tag Python

標籤
貢獻830
684
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

u_16099296 頭像

mob6454cc73e9a6 - python標準庫pathlib常見操作

文章目錄 1 pathlib 庫簡介 1.1 為什麼要使用 pathlib？ 2 基本操作介紹 2.1 路徑操作 2.1.1 導入和創建 Path 對象 2.1.2 路徑拼接和解析 2.1.3 路徑判斷和解析

pathlib , 開發語言 , 後端開發 , 人工智能 , 數據處理 , harmonyos , Python

收藏 評論

u_17029857 頭像

晉在山西 - 用Python自動整理音樂文件：按藝術家和專輯分類歌曲

隨着數字音樂收藏的增長，本地音樂庫往往變得雜亂無章——歌曲散落在不同文件夾，命名不規範，元數據缺失。其實，大多數音頻文件（如 MP3、FLAC）都嵌入了 ID3 標籤（或其他格式的元數據），包含藝術家、專輯、年份等信息。藉助 Python，我們可以自動讀取這些信息，並將音樂文件按 藝術家/專輯/歌曲.mp3 的結構重新組織，打造一個整潔有序的個人音樂庫。 1. 準備工作：安

源文件 , 元數據 , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_16099272 頭像

墨舞天涯 - 如何快速創建百萬級測試數據 - java寶典的個人空間 -

今天，我們將介紹一種革命性的解決方案：利用 Dify 工作流 結合 大語言模型（LLM），以可視化、自動化的方式，智能生成海量、逼真且符合業務規則的測試數據。 一、為什麼選擇 Dify + LLM？ 智能化與逼真度：大語言模型（如 GPT-4、ChatGLM、文心一言等）擁有強大的自然語言理解和世界知識，能夠生成高度擬人化的姓名、

數據 , 後端開發 , 測試數據 , Json , Python

收藏 評論

u_16099331 頭像

墨色天香 - 【乾貨】​深度學習中的線性代數 -

1. 線性代數是什麼？ 線性代數是數學的一個重要分支，主要研究向量、矩陣、線性方程組和線性變換等概念。如果把深度學習比作一棟高樓，那麼線性代數就是這棟高樓的"鋼筋骨架"——它雖然不直接可見，卻支撐着整個建築的結構穩定性。 1.1 基本數學對象 在深度學習中，數據通常以以下幾種形式表示： 標量(Scalar)：單個數字，比如温度值25℃或者商品價格

特徵值 , 權重 , 後端開發 , 深度學習 , Python

收藏 評論

mashukui 頭像

馬哥python説 - 【爬蟲工具】小紅書蒲公英批量採集軟件v2.0版，高效篩選優質博主

本軟件工具僅限於學術交流使用，嚴格遵循相關法律法規，符合平台內容合法合規性，禁止用於任何商業用途！ 一、背景介紹 1.0 爬取目標 眾所周知，蒲公英是xhs推出的優質創作者商業合作服務平台，致力於為品牌和博主提供內容合作服務，可以高效的為品牌匹配出最符合的優質博主。 pgy平台，需要有一定權限的企業資質賬號才能申請開通。開通之後，進入【尋找博主】頁面，即可根據一定的篩選條件過濾出滿足的博主列表，如

gui , 小紅書 , 爬蟲 , Python

收藏 評論

u_16099328 頭像

墨染青絲 - Git WebHook簡易自動部署筆記

你有沒有過這樣的經歷？ 深夜改完最後一行代碼，長舒一口氣，然後——又要手動登錄服務器、拉代碼、打包、重啓服務…… 一遍又一遍。 明明是個小項目，卻總被這些“髒活累活”拖住腳步。 如果你也受困於這種“寫代碼5分鐘，部署兩小時”的窘境，而且手頭只有一台2核4G或4核4G的低配雲服務器，那這篇文章，就是為你寫的。 為

4G , 服務器 , 後端開發 , 自動構建 , Python

收藏 評論

mecode 頭像

賀公子 - 訂閲模式

訂閲模式案例分析 訂閲模式在SaaS、媒體、電商等領域廣泛應用，主要分為按月、季度、年訂閲三種形式。以下是典型案例： Netflix 採用按月訂閲，提供不同套餐（基礎/標準/高級），利用自動續費減少用户流失。年訂閲通常提供折扣，例如“年付省15%”。 Adobe Creative Cloud 提供月付和年付選項，年訂閲可節省約20%。季度訂閲較少見

sed , 代碼實現 , 前端開發 , Javascript , Python

收藏 評論

u_16099331 頭像

墨色天香 - pycharm有沒有類似maven

很多讀者應該非常瞭解 JetBrains 開發的 PyCharm 了，它差不多是 Python 最常用的 IDE之一。PyCharm的優勢在於可以為我們節省大量時間、管理代碼，並完成大量其他任務，如 debug 和可視化等。 那麼具體如何使用呢？這本書從 PyCharm 安裝到插件、外部工具、專業版功能等進行了詳細

pycharm , 架構 , 後端開發 , pycharm有沒有類似maven , ide , Python

收藏 評論

henkudehuasheng 頭像

程序員徐師兄 - Python pip 設置國內源，阿里源，清華大學源

背景 由於 python 自帶的源下載速度非常慢，特別是安裝一些庫的時候，甚至有時會失敗。 因此，建議將下載源替換成國內的，下載速度會快很多。總共有兩種方法 代碼替換 （推薦使用這一種） 手動替換 代碼替換 設置阿里源(推薦這個) pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pip co

pip , Python

收藏 評論

u_16099327 頭像

AI智行者 - 計算機畢業設計django基於python企業資產管理系統(源碼+系統+mysql數據庫+Lw文檔）

功能概述 1.Django–ERP是一款基於Django開發的企業管理信息系統，包含了OA、銷售管理、採購管理、庫存管理、項目管理、文檔管理以及組織管理模塊。 2.Django-ERP為管理者創建實時企業提供信息化支持，通過銷售、庫存和費用的管理，實現企業管理者實時監控收入、庫存和成本，通過靈活化的項目應用，管理者可將成本細化到每一個項目上。

系統文檔 , django , 數據庫 , 實體類 , 前端開發 , Javascript , Python

收藏 評論

u_16213591 頭像

mob64ca13fa2f9e - 零基礎怎樣做網站，教你1小時快速建設自己的網站

如果你一直想自己建個網站，但又覺得編程太難、時間太少，今天這個方法可能會改變你的想法。我最近實測用Cursor編輯器，在完全零基礎的情況下，只用1小時就搭建了一個功能完整的個人網站。下面是我的完整步驟，你可以跟着一步步操作。 準備工作（5分鐘） 首先，你需要準備兩樣東西： 下載Cursor編輯器（完全免費） 一個清晰的網站目標

移動端 , 後端開發 , 人工智能 , HTML , Python

收藏 評論

u_16213647 頭像

mob64ca14079fb3 - 小程序雲開發數據庫設置

雲開發設置文檔類型數據庫要使用@cloudbase/node-sdk進行數據庫操作 wx-server-sdk 寫入數據庫數據模型無效 起因：文檔類型數據庫使用wx-server-sdk 添加數據無效無法，在應用中使用日期範圍選擇器，主要原因是添加的數據存在集合中而不是數據模型中 使用騰訊雲sdk 可以解決問題 const cloudba

微信 , 騰訊雲 , 微信小程序 , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_12947 頭像

lazihuman - 浙大教材Python讀者驗證碼

本題要求編寫程序，根據輸入學生的成績，統計並輸出學生的平均成績、最高成績和最低成績。建議使用動態內存分配來實現。 輸入格式： 輸入第一行首先給出一個正整數N，表示學生的個數。接下來一行給出N個學生的成績，數字間以空格分隔。 輸出格式： 按照以下格式輸出： average = 平均成績 max = 最高成績 min

初始化 , 浙大教材Python讀者驗證碼 , i++ , 後端開發 , 鏈表 , Python

收藏 評論

u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - 2017阿里技術年度精選（全） - Java技術棧 -

這篇博客是繼續Chainlit+LlamaIndex實戰教學，帶你從零搞定一個多模態RAG系統。啥是RAG？簡單説，就是讓AI不光會聊天，還能從你的文件堆裏挖寶——PDF裏的表格、PPT的幻燈片、圖片的隱藏秘密，全都一網打盡。想想看，你的AI助手像個超級偵探，能從亂七八糟的文檔中提取情報，還能生成聰明回答。這不比純文本聊天有趣多了？接下來我們就正式開始講解。 一、學習內容總

數據 , API , 後端開發 , 模態 , Python

收藏 評論

u_16099247 頭像

墨韻流香 - 人臉素描數據集

OpenCV實時素描效果：用代碼將攝像頭畫面轉化為藝術素描 實現原理與可視化流程 運行前請安裝OpenCV：`pip install opencv-python`，如攝像頭無法打開請嘗試調整`VideoCapture(0)`或`VideoCapture(1)`參數。 素描效果的核心思想是模擬藝術家繪製素描時的視

spark , 大數據 , 人工智能 , 計算機視覺 , opencv , ide , Python

收藏 評論

opsdev365 頭像

A食今獸 - PYTHON tkinter模塊-22

IntVar是Tkinter中用於管理整數變量的特殊類，它是Variable類的子類，專門用於處理整數值。 基本概念 IntVar是一個Tkinter變量類，用於在GUI組件之間共享和跟蹤整數值的變化。 導入和基本使用 import tkinter as tk from tkinter import ttk # 創建主窗口 root = tk.

intvar , 後端開發 , Python

收藏 評論

u_15427594 頭像

XC_周小董 - [1346]python ijson用法

文章目錄 安裝 基本概念 基礎用法 1. 基本解析 2. 解析文件中的特定路徑 高級用法 1. 使用事件解析 2. 處理大型 JSON 數組 3. 處理嵌套結構 4. 錯誤處理和性能優化 實際應用

數組 , Css , 前端開發 , HTML , Json , Python

收藏 評論

huaweichenai 頭像

huaweichenai - python中文件處理方法

一：open方法 在python中open方法用於打開一個文件，並返回文件對象，在對文件進行處理過程都需要使用到這個函數，如果該文件無法被打開，會拋出 OSError。 注意：使用 open() 方法一定要保證關閉文件對象，即調用 close() 方法。 1：open語法 常用的參數為：文件名(file)和模式(mode) open(file, mode='r', buffering=-1, en

file , Python

收藏 評論

u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - 【DB寶55】兩地三中心部署TiDB數據庫高可用環境 -

三地兩中心架構概述 三地兩中心是一種高可用災備架構設計模式，通過地理分佈確保業務連續性。核心思想是在三個地理位置部署兩個數據中心（主備或雙活），結合冗餘設計防範區域性災難。 關鍵設計原則 地理分散性 三個地理位置需滿足足夠距離（通常≥100公里），避免同時受自然災害（如地震、洪水）影響。兩地中心作為主備或雙活，第三地提

離線 , 數據中心 , 架構 , 後端開發 , 地理位置 , Python

收藏 評論

jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 股票 API 對接，接入美國納斯達克交易所（Nasdaq）實現纏論回測

想進行量化分析卻不知道從何入手？本文將教你一步步利用 股票 API 構建一個完整的自動化回測系。無論是股票實時行情的監控，還是通過股票 API 和高頻股票實時報價 API 進行策略開發，股票行情 api 和股票實時報價 API 都能提供強有力的支持。作為金融 api 和金融行情數據 API 的一部分，這些接口不僅覆蓋股指期貨和美國股市行情，還能無縫接入納斯達克交易所（Nasdaq），幫助交易者進行

金融 , api文檔 , 知識 , Python

收藏 評論

u_16213318 頭像

mob64ca12d4da72 - 千葉 stabledifussion

千葉 Stable Diffusion 是一種圖像生成模型，廣受歡迎，可以生成高質量的圖片和藝術作品。為了有效使用該技術，我們需要從環境配置、編譯過程到參數調優、定製開發等多個方面，進行系統性的梳理和總結。以下是解決“千葉 Stable Diffusion”問題的詳細過程。 環境配置 在開始之前，我們需要配置我們的開發環境。環境的配置涉及安裝必要的軟件包和庫，並確保一切運轉順利。

aigc , 環境配置 , 調優 , Python

收藏 評論

hunter_58d48c41761b8 頭像

Hunter - Django筆記八之model中Meta參數的使用

本文首發於微信公眾號：Hunter後端 原文鏈接：Django筆記八之model中Meta參數的使用 前面介紹了 model 的字段屬性，字段類型，這篇筆記介紹一下 model 的 Meta 選項。 這個選項提供了一些參數，比如排序（ordering），表名（db_table）等。 但這都不是必需的，都是作為可選項，主要是為使用者提供方便的、自定義的一些用法。 以下是本次筆記的目錄列表：

MySQL , model , django , meta , Python

收藏 評論

jieduanxingdebugger 頭像

階段性debugger - 上證指數與深證指數 API 全攻略：大盤指數實時行情、股票歷史數據與股指數據獲取指南

在數字化投資時代，精準掌握上證指數、深證指數等核心大盤指數的實時波動，並獲取權威的股票行情 api，已成為專業投資決策的基石。無論是追蹤實時行情的動態變化，還是深度挖掘股票歷史數據進行量化回測，亦或是系統分析股指數據的內在規律，一個穩定可靠的股市行情數據體系都是投資者、量化研究員和金融機構不可或缺的基礎設施。本文將從實際應用角度，全面解析中國 A 股市場主要指數的數據獲取方案，涵蓋實時行情推送、歷

股票接口 , 金融 , 知識 , Python

收藏 評論