标签目录：程序员

2025
09-27

浅拷贝(Shallow Copy) 和深拷贝(Deep Copy) 的区别是什么？

浅拷贝(Shallow Copy) 和深拷贝(Deep Copy) 的区别是什么？ 很多人第一次听到“浅拷贝”和“深拷贝”的时候，都会觉得这俩词挺像的，好像也差不多。但真要在代码里用的时候，往往会遇到一些意想不到的坑。其实这两个概念的区别，本质上就是拷贝的时候，到底是复制对象本身，还是顺带把里面嵌套的东西也复制一份。 继续阅读 >
2025
09-27

Python如何在不改变类的情况下改变类的功能？

Python如何在不改变类的情况下改变类的功能？ 在编程中，我们常常会遇到这样的场景：需要给一个现有的类添加新功能，但又不能直接修改它的源代码。这个问题在很多情况下非常常见，尤其是当我们无法修改原有类时，比如第三方库或者一些已经发布的代码。那么，如何在不改变类的情况下给它添加新功能呢？下面我们就来探讨几种常见的技术实现方式。 继续阅读 >
2025
09-26

解释一下multiprocessing 中的 进程间通信（IPC） 实现方式（Queue、Pipe、共享内存），以及各自适用场景

解释一下multiprocessing 中的 进程间通信（IPC） 实现方式（Queue、Pipe、共享内存），以及各自适用场景 我们平时写 Python，多线程用过，到了多进程就容易懵。因为进程之间是互相隔离的，数据不能直接丢过来用，得靠一些“中间人”来传话。multiprocessing 里给我们准备了几套方案：Queue、Pipe、共享内存。你可以把它们想象成三种不同的微信群，有的方便，有的快，有的适合单一用途。 继续阅读 >
2025
09-26

解构AI时代的仿真数据Pipeline：Python自动化集成策略！

解构AI时代的仿真数据Pipeline：Python自动化集成策略！ 传统的工程仿真（CFD、FEA等）是强大的分析工具，用于验证特定设计或工况的性能。然而，在AI时代，随着数字孪生、快速设计迭代和替代模型（Surrogate Models）的兴起，我们对数据的需求发生了根本性转变。AI 模型需要海量的、多样化的、高质量的训练数据。 继续阅读 >