2025
09-09
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付费博客平台Typepad宣布在9月30日停止服务 用户必须提前导出所有博客
已经上线 21 年的博客平台 Typepad 日前发布公告宣布该平台将在 2025 年 9 月 30 日停止运营,所有使用该平台发布博客的用户都必须提前将自己的内容导出,否则在停止运营后数据将无法取回。
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PHP 代码分享
MongoDB 教程
正则表达式
jQuery 教程
JavaScript 代码片段
PHP7 教程
已经上线 21 年的博客平台 Typepad 日前发布公告宣布该平台将在 2025 年 9 月 30 日停止运营,所有使用该平台发布博客的用户都必须提前将自己的内容导出,否则在停止运营后数据将无法取回。
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Python 数据类(Data Classes)是 Python 3.7 引入的一个内置模块,旨在简化类的定义,特别是那些主要用于存储数据的类。在传统 Python 类中,定义数据存储类通常需要编写大量的样板代码,如 __init__、__repr__、__eq__ 等方法。数据类通过自动生成这些方法,显著减少了代码冗余。
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Python在深度学习和人工智能领域的火热程度无需多言,掌握一门编程语言远不止学会其语法那么简单。真正的挑战在于如何让代码跑起来,让它在实际项目中发挥出应有的作用。接下来,让我们一起探索运行Python代码时常用的工具大全。
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网络安全公司 ESET 发布报告介绍该公司最新发现的代号 PromptLock 的人工智能勒索软件,该勒索软件使用 OpenAI 开源的 GPT-OSS-20B 模型驱动,用来实时编写脚本窃取文件或信息。
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知名代码编辑器 Zed Editor 日前宣布与谷歌达成合作,Zed 编辑器在新版本中直接内置 Google Gemini CLI 代码生成工具,开发者可以直接在编辑器中与谷歌 AI 模型对话。
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Python 的生态系统广阔且在不断发展,为从简单的脚本到复杂的机器学习(Machine Learning)应用等各种项目提供了强大的支持。无论你是使用 Django、Flask、FastAPI 还是其他框架,当你的应用准备好上线时,你都会面临一个关键问题:我应该把这个应用托管在哪里?
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人工智能系统需要内容才能产生结果,但因为大多数人工智能系统不向撰写和编辑内容的人支付报酬而受到批评,所以现在人工智能搜索引擎提供商 Perplexity AI 准备向网站 / 出版商支付费用。
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百度似乎推出了个奇怪的应用程序,这个应用程序此前以 Tizzy.AI 的名称进行测试,现在则是更名为「梯子 AI」后正式发布,目前用户已经可以在 Apple App Store 和各大安卓应用商店下载该应用。
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在Python图形用户界面(GUI)开发领域,虽然有许多优秀的库可供选择,但大多数都需要开发者深入理解复杂的布局管理和事件处理机制。现在,一个名为NiceGUI的库正在改变这一现状,让开发者能够以更直观、更高效的方式构建精美的Web界面。
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要在 Python 里实现一个自定义的上下文管理器,其实没想象的复杂。咱们平时用 with open("a.txt") as f: 这种写法,就是上下文管理器的典型应用。它的作用就是帮你在进入和退出某个代码块的时候,自动做一些事,比如资源申请和释放。如果你自己要写一个,可以通过定义一个类,然后实现 __enter__ 和 __exit__ 这两个方法。
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在写 Python 程序的时候,你是不是也干过这样的事:为了实现一个任务调度或者消息传递,顺手写了个“简易队列”,用列表加上 append 和 pop(0) 就搞定。表面上看似轻巧,实际上暗藏陷阱。pop(0) 的复杂度是 O(n),当任务量一大,性能会直线下降。其实,Python 早就为我们准备好了成熟的解决方案。
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Python 3.14 原生支持 WebAssembly(WASM)是一项重要的技术升级。WebAssembly 是一种低级的二进制指令格式,旨在为 Web 提供高性能的执行环境。它允许开发者使用多种编程语言编写代码,并在浏览器中运行,从而实现接近原生的性能。核心问题与价值Python 作为一种高级编程语言,虽然在数据科学、自动化脚本等领域表现出色,但在 Web 环境中运行时性能较低。通过原生支持 WASM,Python 代码可以直接编译为 WASM 格式,从而在浏览器中高效运行。这不仅扩展了 Python 的应用场景,还使得开发者能够在 Web 应用中直接使用 Python 的强大功能。
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知名数字证书颁发机构 Buypass 日前发布通知称将在 2025 年 10 月停止签发 TLS/SSL 数字证书,这家颁发机构能够知名的主要原因是提供 6 个月时长的免费数字证书,部分网站因为不想使用 3 个月数字证书所以选择 Buypass 提供的单域名证书。
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昨晚我下班在地铁上刷手机的时候,有人群里问我:Python 里 list、tuple、set、dict 这些常用的数据结构,它们底层到底是怎么实现的?我当时正好卡在地铁门口,被一堆人推着走,心想算了回头再仔细聊。现在有空,就用轻松点的口吻给你展开说说。
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说个日常小事儿开个头,昨天晚上点外卖的时候我在想菜单词频统计,突然想起 Python 里那个 collections.Counter,平时看着不起眼,其实用处特别多。很多时候你只要遇到“数一数、排个序、看看谁最多”这种场景,它基本都能顶上。下面我就用比较接地气的例子聊聊它常见的几个应用。
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在Python开发中,不少开发者都遇过烦心事:脚本跑半天没反馈,分不清是正常耗时还是卡壳;想提速却只会复制循环,真正的并行计算因概念复杂不敢碰;跨系统时文件路径总出错,API反复请求耗光额度,配置参数散得找不着北。
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Python作为一门易学易用的语言,却因全局解释器锁(GIL)的约束而面临并发性能瓶颈。GIL限制了同一进程中多线程的并行执行,导致CPU密集型任务效率低下。然而,Python社区已开发出多种创新方法来绕过这一障碍,显著提升并发能力。本文将从实战角度,深入剖析Python中常用的并发优化技术,包括多线程、多进程、异步编程等核心方案。
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