2025
08-07
08-07
DBOS:让 Python 工作流持久化,轻松应对中断与重试
DBOS 提供轻量级的持久工作流和队列,只需几行代码即可添加到 Python 应用中,它与 Airflow 和 Celery 等热门开源工作流和队列库相似,但更注重可靠性和故障自动恢复功能。
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PHP 代码分享
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DBOS 提供轻量级的持久工作流和队列,只需几行代码即可添加到 Python 应用中,它与 Airflow 和 Celery 等热门开源工作流和队列库相似,但更注重可靠性和故障自动恢复功能。
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这个找“第二大”的面试题,说简单吧确实不难,说难呢也确实容易掉坑。别看就一句话,背后藏着不少细节。今天咱就用这个小题目,聊聊我对“算法题”的一些看法,还有这题怎么写,怎么踩坑,怎么写得体面。
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刚接触 Python 的小伙伴常常会疑惑:为什么同样的代码,别人写的能跑,我写的就报错?其实问题可能就藏在那些看似不起眼的基础语法里。今天就来拆解 Python 最核心的 5 个语法特性,搭配实例代码手把手教学,零基础也能轻松掌握!
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你是否遇到过这样的场景:代码在本地运行一切正常,但一部署到服务器就莫名其妙报错?日志排查费时费力,甚至需要反复上传代码测试?别担心,今天教你用 PyCharm + pydevd 远程调试服务器应用,像本地开发一样轻松Debug!
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如果你刚接触 Python,可能会听说 "虚拟环境" 这个词。别被专业术语吓到,其实它就像我们手机里的文件夹 —— 把不同的 APP 分类存放,避免乱糟糟的堆在一起。比如你用同一个手机既玩游戏又处理工作,游戏的缓存文件不会影响工作软件的运行,虚拟环境也是这个道理,能让不同 Python 项目的工具互不干扰。今天就用生活化的例子,带你认识 5 种常用的 Python 环境管理工具,还会附上具体操作步骤。
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“Python编程几乎能做任何事,只要你敢想,敢尝试!”,今天来看下用Python代码怎么来控制你的安卓手机。具体的说是代替你的手,实现自动的触摸和一些动作,实现自动化操作!主要用的是安卓手机的Android调试桥(Android Debug Bridge),它是一个非常有用的工具!本文的这个快速指南中,我将向你展示如何使用Python代码与ADB交互,并如何创建2个快速脚本。
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装饰器和元编程是Python最强大的元编程范式,它们能让你在不修改源代码的情况下增强函数/类的功能,或动态创建/修改代码结构。本文通过实战案例带你掌握这些“魔法工具”,提升代码的简洁性与复用性。
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Python作为当下最流行的编程语言之一,其内置函数的强大程度常常被初学者低估。这些开箱即用的工具,能让你少写很多重复代码,直接提升开发效率。今天我们就来深入剖析这些隐藏在Python核心中的宝藏函数。
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想把你的Python应用打包成一个可执行文件? PyInstaller 就是你的好帮手!它能将Python程序打包成独立的可执行文件,不论是Windows、macOS还是Linux都能搞定。这样一来,不用担心用户的电脑上是否安装了Python,直接双击就能运行,简直是懒人福音。
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“安装一个 Python 库要等半分钟?依赖冲突让项目突然崩溃?换台电脑配置环境要花一下午?”如果你被这些问题折磨过,那么 UV 这个新兴的 Python 管理工具可能会颠覆你的开发体验。作为近年来备受关注的 “后起之秀”,UV 凭借 “快到离谱” 的速度和 “零冲突” 的依赖管理能力,正在被越来越多的开发者纳入工具箱。今天就带你全面了解 UV:它为什么比 pip 更高效?能解决哪些实际开发中的痛点?普通人该如何快速上手?全程不用写一行代码,只需掌握它的核心优势和使用场景。
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Python作为最受欢迎的编程语言之一,凭借其简洁性和强大的生态系统,成为了开发AI交易策略的首选工具。2025年,Python的交易库已不再局限于简单的回测与数据处理,它们越来越多地与机器学习、技术分析和实时数据相结合,使得交易者能够更加高效地实现复杂的算法交易。
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那时候公司要训练一个深度学习模型 数据量特别大。单机跑了三天三夜 还在第二个epoch。老板催得紧 我急得要命。传统的多进程方案试过了 效果不理想。后来同事推荐了Ray 说是专门为机器学习设计的分布式框架。抱着试试看的心态 我开始接触Ray。
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在日常开发中,Python的内置数据类型你绕不过去,就像你学开车,油门刹车总得搞明白吧。哪怕你是搞AI、做后端、写爬虫、跑脚本,这些最基本的类型都天天跟你打交道。问题是,大多数人其实从来没认真琢磨过:到底有多少种?怎么分类?它们之间有啥关系?今天我就来聊聊这个话题。
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在现代编程中,随着并发需求的提升,Python 提供了强大的异步 IO 支持,其中 asyncio 是 Python 标准库中用于实现异步编程的重要模块,而 aiohttp 则是基于 asyncio 构建的高性能 HTTP 客户端与服务器框架。本文将详细讲解如何使用 asyncio 编写 TCP 协议的 Unicode 字符查找服务器,以及如何使用 aiohttp 编写对应的 HTTP 协议服务器。我们将不仅展示代码实现,还将深入探讨其设计思路、并发模型、性能优化方向,以及如何构建真正支持大规模并发的 Web 服务。
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Python 由荷兰程序员 吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于20世纪80年代末至 90年代初设计,1991年正式发布第一个公开版本。其设计理念的核心是"优雅、明确、简单",强调代码的可读性和简洁性,采用缩进来划分代码块,摒弃了其他语言中复杂的语法符号,让开发者能更专注于解决问题而非语法细节。
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“在 Tcl 里,一句 return -level [info level] 就能从十八层嵌套直接跳回程序;到了 Python,却像是在机场被层层安检,不到出口不让你走。”最近给ANSA写二次开发脚本时,所面临的问题,使用HyperMesh的Python一样的问题。
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先说结论,这段代码 map(lambda x: xx, [y for y in range(3)]) 会直接报错,错误是 NameError: name 'xx' is not defined,原因也很简单:lambda 函数里的 xx 没定义。
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Python自动化能力源于其动态解释型语言特性与标准库设计哲学。核心价值体现在:①跨平台兼容性(Windows/Linux/macOS) ②零配置依赖(无需编译) ③生态兼容性(可调用其他语言编写的二进制模块)。
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Python标准库中隐藏着许多提升开发效率的实用工具,本文聚焦6个核心模块: ① pathlib解决文件路径操作痛点 ② typing增强代码可读性与维护性 ③ contextlib简化资源管理流程 ④ functools实现函数行为增强 ⑤ dataclasses优化数据类定义模式 ⑥ concurrent.futures降低并发编程门槛
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在软件开发的世界里,Python犹如一把万能瑞士军刀,而支撑其强大能力的正是海量开源库。这些由全球开发者共同铸造的工具,让Python从简单的脚本语言蜕变为驱动AI革命、数据分析、网络服务的核心引擎。掌握这些工具库,开发者能以十倍效率解决复杂问题,我们将深入解析Python生态中最闪耀的"利器矩阵"。
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在 Python 世界里,能让代码更灵活、更优雅的,往往就是动态属性操作。无论是框架底层、ORM 映射,还是你写个小工具做配置加载,都离不开一对儿“读-查-写”神器——getattr、hasattr、setattr。本文带你用最干脆利落的方式,掌握它们的「作用」、「参数」和「高阶用法」,让你的代码秒变“魔法”神器!
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