2025
10-16
10-16
Python 程序员的“隐形杀手”:嵌套函数里变量作用域的那些坑,你中招了吗?
你们在敲Python代码的时候,有没有那种瞬间懵逼的时刻?明明代码看着没毛病,运行起来却啪的一声报错,让你抓耳挠腮半天?尤其是涉及到函数嵌套的时候,变量的作用域问题,简直是新手杀手,老鸟也偶尔栽跟头。
继续阅读 >
PHP 代码分享
MongoDB 教程
正则表达式
jQuery 教程
JavaScript 代码片段
PHP7 教程
你们在敲Python代码的时候,有没有那种瞬间懵逼的时刻?明明代码看着没毛病,运行起来却啪的一声报错,让你抓耳挠腮半天?尤其是涉及到函数嵌套的时候,变量的作用域问题,简直是新手杀手,老鸟也偶尔栽跟头。
继续阅读 >
昨晚在咖啡馆待到快打烊的时候,隔壁桌两个小伙子在讨论 Python 变量命名的问题,一个人说他写了个超长的变量名,IDE 里看起来都要横着拉好久,另一个人就笑他,说 Python 应该有最大长度限制吧。听到这我差点没忍住插嘴,其实这个问题挺多人关心的,尤其是写项目的时候,变量名到底能长到什么程度,哪里是边界,心里没个数,总觉得会踩坑。今天就聊聊这个话题。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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。
继续阅读 >
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”。
继续阅读 >