202510-09 你知道 Python 其实自带了小型数据库吗? 很多人不知道,其实 Python 标准库里就自带了一个小型数据库 —— SQLite,而且完全开箱即用,不用额外安装任何依赖。你装好 Python,就已经自带 sqlite3 模块了。 继续阅读 >
202510-09 Python简史中的人性、社群与偶然 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 >
202510-08 为什么 Python 用 C 而不是 C++ 编写?—— 兼谈其崛起与学习之道 当我们讨论编程语言 Python 时,一个有趣的技术问题常常被提起,但这问题本身可能建立在一个误解之上。 继续阅读 >
202510-07 从 Streamlit 到 Taipy:数据科学家必须知道的“下一代”Python Web 框架! 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 >
202510-07 学习python你必须弄懂Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系! 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 >
202509-30 CuPy vs. NumPy,使用 GPU 速度提升 10 倍 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 >
202509-30 Pynecone 是 Python 的全栈 Web 框架吗? 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 >
202509-29 放弃使用UUID,ULID才是更好的选择! 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 >
202509-29 如何用 Python 优雅地编写 LaTeX? 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 >
202509-28 Python 语言的 12 个奇技淫巧!新手也能学会,代码效率直接翻倍 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 >
202509-28 Python 操作 Redis 全指南:从入门到实战,解决缓存与分布式锁核心问题 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 >
202509-27 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 >
202509-27 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 >
202509-26 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 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 >
202509-26 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 >