202505-28 Python3.14之后,finally不能这样写了! 今天再带大家学习一个Python 3.14的新特性。禁止在 finally 块中使用 return、break、continue 等控制流语句。这项更改由 PEP 765 提出,旨在提升代码的可读性和健壮性。 继续阅读 >
202505-27 Python代码布局:新手到大神的必经之路! 在Python江湖里,代码不仅是解决问题的利器,更是艺术品!代码对应的文件布局设计好,就像给艺术品配上超酷画框,代码瞬间清晰好读,后续修改、扩展轻松搞定 继续阅读 >
202505-27 Pillow,一个图像处理的 Python 库! 还在为批量调整图片尺寸、添加水印发愁?Pillow 作为 Python 图像处理的神器,用几行代码就能实现图片裁剪、滤镜添加、格式转换等实用功能。无论是整理旅行照片、制作社交媒体素材,还是批量处理工作文档中的图片,Pillow 都能让图像处理变得轻松又高效! 继续阅读 >
202505-26 如何快速识别一段 Python 代码是不是 AI 写的? 我整理了一份“AI代码征兆集”,列出了一些容易识别出 AI 生成代码的特征。当然,辨别人写的代码和 AI 写的代码每天都在变得更困难,但目前还是能找到一些共通的“红旗”特征,尤其是出现在 ChatGPT、Claude、DeepSeek 生成的代码中。 继续阅读 >
202505-24 Requests,一个 HTTP 请求的 Python 库! 在数字化互联时代,如何高效获取与交互网络数据?Requests 作为 Python 的 HTTP 利器,以 "一行代码发起请求" 的极简风格,让 API 调用、网页爬取、接口测试等网络操作变得前所未有的简单。本文揭秘其核心用法,助你打通网络数据交互任督二脉! 继续阅读 >
202505-24 FastAPI与Robyn对决:谁才是Python Web开发的未来? 凌晨三点的办公室,键盘声与服务器风扇的嗡鸣交织成战歌。资深开发者张明盯着屏幕上的代码,指尖在 pip install命令前悬停了整整三分钟——这是他第7次重构微服务架构,但这次选择框架的纠结程度远超以往。在性能测试报告里,Robyn的吞吐量比FastAPI高出47%;而在社区论坛中,FastAPI的日均提问量却是Robyn的15倍。这场Python生态的"双雄之争",正在用数据改写每个开发者的命运选择。 继续阅读 >
202505-23 深挖 Python 类的魔法:从零打造属于你的代码 “数字王国”! 之前咱们简单认识过 Python 的类和对象,但这只是冰山一角!今天咱们要深入挖掘类的各种 “魔法技能”,从属性和方法的进阶用法,到类之间的神奇关系,学会这些,你就能像搭建数字王国一样,用代码创造出各种鲜活的 “角色” 和 “场景”! 继续阅读 >
202505-23 Python与大数据:PySpark技术介绍与总结! PySpark 是 Apache Spark 的 Python API,允许使用 Python 编写 Spark 应用程序。它是大数据处理和分布式计算的重要工具之一,广泛用于数据清洗、ETL、机器学习和数据分析等场景。 继续阅读 >
202505-22 Python后端框架新星Robyn:性能与开发体验的双重革命! 在Web开发领域,Python生态长期被Flask、Django等经典框架主导。随着异步编程需求的增长和高并发场景的普及,开发者对框架性能提出了更高要求。2023年,一款名为Robyn的新型Web框架横空出世,以其独特的Rust底层架构和优雅的Python API设计,掀起了一场"性能革命"。本文将深入解析这个新晋框架的技术特性、应用场景及未来潜力。 继续阅读 >
202505-22 Python 脚本执行命令的深度探索:方法、示例与最佳实践! 在现代软件开发过程中,Python 脚本常常需要与其他工具和命令进行交互,以实现自动化任务、跨工具数据处理等功能。Python 提供了多种方式来执行外部命令,并获取其输出,重定向到文件,而不是直接在终端中显示。这种能力使得 Python 脚本能够集成复杂的系统操作,实现高度自动化的任务处理。本文将深入探讨如何在 Python 脚本中执行如 pip、pyinstaller 等命令,详细分析不同方法的使用场景、优缺点,并通过丰富示例展示其应用,助您全面掌握这一关键技能。 继续阅读 >
202505-21 Python 字符串:单引号与双引号的选择! 本文探讨Python字符串中单/双引号的使用技巧:两者功能等效,基础场景中按内容选引号可免转义;特殊场景如三引号、f - string等有特定选择逻辑。社区更倾向单引号,也需考虑输入便捷性等细节,建议按内容、规范和习惯灵活选择。 继续阅读 >
202505-21 我用Python自动化工具节省了每天4小时的工作,同事都想学! 那天晚上又是一场加班,我盯着Excel表格里的数千行数据,手动查找、筛选、汇总,然后复制到另一个文件中。这已经是本周第三次做同样的工作了。当我疲惫地伸了个懒腰,突然意识到:作为一个Python开发者,我竟然在用最原始的方式处理数据! 继续阅读 >
202505-20 五个Python并发编程秘籍,让程序执行速度提升1000%! 那天凌晨三点,我正盯着终端里缓慢爬行的进度条,内心绝望。这是一个需要处理上百万条记录的ETL任务,按目前速度估算,至少还要跑两个小时。明早九点的演示会议根本来不及。这时我想起了十年前Guido在PyCon上那句著名的"Python的GIL是个错误,但修复它的代价太高",不禁苦笑。 继续阅读 >
202505-20 AI大模型时代,Python程序员如何保持竞争力? 上周五,一个实习生敲开了我的办公室门,脸上写满了焦虑。"师兄,我听说ChatGPT可以自动生成代码,Python程序员会不会很快就失业了?"他小声问道,手里还捏着刚泡好的咖啡,杯子上印着"Life is short, use Python"。 继续阅读 >
202505-19 2025必学:Python与Docker完美结合,应用部署效率提升200%! 那天凌晨3点,我盯着终端发呆,突然意识到我们需要彻底改变部署方式。这就是我开始深入研究Docker与Python结合之路的起点。Python作为开发利器早已深入人心,Docker的容器化技术也已经成熟。但它们的完美结合却往往被低估。我花了8个月时间,把团队所有Python服务迁移到了Docker体系。效果?部署时间从平均47分钟降到不到5分钟,环境一致性问题彻底消失,线上故障率直接下降了73%! 继续阅读 >
202505-19 Python循环用range还是while?揭秘程序员必知的性能真相! 在日常Python开发中,循环是每位程序员的高频操作。但你是否想过:同样是循环,为什么老司机都推荐用range(),而不是while?今天,我们就从底层原理到实战场景,彻底讲透两者的差异! 继续阅读 >
202505-17 Python实战:用代码扇动风车的翅膀! 风能转化是未来能源领域的一个闪亮明星。想象一下,我们如何用Python代码模拟这个神奇的能量转换过程?今天我们就来探索一个有趣的风车算法,通过编程来理解能源转化的奇妙魔法。这不仅仅是一个简单的代码实践,更是一次穿越技术与自然的奇妙旅程。 继续阅读 >
202505-17 探秘Python解释器CPython的执行流程:从源代码到机器指令,硬核科普! 那是去年冬天的一个凌晨,我正在修复一个棘手的性能bug,团队的Python服务在大并发下莫名其妙地变慢。当我深入profiler结果时,突然意识到我对Python代码如何真正"运行"的理解仍然停留在表面。是时候揭开CPython解释器的神秘面纱了。 继续阅读 >
202505-16 Python概述:发展历程、特点、应用与前景! Python由荷兰计算机科学家吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于1989年圣诞节期间设计,目标是替代ABC语言并解决其封闭性问题。1991年发布首个版本,语法融合了C、Unix Shell等特性,并因《蒙提·派森的飞行马戏团》得名。2000年Python 2.0发布,加入Unicode支持和垃圾回收机制;2008年Python 3.0推出,虽不兼容旧版但优化了语法与性能。2020年Python 2.7终止支持,标志其全面转向Python 3生态。目前最新版本为Python 3.13.2(2024年),持续迭代推动其在开源社区的活跃发展。 继续阅读 >
202505-16 Python办公自动化秘籍,10分钟解放你的双手,效率飙升! 那天凌晨三点,我们团队的PM发来一个Excel表格,里面有上千条客户数据需要处理后导入系统。我叹了口气,打开电脑,熟练地准备开始复制粘贴的操作。突然想起前几天在PyCon上听到的一句话:"任何需要重复超过两次的操作,都值得写一个脚本来自动化"。 继续阅读 >
202505-15 EmeraldCity:用Python搭建你的代码绿洲! 在Python的广袤编程世界里,代码就像浩瀚无垠的沙漠,而 虚拟环境 就是程序员的绿洲。想象一下,每个项目都是一片独特的绿洲,拥有自己专属的资源和生态系统。今天,我要带你穿越Python的“翡翠城”,揭开虚拟环境的神秘面纱,告诉你如何用最优雅的方式管理你的Python项目。 继续阅读 >
202505-15 揭秘Python生成器(Generator):节省内存的利器,处理大数据流不再愁! 我正在Review一个处理数据分析的项目代码,突然发现一个致命问题——团队的初级开发者写了个函数,一次性加载几个G的CSV数据到内存。服务器直接崩溃了!这不是第一次看到类似的错误,但每次都让我想起自己踩过的那些坑。 继续阅读 >
202505-14 计算机视觉工程师必须熟悉的10个Python库! 计算机视觉正在快速发展,保持领先地位意味着掌握正确的工具。到 2025 年,这些 Python 库将在计算机视觉领域占据主导地位,为实时应用程序、深度学习和生产级管道提供支持。无论您是初学者还是高级工程师,本指南都涵盖了您今天应该使用的基本库。 继续阅读 >