式被誤改。 共享報表：發給不熟悉 Excel 的人時，避免因公式丟失數據或出錯。 性能優化：當 Excel 文件公式過多時，計算速度會變慢，轉化為純數值可提升

函數 , xlsx , formula , excel , Python

收藏 評論

xingchendahai_68d7dff410962 頭像

星辰大海 - 模擬網頁中國象棋模擬對戰

簡介 本程序有人人對戰和人機對戰，歡迎挑戰 源碼 ''' !DOCTYPE html html lang="zh-CN" head meta charset="UTF-8" meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" title迷你象棋/title style bod

人工智能 , HTML , Python

收藏 評論

xingchendahai_68d7dff410962 頭像

星辰大海 - 自制植物大戰殭屍

介紹 1，基本講解 “UTF—8” 防止中文亂碼 "title" 這是網頁標題 “!DOCTYPE”**的作用是聲明這是“HTML5”，防止不同瀏覽器出現報錯信息 ** 如果有不理解的歡迎私信 源碼 !DOCTYPE html html lang="zh-CN" head meta charset="UTF-8" meta name="viewport" conte

HTML , Python

收藏 評論

timeofsunrise 頭像

timeofsunrise - Python學習筆記（下）

模塊導入 在 Python 中，一個 模塊 就是一個包含了 Python 代碼的 .py 文件。導入模塊的目的是引入該文件內定義的函數、類或變量等 💎方式一：導入整個模塊 ( import module_name ) 這是最常見和推薦的方式，因為它能保持清晰的命名空間，避免衝突 語句 作用 訪問方式 import math 將整個 m

模塊化 , 後端 , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【Django開發】django美多商某城項目完整開發4.0第12篇：產品部分,數據庫表設計【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.郵件驗證系統包括Django發送郵件、保存郵箱併發送驗證郵件、Celery使用Django配置文件設置。2. 地址管理涵蓋shou貨地址、省市區地址查詢、數據庫建表、後端接口設計、前端實現、緩存使用（安裝、使用方法、省市區視圖緩存、緩存數據保存位置和有效期設置）、用户地址管理。3. 數據庫設計包括用户部分、產品部分、數據庫表設計、表結構、數據庫模型類。4. 容器

django , 後端 , 前端 , Python

收藏 評論

deephub 頭像

deephub - 12 種 Pandas 測試技巧，讓數據處理少踩坑

12 種 Pandas 測試技巧，讓數據處理少踩坑 12 種測試實踐 —— fixtures、schemas、property-based tests、snapshots、performance guards —— 每週能省不少排查問題的時間 Pandas 的 bug 有個特點，就是不會在控制枱裏大喊大叫，而是悄悄藏在 dtype 轉換、索引操作、時區處理的某個角落，或者那種跑十萬次才能復現一次

機器學習 , 人工智能 , pandas , 數據分析 , Python

收藏 評論

wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - Python 的 PyPy 能追上 Go 的性能嗎？

在我們選擇用哪種編程語言進行後端開發的時候，Python 和 Go 似乎代表了兩種極端： Python 以人生苦短我用Python的開發效率聞名，卻經常因性能被調侃為慢如龜速； Go 則以編譯即部署的輕量和高併發性能成為雲原生時代的寵兒，卻因語法簡陋被吐槽開發像搬磚。 而 PyPy 的出現，像給 Python 注射了一劑強心針，這個基於 JIT（即時編譯）的 Python 解釋器，宣稱能讓 Pyt

go , 後端 , Python

收藏 評論

baby7_68bfdb7205674 頭像

baby7 - 【開源】靈卡面板 - 打造你的專屬摸魚辦公面板

【開源】靈卡面板 - 打造你的專屬摸魚辦公面板 軟件介紹 Windows桌面端軟件，摸魚辦公神器 擁有海量卡片，可以自定義卡片佈局，隱藏到側邊需要使用時彈出(可以鼠標或快捷鍵喚出) 主卡片 本地文件快捷搜索（基於everything） 局域網文件傳輸 快捷鍵截圖、屏幕取色 翻譯（同時接入截圖識別並翻譯） AI對話（多種智能體） TODO（待辦事項）功能 各大平台實時熱搜

資訊 , github , 知識 , 開源 , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - Python之RPC開發講解第13篇：gRPC接口類型

🚀🚀🚀本篇主要內容 服務器推送 HTTP/2 新增的另一個強大的新功能是，服務器可以對一個客户端請求發送多個響應。 換句話説，除了對最初請求的響應外，服務器還可以向客户端推送額外資源，而無需客户端明確地請求。 ! 數據流優先級 因為一條連接允許多個 streams 在上面發送 frame，那麼在一些場景下面， 還是希望 stream 有優先級，方便對端為不同的請求分配不同的資源。譬如對於一

後端 , Python

收藏 評論

fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 我的Python工具箱，不用加班的秘密

一個程序員的成長，除了寫代碼，很大一部分也在於不斷髮現和運用更好的工具。分享8個大大提高工作效率的工具，同事還在加班的時候，你都回到家了。 ServBay：本地開發環境的基石 無論做什麼開發，一個穩定、隔離、易於管理的環境都是基礎。ServBay幫我把這個基礎打得非常牢固。 多版本共存：我可以在一台電腦上同時安裝和運行多個Python版本，維護老項目用2.7，新項目就用3.11，互不干擾。如

觀點 , 資訊 , 後端 , 前端 , Python

收藏 評論

dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 為 Excel 設置交替行色（鑲邊行 / 帶狀行）

在 Excel 報表中，為行設置交替背景色（又稱“鑲邊行”或“帶狀行”）是一種常見的視覺優化手段。它可以幫助用户更容易分辨行數據，提高表格的可讀性，尤其在處理財務表格、銷售報表或大型數據列表時非常有用。 本文將詳細介紹如何使用 Free Spire.XLS for Python 來為 Excel 設置交替行色。我們將提供三種實現方法，並講解每種方法的技術細節、優勢和適用場景。 安裝依賴 pip

xlsx , python3.x , xls , excel , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - Python之RPC開發講解第14篇：gRPC,Protocol Buffers

🚀🚀🚀本篇主要內容 gRPC 簡介 HTTP/2協議 gRPC的接口類型 Protocol Buffers 服務器與客户端案例編寫 Protocol Buffers Protocol Buffers 是一種與語言無關，平台無關的可擴展機制，用於序列化結構化數據。使用Protocol Buffers 可以一次定義結構化的數據，然後可以使用特殊生成的源代碼輕鬆地在各種數據流中使用

後端 , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【Python使用】嘿馬頭條項目從到完整開發教程第12篇：Elasticsearch,簡介與原理【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.APScheduler任務調度涵蓋安裝配置、使用方式、調度器Scheduler、執行器executors、觸發器Trigger等核心組件。2. RPC遠程過程調用包括RPC概念、背景用途、優缺點分析。3. Protocol Buffers數據序列化涉及文檔結構、註釋語法、數據類型、枚舉類型、消息類型（字段編號、字段規則、嵌套類型、保留字段、默認值）。4. 客户端

後端 , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【機器學習】嘿馬機器學習（算法篇）第15篇：機器學習算法定位、目標,1.1 K-近鄰算法簡介【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.定位、目標。2. K-近鄰算法涵蓋距離度量、k值選擇、kd樹、鳶尾花種類預測數據集介紹、練一練、交叉驗證網格搜索、facebook簽到位置預測案例。3. 線性迴歸包括線性迴歸簡介、線性迴歸損失和優化、梯度下降法介紹、波士頓房價預測案例、欠擬合和過擬合、正則化線性模型、正規方程推導方式、梯度下降法算法比較優化、維災難。4. 邏輯迴歸涵蓋邏輯迴歸介紹、癌症分類預測案

機器學習 , 算法 , 人工智能 , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【Django開發】django美多商某城項目完整開發4.0第13篇：Docker使用,Docker簡介【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.郵件驗證系統包括Django發送郵件、保存郵箱併發送驗證郵件、Celery使用Django配置文件設置。2. 地址管理涵蓋shou貨地址、省市區地址查詢、數據庫建表、後端接口設計、前端實現、緩存使用（安裝、使用方法、省市區視圖緩存、緩存數據保存位置和有效期設置）、用户地址管理。3. 數據庫設計包括用户部分、產品部分、數據庫表設計、表結構、數據庫模型類。4. 容器

django , 後端 , 前端 , Python

收藏 評論

cricis 頭像

好文收藏 - 圓桌討論：Coding Agent or AI IDE 的現狀和未來發展

圓桌討論紀要 主題：Coding Agent or AI IDE 的現狀與未來發展 活動時間：2025 年 10 月 13 日 02:26:06 活動地點：PyCon China 2025 視頻地址：https://www.bilibili.com/video/BV1jV4GzjEDz/ 嘉賓： 張晉濤（Kong Inc. 工程師） 鄭予彬（亞馬遜雲科技資深開發者佈道

Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【Python使用】嘿馬python高級進階全體系教程第13篇：My Awesome Book,property屬性【附

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.靜態Web服務器涵蓋固定頁面數據返回、命令行啓動動態端口綁定。2. Python高級特性包括閉包變量修改、裝飾器（定義、語法糖、執行時間統計）、property屬性、with語句和上下文管理器、深拷貝和淺拷貝。3. 正則表達式涉及多字符匹配（*、{m,n}）、開頭結尾匹配（^$）、字符排除匹配、分組匹配。4. 操作系統基礎包括操作系統概念、虛擬機軟件、Ubunt

後端 , Python

收藏 評論

yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【深度學習】嘿馬深度學習目標檢測教程第5篇：數據集處理,2.2 目標數據集標記【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：涵蓋圖像識別背景、目標檢測定義和應用場景。核心算法原理包括R-CNN系列算法（R-CNN、SPPNet、Faster R-CNN、RPN原理）、YOLO算法（單次檢測、候選框機制、單元格概念）以及SSD算法（單次多框檢測器、多個Detector classifier、訓練與測試流程）。數據處理模塊包含目標數據集標記、數據集格式轉換（TFRecords文件、VOC2

算法 , 人工智能 , 深度學習 , Python

收藏 評論

deephub 頭像

deephub - 如何生成逼真的合成表格數據：獨立採樣與關聯建模方法對比

在數據科學的實際工作中，我們經常會遇到這樣的情況：手頭的真實數據要麼不夠用，要麼因為隱私合規問題無法直接使用，但這些數據往往包含重要的統計規律，但直接拿來做實驗或測試卻十分的麻煩。 這時候合成數據就派上用場了，簡單説就是根據現有數據集的分佈特徵，人工創造出任意數量的新數據行，讓這些"假數據"在統計意義上跟真實數據無法區分。聽起來像是是在"造假"，但實際上這是一項真正的技術活——既要保證數據的真實性

機器學習 , 數據挖掘 , 人工智能 , Python

收藏 評論

chuanghongdengdeqingwa_eoxet2 頭像

宇文成都 - 使用 Python 將 PDF 轉成 Excel：高效數據提取的自動化之道

在日常工作中，您是否曾被困擾於從複雜的 PDF 文檔中手動提取數據，特別是表格數據，然後逐一錄入到 Excel？這項任務不僅耗時耗力，還極易引入人為錯誤，嚴重影響工作效率。面對海量的 PDF 報表、發票或數據報告，傳統的手動處理方式顯然已無法滿足現代辦公的快節奏需求。 幸運的是，Python 自動化為我們提供了強大的解決方案。本文將深入探討如何利用 Spire.PDF for Python 這一高

pdf , Python

收藏 評論

chiqingdezhentou 頭像

曼孚眾包 - 揭秘AI訓練師：50w年薪，字節華為瘋搶的新職業，文科生友好！

近日，職場圈傳來一個令人驚訝的消息——字節跳動、特斯拉、百度、阿里、華為等科技大廠都在高薪搶聘一個新興的職位：AI訓練師。這個崗位不僅被各大企業爭相搶奪，甚至被納入國家職業分類目錄，成為認證的新職業。 一個聽起來略顯陌生的職位，憑什麼吸引行業巨頭紛紛拋出橄欖枝？它究竟是曇花一現的短暫風口，還是未來十年的黃金賽道？接下來，讓我們一探究竟。 01 AI訓練師：人工智能背後的"人類教師" AI訓練師，顧

運維 , c++ , 人工智能 , 前端 , Python

收藏 評論

jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 如何對接韓國、日本、印度、新加坡等股票數據API

在全球化投資與量化交易的需求下，獲取韓國、日本、印度、新加坡等新興及成熟市場的股票行情數據成為開發者的常見需求。本文以iTick API 為例，從 API 選擇、環境準備、對接步驟到數據處理，完整講解如何合規接入多國家股票數據，內容兼顧技術細節與實操性，適合量化交易、金融分析領域的開發者參考。 一、開發環境配置 以 Python 為例，需安裝以下依賴庫（推薦 Python 3.7 及以上版

教程 , 知識 , Python

收藏 評論

deephub 頭像

deephub - AutoGen框架入門:5個核心概念搭建智能體協作系統

AutoGen 是微軟研究院開源的多智能體 AI 系統框架。這個框架的設計思路很簡單——讓多個 AI 智能體（加上人類參與）在對話中完成複雜任務的協作和推理。 你甚至可以把它理解成一個團隊聊天室，智能體們在裏面討論、爭論、協作，最終得出解決方案。 AutoGen 通過創建多個專門化智能體，為每個智能體設定自己的角色、目標，來達到上面説的聊天能力，並且還能通過配置工具來獲得代碼執行能力。智能

llm , agent , 人工智能 , 深度學習 , Python

收藏 評論

aizuiyoujie 頭像

AI最優解 - Python編程：類型轉換與輸入輸出

Python編程：類型轉換與輸入輸出 在Python編程中，類型轉換和輸入輸出是基礎且重要的概念。下面我將詳細介紹這些內容，並提供一個綜合示例。 輸入輸出基礎 輸入函數：input() input() 函數用於從用户獲取輸入，返回的是字符串類型。 輸出函數：print() print() 函數用於將數據輸出到控制枱。 類型轉換 Python提供了多種內置函數用於類型轉換： int() - 轉換

Python

收藏 評論