标签目录：编程开发

2025
10-07

从 Streamlit 到 Taipy：数据科学家必须知道的“下一代”Python Web 框架!

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 >
2025
09-30

Pynecone 是 Python 的全栈 Web 框架吗？

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 >
2025
09-28

Python 语言的 12 个奇技淫巧！新手也能学会，代码效率直接翻倍

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 >
2025
09-28

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

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 >
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 >