202508-08 Python 入门:轻松掌握输入和输出格式化,让你的代码更会 “说话”! 与用户交互、展示结果是非常重要的环节。而输入和输出格式化就像是给代码装上了 “嘴巴” 和 “耳朵”,能让它更好地理解用户的需求,也能更清晰地把结果呈现给用户。今天,我们就来好好聊聊 Python 的输入和输出格式化。 继续阅读 >
202508-08 SQLite轻量级数据库Python应用:嵌入式数据存储的本地化解决方案! 还记得第一次做小项目的时候吗。那会儿想存个用户数据 结果搞了半天MySQL配置。各种权限问题 端口问题 简直要命。后来发现SQLite这个宝贝。真的是救命了。一个文件搞定所有事情 不需要服务器 不需要配置。就像随身带着的小本子 想写就写 想查就查。 继续阅读 >
202508-07 DBOS:让 Python 工作流持久化,轻松应对中断与重试 DBOS 提供轻量级的持久工作流和队列,只需几行代码即可添加到 Python 应用中,它与 Airflow 和 Celery 等热门开源工作流和队列库相似,但更注重可靠性和故障自动恢复功能。 继续阅读 >
202508-07 Python写一个函数找出一个整数数组中,第二大的数 这个找“第二大”的面试题,说简单吧确实不难,说难呢也确实容易掉坑。别看就一句话,背后藏着不少细节。今天咱就用这个小题目,聊聊我对“算法题”的一些看法,还有这题怎么写,怎么踩坑,怎么写得体面。 继续阅读 >
202508-06 Python 入门必看!5 个基础语法特性,让你少走 90% 的弯路! 刚接触 Python 的小伙伴常常会疑惑:为什么同样的代码,别人写的能跑,我写的就报错?其实问题可能就藏在那些看似不起眼的基础语法里。今天就来拆解 Python 最核心的 5 个语法特性,搭配实例代码手把手教学,零基础也能轻松掌握! 继续阅读 >
202508-06 远程调试黑科技!用PyCharm轻松Debug服务器上的Python代码 你是否遇到过这样的场景:代码在本地运行一切正常,但一部署到服务器就莫名其妙报错?日志排查费时费力,甚至需要反复上传代码测试?别担心,今天教你用 PyCharm + pydevd 远程调试服务器应用,像本地开发一样轻松Debug! 继续阅读 >
202508-05 搞懂这 5 个 Python 虚拟环境工具,新手也能轻松上手! 如果你刚接触 Python,可能会听说 "虚拟环境" 这个词。别被专业术语吓到,其实它就像我们手机里的文件夹 —— 把不同的 APP 分类存放,避免乱糟糟的堆在一起。比如你用同一个手机既玩游戏又处理工作,游戏的缓存文件不会影响工作软件的运行,虚拟环境也是这个道理,能让不同 Python 项目的工具互不干扰。今天就用生活化的例子,带你认识 5 种常用的 Python 环境管理工具,还会附上具体操作步骤。 继续阅读 >
202508-05 YYDS!轻松用Python程序代码控制你的手机! “Python编程几乎能做任何事,只要你敢想,敢尝试!”,今天来看下用Python代码怎么来控制你的安卓手机。具体的说是代替你的手,实现自动的触摸和一些动作,实现自动化操作!主要用的是安卓手机的Android调试桥(Android Debug Bridge),它是一个非常有用的工具!本文的这个快速指南中,我将向你展示如何使用Python代码与ADB交互,并如何创建2个快速脚本。 继续阅读 >
202508-04 Python的装饰器与元编程:代码的“魔法外衣”与“自动化工厂” 装饰器和元编程是Python最强大的元编程范式,它们能让你在不修改源代码的情况下增强函数/类的功能,或动态创建/修改代码结构。本文通过实战案例带你掌握这些“魔法工具”,提升代码的简洁性与复用性。 继续阅读 >
202508-04 Python内置函数太强大?30个核心函数一网打尽,编程效率翻倍不是梦! Python作为当下最流行的编程语言之一,其内置函数的强大程度常常被初学者低估。这些开箱即用的工具,能让你少写很多重复代码,直接提升开发效率。今天我们就来深入剖析这些隐藏在Python核心中的宝藏函数。 继续阅读 >
202508-02 用PyInstaller打包Python应用,一步搞定跨平台分享! 想把你的Python应用打包成一个可执行文件? PyInstaller 就是你的好帮手!它能将Python程序打包成独立的可执行文件,不论是Windows、macOS还是Linux都能搞定。这样一来,不用担心用户的电脑上是否安装了Python,直接双击就能运行,简直是懒人福音。 继续阅读 >
202508-02 Python 管理工具 UV:比 pip 快 10 倍的依赖管理新选择! “安装一个 Python 库要等半分钟?依赖冲突让项目突然崩溃?换台电脑配置环境要花一下午?”如果你被这些问题折磨过,那么 UV 这个新兴的 Python 管理工具可能会颠覆你的开发体验。作为近年来备受关注的 “后起之秀”,UV 凭借 “快到离谱” 的速度和 “零冲突” 的依赖管理能力,正在被越来越多的开发者纳入工具箱。今天就带你全面了解 UV:它为什么比 pip 更高效?能解决哪些实际开发中的痛点?普通人该如何快速上手?全程不用写一行代码,只需掌握它的核心优势和使用场景。 继续阅读 >
202508-01 10个交易高手用的Python库!解锁财自密码 Python作为最受欢迎的编程语言之一,凭借其简洁性和强大的生态系统,成为了开发AI交易策略的首选工具。2025年,Python的交易库已不再局限于简单的回测与数据处理,它们越来越多地与机器学习、技术分析和实时数据相结合,使得交易者能够更加高效地实现复杂的算法交易。 继续阅读 >
202508-01 Python分布式计算Ray:机器学习模型训练的并行计算框架应用实战! 那时候公司要训练一个深度学习模型 数据量特别大。单机跑了三天三夜 还在第二个epoch。老板催得紧 我急得要命。传统的多进程方案试过了 效果不理想。后来同事推荐了Ray 说是专门为机器学习设计的分布式框架。抱着试试看的心态 我开始接触Ray。 继续阅读 >
202507-31 Python:使用while处理列表和字典! 假设我们有两个列表,一个包含用户点单的三明治,另一个是空的。我们要使用一个 while 循环将点单的三明治提取出来,再将其加入到另一个目前是空的列表中: 继续阅读 >
202507-30 Python主要的内置数据类型都有哪些? print dir( ‘a ’) 的输出? 在日常开发中,Python的内置数据类型你绕不过去,就像你学开车,油门刹车总得搞明白吧。哪怕你是搞AI、做后端、写爬虫、跑脚本,这些最基本的类型都天天跟你打交道。问题是,大多数人其实从来没认真琢磨过:到底有多少种?怎么分类?它们之间有啥关系?今天我就来聊聊这个话题。 继续阅读 >
202507-30 Python 使用 asyncio 与 aiohttp 编写异步 Unicode 字符查找服务器 在现代编程中,随着并发需求的提升,Python 提供了强大的异步 IO 支持,其中 asyncio 是 Python 标准库中用于实现异步编程的重要模块,而 aiohttp 则是基于 asyncio 构建的高性能 HTTP 客户端与服务器框架。本文将详细讲解如何使用 asyncio 编写 TCP 协议的 Unicode 字符查找服务器,以及如何使用 aiohttp 编写对应的 HTTP 协议服务器。我们将不仅展示代码实现,还将深入探讨其设计思路、并发模型、性能优化方向,以及如何构建真正支持大规模并发的 Web 服务。 继续阅读 >
202507-29 如何用python制作《愤怒的小鸟》? Python 由荷兰程序员 吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)于20世纪80年代末至 90年代初设计,1991年正式发布第一个公开版本。其设计理念的核心是"优雅、明确、简单",强调代码的可读性和简洁性,采用缩进来划分代码块,摒弃了其他语言中复杂的语法符号,让开发者能更专注于解决问题而非语法细节。 继续阅读 >
202507-29 基于Python做二次开发遇到的问题! “在 Tcl 里,一句 return -level [info level] 就能从十八层嵌套直接跳回程序;到了 Python,却像是在机场被层层安检,不到出口不让你走。”最近给ANSA写二次开发脚本时,所面临的问题,使用HyperMesh的Python一样的问题。 继续阅读 >
202507-28 Python一行代码实现数据可视化:让枯燥数据瞬间高大上,秒变图表大师! 还记得刚入行那会儿 领导丢给我一个Excel表格 密密麻麻的数字看得人头晕。要做数据分析报告 传统方法就是复制粘贴到Excel里画图。那效果真的是 一言难尽啊。 继续阅读 >
202507-28 map(lambda x:xx,[y for y in range(3)])的输出? 先说结论,这段代码 map(lambda x: xx, [y for y in range(3)]) 会直接报错,错误是 NameError: name 'xx' is not defined,原因也很简单:lambda 函数里的 xx 没定义。 继续阅读 >
202507-26 为什么Python编程自动化如此强大揭秘9个实用代码的隐藏功能? Python自动化能力源于其动态解释型语言特性与标准库设计哲学。核心价值体现在:①跨平台兼容性(Windows/Linux/macOS) ②零配置依赖(无需编译) ③生态兼容性(可调用其他语言编写的二进制模块)。 继续阅读 >
202507-26 你不知道的Python编程6大黑科技工具让复杂任务变简单 Python标准库中隐藏着许多提升开发效率的实用工具,本文聚焦6个核心模块: ① pathlib解决文件路径操作痛点 ② typing增强代码可读性与维护性 ③ contextlib简化资源管理流程 ④ functools实现函数行为增强 ⑤ dataclasses优化数据类定义模式 ⑥ concurrent.futures降低并发编程门槛 继续阅读 >