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在编程的世界里，数据结构是支撑各种复杂算法和应用的基础框架。Python，作为一种高级、解释型、交互式和面向对象的脚本语言，凭借其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用领域，成为了数据科学家、工程师、学者及爱好者的首选工具。而在Python编程的旅途中，深入理解并掌握数据结构，无疑是通往高效、优雅代码的关键一步。本文将带你一同探索Python数据结构的奥秘，揭示它们如何成为构建高效程序的基石。
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Python作为一种简洁高效的编程语言，其列表推导（List Comprehension）功能备受开发者喜爱。然而，在使用过程中，不少程序员会遇到一些棘手的问题。本文将详细解析Python列表推导的常见问题，助你避开编程陷阱，提升代码质量。
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在编程世界中，Scala以其强大的类型系统和简洁的语法备受赞誉。其中，sealed特性更是让人眼前一亮。你是否想过在Python中也能实现类似的功能？今天，我们就来探讨如何在Python中模拟Scala的sealed特性，提升代码的安全性与可维护性。
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在编程的世界里，XML文件作为一种通用的数据交换格式，广泛应用于各种场景。对于新手程序员来说，编写一个生成XML文件的Python脚本，既是挑战也是成长的机会。今天，我们将分享一位新手程序员的Python脚本，并欢迎大家提出建设性的批评和建议。
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Python的强大之处在于其丰富的库和模块，这些库可以帮助我们简化开发过程并提供丰富的功能，从而使我们的代码更加高效和强大。在本文中，我们将向大家介绍9个Python库，无论您是初学者还是有经验的开发者，这些库都将为您的编程工作带来巨大的便利。让我们开始探索吧！
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Python库是封装的代码集合，提供特定功能的模块。开发者不必从头编写代码，而是直接调用已有的库来解决问题。库分为标准库和第三方库，后者需要单独安装。使用Python库的最大优势在于它们稳定、成熟且由社区维护，能帮助开发者专注于业务逻辑。
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现在使用 Python 的每个人都知道 Python 支持可选的类型提示，并且已经有一段时间了， 这在社区中造成了一个小的分裂，有些人对类型提示完全不感兴趣，并且对语言部分进入新方向有点保守，有些人对我们不断发展的类型工具的潜力感到非常兴奋，以及还有很多中间状态的人，不完全确定在哪里以及如何最好地应用类型提示。
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每个人都知道这一点。而问题在于，如何从众多选项中选择最好的 Python 开发环境，初级开发者往往面临这个问题。今天就为大家分享一下常用Python IDE优缺点介绍及价值点，首先我们先一起来了解一下什么是IDE。
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学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储。当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？
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JavaScript 是 Web 开发领域里非常重要的技术之一，并且是每个开发者都必须掌握的技能。而我作为一个开始使用 Python 编程的人，我希望构建用户可以与之交互并查看我创建的可视化效果的应用程序。多亏了这些框架，我才能够实现这一目标。在本文中，我将分享一些想要通过 Python 来构建很酷的应用程序。
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关于编辑器的选择，大家各有所好，今天分享一篇程序员大佬的真实感受，可以参考一下。在编程中，VS Code 作为我的主 IDE 长达 5 年之久。在这个时间点上我决定换掉它，这可能会令人无法理解。本文我将和大家分享我做这个决定的原因。本文是根据我使用 VS Code 和 JetBrains 的一些切身体会，将从 5 个方面对它们进行的对比分析。并且阐述了一些使用场景中 JetBrains 优势明显的原因。
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从当前所有主流Python IDE来看，PyCharm是最适合做Python开发的，特别对新手而言，可以节省很多不必要的时间成本。另外本文末还附带了Pycharm最新2022激活教程，具体见文末左下角的阅读原文。
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自从2018年被评选为编程语言以来，Python在各大排行榜上一直都是名列前茅。目前，它在Tiobe指数中排名第三个，仅次于Java和C。随着该编程语言的广泛使用，基于Python的自动化测试框架也应运而生，且不断发展与丰富。
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在编程的世界里，Python以其简洁的语法、强大的功能和广泛的应用领域，成为了众多开发者的首选。为了帮助大家更好地掌握Python的核心知识，本文精心汇总了一系列高效开发与进阶技巧，旨在助你在编程之路上更上一层楼。
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如果你是一位初级或中级的机器学习工程师或数据科学家，这篇文章非常适合你。在选定了你偏爱的机器学习库，如PyTorch或TensorFlow，并掌握了模型架构之后，便可以训练模型解决现实问题。
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Python是由Guido van Rossum在35年前设计开发 ，目前已成为一种应用较广泛的高级编程语言，具有简洁易用、生态蓬勃、泛用性广等特点。在网络安全行业，Python语言的应用同样非常广泛，甚至成为网络安全人必须掌握的基本技能。因为在以自动化为典型特征的现代网络攻防对抗中，Python语言不仅可以帮助安全工程师自动化执行防御任务，同时还可以获得广泛的工具包支持，就像“编程语言中的瑞士军刀”一样功能全面而强大。
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本文推荐10个实用的python库，有FastAPI的升级版Typer、将CLI变成彩色的Rich、基于GUI框架的Dear PyGui、还有精简报错信息的PrettyErrors……下面就让我们一起来看看吧~
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Python 之于机器学习，可以说是最为锋利的武器；而机器学习之于 Python，则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成，以至于一提到机器学习，人们自然而然的就想到了 Python，虽然有些狭隘，但是背后也有其存在的必然性！
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在JavaScript生态中，pnpm因其高效的包管理而广受好评。那么，Python开发者是否也有类似的工具呢？本文将为你详细解答。
这篇文章主要讲优化单处理器的代码，下面会介绍一些一些高效的函数实现，也有已经封装好的拓展模块，还包括速度更快的 Python 解释器。
大家好，用了 2 周的时间整理了 Python 中所有的网站开发库（下文简称：Web 框架），供大家学习参考。
目前，它在Tiobe指数中排名第三个，仅次于Java和C。随着该编程语言的广泛使用，基于Python的自动化测试框架也应运而生，且不断发展与丰富。
很多人学Python，都是从爬虫开始的，毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。Python学习网络爬虫主要分3个大的版块： 抓取 ， 分析 ， 存储。
在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。