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在处理数据时，经常需要确保集合中没有重复的元素，比如统计参与活动的用户ID、去重商品名称等。列表和元组都允许元素重复，这时候集合（Set）就派上用场了——它会自动去除重复元素，而且支持快速判断元素是否存在，操作起来比列表更高效。C语言中没有内置集合类型，通常需要用数组配合循环去重，代码繁琐且效率低，而Python的集合天生支持去重和集合运算，非常适合这类场景。
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想要学习 Python GUI 开发，却苦于找不到优质的代码示例？别担心！今天就来介绍一个宝藏库——pythonguis-examples，它包含了数百个 Python GUI 示例，涵盖各种常见的 GUI 应用场景，可以帮助你快速上手 Python GUI 开发，并提供灵感进行更复杂的项目开发。
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当我们谈论Python时，总会陷入一种爱恨交织的复杂情绪。它有着简洁的语法、丰富的库生态和活跃的社区，让开发者能够快速实现想法。但一旦涉及性能要求较高的任务，Python的“慢”就成了所有开发者心头的痛。
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在AI大模型浪潮中，Python凭借其简洁语法、丰富生态和强大库支持，已成为开发者构建、训练和部署大模型的首选语言。本文将深入解析Python在AI大模型全生命周期中的关键应用场景，从数据处理到模型部署，为您呈现Python如何成为AI大模型开发的"瑞士军刀"。
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Python慢，这是实情。同样的数值计算，C++可能跑0.01秒，Python要跑10秒，差距达到1000倍。但每年GitHub上最流行的语言排行榜里，Python稳居前列，深度学习、数据分析、量化交易……这些对性能极其敏感的领域，偏偏都在用Python。
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Python 3.15.0a7 已于 3 月 10 日发布，JIT 属于实验特性，但主线持续迭代。3 月 11 日和 3 月 17 日的基准跑分显示性能稳步上升，目前已支持更多字节码和控制流，比3.14覆盖面大得多。
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想玩交互式可视化，结果被 HTML、JS、前端框架绕晕？想把 PyQt 桌面应用搬到浏览器，却发现要翻山越岭？尤其当你想在 Jupyter、云端、HPC 上同时跑，环境一合并就炸。别急，咱们今天聊聊 Trame，这个神奇的框架，让你只用 Python，就能轻松编出“桌面级” Web App。
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在这个数字化快速发展的时代，传统的书写方式仿佛逐渐被遗忘。然而，对于很多人来说，手写依然是一种表达思想和创作的最佳方式。Saber 应运而生，它是一款专为手写设计的笔记应用，旨在为用户提供一个简单、直观且富有创意的笔记体验。本文将为你深入解析 Saber 的功能特点、使用场景以及为什么它是你记录灵感的理想选择。
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本文将基于一篇最新的技术文章，带你了解如何用 Python 构建一套完整的混合机器学习（Hybrid ML）市场状态检测系统，涵盖数据获取、特征工程、无监督学习（PCA + K-Means）、有监督分类（Random Forest）以及可解释性分析（IML）5 大步骤。即使你还在学习 Python 的路上，也能从中获得实用的项目思路和代码技巧。
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当我们谈论Python时，总会陷入一种爱恨交织的复杂情绪。它有着简洁的语法、丰富的库生态和活跃的社区，让开发者能够快速实现想法。但一旦涉及性能要求较高的任务，Python的“慢”就成了所有开发者心头的痛。
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处理大数据内存爆炸？想要实现无限序列？Python 生成器（Generator）是你的必备武器。本文不仅讲解语法，更深入底层机制，带你从“会用”到“精通”。
今天，在海外硬核开发者社区被点赞到霸榜的一个神级开源项目，就是来拯救你们这些在前端苦海里挣扎的 Python 党。
今天，我们将学习如何使用 Python 中的 phonenumbers 库，只需几行代码，就能获取任何电话号码的地理位置、运营商信息以及时区。
当AI能自动生成代码、调试程序、甚至独立完成项目时，Python这门"胶水语言"还能保持它的统治地位吗？今天，我们穿越到2036年，看看Python在AI时代的命运走向。
在日常的后端开发或运维工作中，日志分析是必不可少的一环。比如，我们需要统计各个 API 接口的响应时间分布：有多少请求在 100ms 内？有多少超过了 1s？
很多人一听到Python多线程，就摇头：“有GIL，没用！”但事实真的如此吗？我一开始也信了，直到自己动手测了一把。结果？直接打脸！