2025
08-21
08-21
PHP 代码分享
MongoDB 教程
正则表达式
jQuery 教程
JavaScript 代码片段
PHP7 教程
昨晚加班到快十二点,在公司茶水间啃泡面的时候,隔壁组小王突然冒出来一句:“哎,东哥,你知道 Python 里面用 socket 创建套接字得传啥参数不?我下周面试怕被问到。”我一边扒拉着泡面,一边想这不就是个面试高频题嘛,但要真让你细讲,还真得从头捋一下。
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很多同学在准备 Python 面试的时候,总会被问到一个看似简单但其实挺有门道的问题:list 和 tuple 到底有什么区别?表面上看,一个能改,一个不能改,好像就这么点事儿。但真要往底层刨,就会发现里面的差异可不只是“可变和不可变”这么轻描淡写。
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在 Python 里,可变对象和不可变对象这个话题,说简单也简单,说细了也能聊半天。很多人在面试的时候,一听到这个问题,脑子里第一反应就是“list 可变、tuple 不可变”,然后就没了下文。其实这事儿比这复杂得多,光靠记几个数据类型的标签,面试官一追问,你就容易掉坑。
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说到 Python 里的 is 和 ==,很多人第一反应是:“不就是一个判断相等、一个判断是不是同一个对象嘛,有啥可聊的?”确实,表面看起来没什么神秘的,但真要在面试里聊清楚、写代码不踩坑,还真得拆开说说,尤其是那些隐藏的细节,平时不注意就可能让你“线上翻车”。
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Anthropic 日前宣布为其 Claude AI 聊天机器人添加备受期待的记忆功能,该功能目前已经在 ChatGPT 等 AI 应用中提供,Claude AI 的支持速度相对来说已经落后很多。
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在 Python 开发中,依赖管理和环境隔离一直是开发者绕不开的难题。传统的 pip 虽然简单易用,但在复杂项目中常因速度慢、依赖冲突难排查、缺乏锁定机制等问题饱受诟病。而 conda 虽支持跨语言依赖管理,但其解析速度和资源占用也让开发者头疼。如今,一个名为 uv 的工具横空出世,凭借其极致的性能、统一的接口和端到端的解决方案,正在重塑 Python 生态的工作流。它不仅是一个 pip 的替代品,更被誉为“Python 的 Cargo”,目标是为开发者提供快速、可靠、易用的统一体验。
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在Python生态中,Flask、Django和FastAPI等框架长期占据主导地位。但随着现代Web应用对高并发、低延迟的需求日益增长,开发者们开始寻求更高性能的解决方案。2023年,Robyn横空出世,凭借其独特的Rust底层架构和Python友好的API设计,迅速成为Web开发领域的新星。本文将深入解析Robyn的核心特性、性能优势、应用场景,并提供一个快速入门示例,带你领略这个高性能框架的魅力。
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聊到 Python 的内存管理,很多人第一反应就是“反正 Python 会帮我管好,随便 new 对象也没事”,但真要进面试,光说这句话就等着被面试官翻白眼吧。Python 的内存管理确实帮我们省了不少事,但它背后有一整套机制,而且用得好不好,差别可大了去了。
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在2025年的今天,Python开发者拥有了一个前所未有的工具——Textual,一个既能构建现代化终端应用(TUI),又能无缝部署到Web的UI框架。Textual将Web开发的灵活性与终端的高效性完美结合,让开发者仅用Python和CSS就能创建交互式、响应式的用户界面。
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爬虫通过模拟浏览器发送HTTP请求获取网页HTML代码,再解析其中的结构化数据。requests库负责发送网络请求,BeautifulSoup则像“HTML解析器”,通过标签名、属性等提取目标数据。
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Python 是一种设计良好且易于使用的编程语言,只要你不问以下问题:为什么必须缩进?为什么末尾不需要分号?为什么是elif而不是else if?奇怪的for-else语法是什么意思?臭名昭著的 GIL 为何存在这么久?为什么所有索引都从 0 开始而不是从 1 开始?这些问题很难回答。它们是出于复杂原因而做出的语言设计决策。大多数情况下,我们只是接受规则并遵循它们。但你好奇为什么吗?本文将满足你的好奇心。
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过去二十多年,FPGA/ASIC 设计几乎是 Verilog + VHDL 的天下,学习曲线陡、代码复用性弱、生态封闭。 但 Python 靠着几个“天赋技能”,开始在硬件设计圈攻城略地。
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在当今人工智能领域,大型语言模型(LLM)如GPT-4、Claude等展现出了强大的自然语言理解和生成能力。然而,这些模型通常基于公开数据进行训练,无法直接访问企业私有数据或特定领域的专业知识。LlamaIndex 应运而生,它是一个强大的Python库,专门用于构建检索增强生成(RAG)系统,帮助开发者高效整合、索引和查询私有数据,从而增强LLM的准确性和实用性。
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在数据的时代,网络爬虫无疑是获取信息、进行数据分析的“第一道关口”。而Python,凭借其简洁的语法和强大的生态,早已成为爬虫领域的“官方语言”。但是,面对琳琅满目的爬虫库,许多初学者常常感到迷茫:Requests、Beautiful Soup、Scrapy……它们之间到底有什么区别?我应该从哪个开始学起?在不同的场景下,又该如何选择最合适的工具?
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