2025
10-14
10-14
分类目录归档：Python
昨晚刷到龟叔Guido van Rossum的纪录片，一口气看完，作为写了十几年Python的老程序员，我承认自己湿了眼眶。不是因为技术有多牛逼，而是因为这个故事太tm真实了。
2025
10-14
10-14
Python 3.14 它来了：这些重磅升级，你必须知道！
在 Python 的发展历程中，每一个新的版本总会带来新的惊喜、新的可能。2025 年 10 月 7 日，Python 3.14 正式发布，作为 Python 3.x 系列的又一次重要演进，它在语法层、类型系统、运行时、性能、调试能力等多个维度，都做出了值得关注的改进。
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2025
10-13
10-13
WinPython：一个插 U 盘就能跑 Python 的神器！
我跟你说啊，WinPython 这个东西我是真用过，特别是出差的时候。那会儿我人还在机场候机厅，客户突然甩了个 Excel 文件过来，说要看下数据清洗后的统计。我哪有 IDE 啊，就掏出随身的 U 盘，插到咖啡店的公用电脑上，开个 WinPython，自带 Jupyter，几行代码就跑出来了。
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2025
10-13
10-13
python会不会出现内存泄漏？
很多人觉得 Python 是带垃圾回收机制的嘛，那应该不会内存泄漏吧？但其实情况没那么简单。Python 的垃圾回收确实能帮我们回收大部分不用的对象，可一旦遇到某些特殊场景，它也可能“收不回去”，久而久之就会表现成内存泄漏。
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2025
10-11
10-11
Python 3.14 发布了：一些值得关注的新变化！
前几天 Python 3.14 正式发布，我花了一点时间看了官方的 What's New 文档，顺手总结一下几个让我印象比较深的更新。这篇文章不追求全面，只挑一些对日常开发有实际影响或者挺有意思的点。
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在 Python 里搞并发编程，经常绕不开三个关键词：threading、multiprocessing、asyncio。很多人刚开始学会觉得傻傻分不清楚，写代码的时候到底该用哪个，踩坑也很常见。我就试着用大白话聊一下这仨东西到底差在哪，啥时候该用。
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2025
10-10
10-10
Python 3.14 发布：注解延迟求值、多解释器、模板字符串等新特性深度解析
Python 3.14 带来了多项重大更新，包括注解的延迟求值、标准库中的多解释器支持、模板字符串字面量，以及对 asyncio、free-threaded 模式的改进，还有 Zstandard 压缩支持等。这些更新旨在提升性能、增强灵活性和用户体验。
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2025年4月，Python官方发布了PEP 784最终提案，宣布将Zstandard（简称Zstd）压缩库正式纳入标准库，配套推出compression统一命名空间。
2025
10-09
10-09
你知道 Python 其实自带了小型数据库吗？
很多人不知道，其实 Python 标准库里就自带了一个小型数据库 —— SQLite，而且完全开箱即用，不用额外安装任何依赖。你装好 Python，就已经自带 sqlite3 模块了。
2025
10-09
10-09
Python简史中的人性、社群与偶然
在软件工程的宏大叙事中，我们习惯于见证由巨型企业自上而下推动的“大教堂”式创新：Java 的背后是 Sun，C# 的背后是 Microsoft，Go 的背后是 Google。然而，二十一世纪最重要的技术版图——人工智能与数据科学——其通用语言的宝座，却被一个源自阿姆斯特丹某个程序员圣诞假期的“业余项目”所占据。
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2025
10-08
10-08
解释一下数据库连接池其原理、优势以及如何在Python中使用
很多人第一次写 Python 连数据库的时候，都会写成这样：
2025
10-08
10-08
为什么 Python 用 C 而不是 C++ 编写？—— 兼谈其崛起与学习之道
当我们讨论编程语言 Python 时，一个有趣的技术问题常常被提起，但这问题本身可能建立在一个误解之上。
把 .py 文件变成可交互的 Web 应用，你第一个想到的可能是 Streamlit。但在 2025 年，越来越多的数据团队开始把新项目迁到另一款开源工具——Taipy。本文带你一次性看懂 Streamlit 的前世今生、核心能力，以及它和 Taipy 的全维度对比，帮你做出不踩坑的技术选型。
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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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2025
09-30
09-30
CuPy vs. NumPy，使用 GPU 速度提升 10 倍
那天晚上十一点多，我们组的小李在公司跑一堆数据预处理，边等边骂：“这 NumPy 也太慢了吧，CPU 烤得跟火炉一样。” 我就说：“你咋不用 CuPy 啊？GPU 跑数值计算，动不动快十倍。” 他愣住了，说他还真没玩过。于是我直接在他电脑上给演示了一把。
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2025
09-30
09-30
Pynecone 是 Python 的全栈 Web 框架吗？
我当时第一次听说 Pynecone 的时候，其实心里还挺怀疑的，想说 Python 不是一直都在后端混嘛，什么时候敢叫自己“全栈框架”了？后来试着写了几个小 demo，发现这东西确实有点意思，它不是走 Django 那套“模板+后端逻辑”的老路，而是直接把 React 的思想打包好，让你只用 Python 写，从前端组件到后端 API 都搞定，甚至还给你带了一键部署的命令。
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2025
09-29
09-29
放弃使用UUID，ULID才是更好的选择！
我以前写服务的时候，习惯性就用 UUID 来做主键或者分布式 ID，感觉挺自然的嘛，Java 里一行 UUID.randomUUID() 就能搞定，Python 里 uuid.uuid4() 也很顺手。可是时间长了，问题一个个暴露出来，才发现 UUID 虽然“方便”，但真不一定是最佳选择。
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2025
09-29
09-29
如何用 Python 优雅地编写 LaTeX？
说实话，我最早接触 LaTeX 的时候完全懵逼，什么 \begin{document} 啊，\section{} 啊，满屏幕的反斜杠，像是看天书。后来写论文才硬着头皮用，结果越写越觉得：这玩意儿真香，版式是真的漂亮。
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2025
09-28
09-28
Python 语言的 12 个奇技淫巧！新手也能学会，代码效率直接翻倍
写 Python 代码时，很多人会陷入 “明明能 1 行搞定，却写了 10 行” 的困境 —— 比如手动遍历列表去重、反复写 print 调试、用复杂逻辑处理字符串拼接。其实 Python 里藏着很多 “隐藏技巧”，不用学复杂语法，就能大幅简化代码、提升效率，新手也能轻松掌握。
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2025
09-28
09-28
Python 操作 Redis 全指南：从入门到实战，解决缓存与分布式锁核心问题
你是否遇到过这些窘境？Python Web 项目因频繁查库导致响应超时，本地调试好的缓存逻辑一到线上就失效，多服务并发操作时总出现数据不一致 —— 这些问题的核心解法，往往绕不开 Redis。作为 Python 生态中最常用的内存数据库，Redis 不仅能提升数据访问速度，更能解决分布式场景下的协同难题。但很多开发者仅停留在 “存数据、取数据” 的基础用法，却踩在 “缓存穿透”“分布式锁失效” 等坑里。本文将以精简干货形式，拆解 Python 操作 Redis 的核心逻辑、实战场景与避坑要点，帮你从 “会用” 进阶到 “用好”。
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很多人第一次听到“浅拷贝”和“深拷贝”的时候，都会觉得这俩词挺像的，好像也差不多。但真要在代码里用的时候，往往会遇到一些意想不到的坑。其实这两个概念的区别，本质上就是拷贝的时候，到底是复制对象本身，还是顺带把里面嵌套的东西也复制一份。
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2025
09-27
09-27
Python如何在不改变类的情况下改变类的功能？
在编程中，我们常常会遇到这样的场景：需要给一个现有的类添加新功能，但又不能直接修改它的源代码。这个问题在很多情况下非常常见，尤其是当我们无法修改原有类时，比如第三方库或者一些已经发布的代码。那么，如何在不改变类的情况下给它添加新功能呢？下面我们就来探讨几种常见的技术实现方式。
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我们平时写 Python，多线程用过，到了多进程就容易懵。因为进程之间是互相隔离的，数据不能直接丢过来用，得靠一些“中间人”来传话。multiprocessing 里给我们准备了几套方案：Queue、Pipe、共享内存。你可以把它们想象成三种不同的微信群，有的方便，有的快，有的适合单一用途。
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2025
09-26
09-26
解构AI时代的仿真数据Pipeline：Python自动化集成策略！
传统的工程仿真（CFD、FEA等）是强大的分析工具，用于验证特定设计或工况的性能。然而，在AI时代，随着数字孪生、快速设计迭代和替代模型（Surrogate Models）的兴起，我们对数据的需求发生了根本性转变。AI 模型需要海量的、多样化的、高质量的训练数据。
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