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PHP7 教程
昨天晚上十一点多吧，我在公司楼下抽烟，手上还拿着半杯冰美式，那会儿我们组小李突然在群里嚎了一句：哥，线上又报错了，提示“鉴权失败”，我第一反应不是查代码，是先问他一句：你是不是又把 token 写死在代码里提交了……他沉默了三秒，然后回我一个“啊这”。你们懂吧，这种事儿，谁没干过一两次，尤其赶进度的时候，先跑起来再说，结果跑着跑着就跑到事故里去了。
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做过外业的兄弟们肯定遇到过这事儿：全站仪内存卡导出来一堆.dat文件，想弄进Excel里算算坐标、检查一下数据，结果双击打开一看——要么是一堆乱码，要么是挤在一起的字符串，连个分隔符都没有。想用Excel的数据分列功能吧，格式还不统一，折腾半天还是对不上。
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今天要聊的这个话题，不仅是面试官的“心头好”，更是决定你程序性能高低的关键——Python 多线程。在解释枯燥的定义之前，我们先来看两个真实的实验对比。看完你就会明白，为什么一定要学多线程。
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在 Python 中，加号（+）不仅是数学运算中的加法符号，还具有强大的拼接功能；而格式化输出则是让数据展示更清晰、美观的重要工具。本文将详细介绍这两种功能的使用方法和实战示例，帮助你写出更简洁、易读的代码。
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我一听这开场白，心里咯噔一下：又有活儿，而且多半是那种“人肉拧螺丝”型的。果不其然，他后面补了一句：“我们这边有 1420 份导出的图片，要改名字、归档，要是手工点的话，大概要 1420 分钟，你看哈能不能……”
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最近有个朋友跟我抱怨：“做个实时大屏，前端要学 React、后端要写接口，中间还得搞 WebSocket，整个人都要炸。”别急，今天给大家安利一款宝藏级工具——H2O Wave。它能让你零前端基础，秒变可视化高手，动动手指就能搞定实时数据展示、交互式应用。
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散点图（Scatter Plot）是分析两个特征之间关系最有效的方法之一。如果你正在学习数据科学，想必你已经使用过静态散点图，但你有没有尝试过使用 Python 创建动态散点图（Animated Scatter Plot）呢？
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PyWinpty的核心在于它能够创建并管理Windows上的伪终端（Pseudoterminal，简称PTY）。伪终端是一种虚拟的终端设备，它允许程序像访问真实的终端一样进行输入输出操作，但实际上所有交互都发生在程序和PyWinpty之间。
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HTML 是互联网的核心，而解析 HTML 代码是许多 Python 开发者必不可少的步骤。html5lib-python 作为一款强大的 HTML 解析库，为开发者提供了一个可靠的工具，帮助他们处理各种 HTML 内容。
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Python是一种功能强大的通用编程语言，提供了各种比较值和对象的方法。其中包括==操作符和is关键字，它们的用途不同，但由于它们有时可以达到相同的目的，所以经常会被混淆。在本文中，我们将深入研究==和is之间的区别，探索它们如何工作以及何时适当地使用它们。
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MATLAB 和 Python 的主要区别在于，Python 是一种通用编程语言，而 MATLAB 是一个用于工程和科学应用的计算平台。Matlab 更加直观，而 Python 可以定制，但需要更多知识。
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我一看，他拿了个 15G 的埋点日志，用 pandas.read_csv 直接怼内存，机器 16G，读了一半开始疯狂换页，整台机子跟学狗叫一样呼哧呼哧的。那一刻我就决定——得跟你们聊聊：**别老 CSV 了，换 Parquet 吧，真的，省命。
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你是否在电影中见过这样的场景？黑客轻敲键盘，就能把信息隐藏在看似普通的图片中。这并非科幻，而是**隐写术（Steganography）**的经典应用。今天，我将带你用Python实现这个"魔术"，让你也能在朋友圈玩转信息安全小把戏！
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最近读了 Python 3.14 的新特性文档，作为一个长期关注 Python 生态的开发者，这篇文档给我的感觉可以用“在守正中寻求突破”来形容。如果说 Python 3.13 是迈向无 GIL（全局解释器锁）时代的惊险一跳，那么 3.14 版本更像是对开发者生产力的一次深度重构与温柔关怀。
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本文完整拆解一个可用于生产的 CSV 拆分工具，从架构、核心算法、GUI 与多线程到异常与性能边界，全部基于 Python 标准库 csv 与 PyQt5 实现。项目入口位于 main.py 。
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在数字化转型的今天，数据处理能力已成为职场人的核心竞争力之一。作为一名白领，你是否经常陷入繁琐、重复的机械性劳动中？例如：手动合并数十个 Excel 表格、批量修改几百个文件名、或是在海量数据中查找特定条目。
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能运行的代码就是好代码吗？在职业开发者眼中，答案是否定的。如果你的代码里充满了 a, b, c 这种不知所云的变量名，或者一个函数长达几百行，那么它就是所谓的“代码异味（Code Smell）”。本篇教你如何利用 PEP 8 规范、自动化工具和重构技巧，把“草稿”变成“作品”。
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当你真正跨语言测量 MCP 服务器性能时，会发生什么？大多数开发 MCP 服务器的开发者，都是根据使用舒适度来选择编程语言。机器学习领域常用 Python，Web 开发出身的人会选 Node.js，后端工程师则偏向 Java 或 Go。大家普遍认为：协议本身比运行时更重要。
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在编写 Python 代码时，使用循环并不一定是一种坏的设计模式，但过多的循环会导致效率低下且浪费资源。今天我们来探讨一些工具，帮助我们在代码中消除不必要的循环。Python 提供了几种循环模式，当我们需要遍历一个对象的内容时，可以使用：
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PyMySQL 是纯 Python 写的，安装和部署非常方便，也是很多 Python Web 框架（如 Django、Flask）常用的驱动。
PyMySQL 是纯 Python 写的，安装和部署非常方便，也是很多 Python Web 框架（如 Django、Flask）常用的驱动。
多数开发者通过教程学Python，教程教的是语法——循环、类、字典。但有经验的Python工程师依赖一套完全不同的工具：惰性求值、描述符、动态类创建、函数式管道。
那天晚上我刚准备关电脑回家，运营同学在工位后面拍我一下说：东哥，那个用户行为报表，你这脚本是不是挂了？跑了半小时了还没出。 我心里咯噔一下：完了，又是我那坨 pandas 屎山在作妖。
卡尔曼滤波器（Kalman Filter）正是解决这个问题的利器。它不是简单的平滑算法，而是一个基于模型的估计系统，能够在每个时间步动态调整对数据的"信任程度"。