2025
09-17
09-17
lpsim,一个清晰可见的 python 库!
Python lpsim 模块是轻量的模拟工具,擅长事件流程、资源调度模拟。像模拟设备工作流程、简单业务场景都能用,适合快速验证逻辑。读这篇文章约 5 分钟,跟着案例实操,能轻松上手 lpsim 的核心用法。
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Python lpsim 模块是轻量的模拟工具,擅长事件流程、资源调度模拟。像模拟设备工作流程、简单业务场景都能用,适合快速验证逻辑。读这篇文章约 5 分钟,跟着案例实操,能轻松上手 lpsim 的核心用法。
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多线程访问共享数据这件事,说简单也简单,说麻烦也是真麻烦。尤其是当多个线程同时对一个变量读写时,要是不加控制,程序分分钟给你来个“结果不一致”的惊喜,这在面试里是个高频考点,实战中更是事故多发区。咱今天就用Python来聊聊这事,重点放在互斥锁这块。
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我昨天晚上正好在公司楼下等外卖,边刷手机边想起群里有人问过“装饰器是怎么实现的,带参数的装饰器又是怎么回事”,这个话题还挺常见的,就随手聊聊。别担心,我不会用那种特别玄乎的说法,就像平时我们闲聊写代码一样。
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平时写 Python 程序,大家可能都习惯直接 new 一个对象,用完了就交给垃圾回收(GC)去管,对吧?但是有时候你会遇到一种情况:我想要“记住”某个对象,但又不想因为我保存了它,导致它永远不被回收,这时候就得用到弱引用(weakref)。
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python 已经成为许多领域事实上的标准编程语言,在Web开发、大数据、数据分析、人工智能、运维、软件测试、爬虫、量化交易、嵌入式、办公自动化、少儿编程、桌面GUI、游戏开发等各个领域都可以看到Python的身影,近些年Python更是在数据科学、量化交易、Web开发、自动化测试、办公自动化等领域独占鳌头。
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要说 Cython、PyPy、CPython、Numba 这几位“Python 加速四兄弟”,真是各有千秋,也各有毛病。面试官问到这个,其实是想看看你对 Python 底层运行原理、JIT、解释器以及扩展机制的理解深度。咱今天就用通俗点的方式,把它们的背景、优势和缺点聊一遍。
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Python 数据类(Data Classes)是 Python 3.7 引入的一个内置模块,旨在简化类的定义,特别是那些主要用于存储数据的类。在传统 Python 类中,定义数据存储类通常需要编写大量的样板代码,如 __init__、__repr__、__eq__ 等方法。数据类通过自动生成这些方法,显著减少了代码冗余。
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无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)是一种通过远程控制或自主飞行的飞行器。Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言,被广泛应用于无人机的开发和控制。通过Python,开发者可以轻松实现无人机的飞行控制、数据采集、图像处理等功能。
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8月28日,Python首部纪录片登陆YouTube,完整呈现了这门编程语言从一个小项目,成长为驱动AI与数据科学的强大工具的传奇历程。纪录片的评论区出现动人一幕,不少程序员在Guido van Rossum(吉多·范罗苏姆)的留言下集体致谢,向这位Python之父表达敬意。而镜头之外,这位Python之父的人生剧本,竟与他创造的语言如此相似,同样充满波折。
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JetBrains 公司 2025 年的 Python 状态报告 有一个惊人的发现,83% 的 Python 开发者 使用的版本是一年以前或更旧的版本,其中近一半(48%)仍在使用 Python 3.11,使用 Python 3.10 或更早版本的也还有 27%。
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Python 数据类(Data Classes)是 Python 3.7 引入的一个内置模块,旨在简化类的定义,特别是那些主要用于存储数据的类。在传统 Python 类中,定义数据存储类通常需要编写大量的样板代码,如 __init__、__repr__、__eq__ 等方法。数据类通过自动生成这些方法,显著减少了代码冗余。
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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。
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Python 的生态系统广阔且在不断发展,为从简单的脚本到复杂的机器学习(Machine Learning)应用等各种项目提供了强大的支持。无论你是使用 Django、Flask、FastAPI 还是其他框架,当你的应用准备好上线时,你都会面临一个关键问题:我应该把这个应用托管在哪里?
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在Python图形用户界面(GUI)开发领域,虽然有许多优秀的库可供选择,但大多数都需要开发者深入理解复杂的布局管理和事件处理机制。现在,一个名为NiceGUI的库正在改变这一现状,让开发者能够以更直观、更高效的方式构建精美的Web界面。
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要在 Python 里实现一个自定义的上下文管理器,其实没想象的复杂。咱们平时用 with open("a.txt") as f: 这种写法,就是上下文管理器的典型应用。它的作用就是帮你在进入和退出某个代码块的时候,自动做一些事,比如资源申请和释放。如果你自己要写一个,可以通过定义一个类,然后实现 __enter__ 和 __exit__ 这两个方法。
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在写 Python 程序的时候,你是不是也干过这样的事:为了实现一个任务调度或者消息传递,顺手写了个“简易队列”,用列表加上 append 和 pop(0) 就搞定。表面上看似轻巧,实际上暗藏陷阱。pop(0) 的复杂度是 O(n),当任务量一大,性能会直线下降。其实,Python 早就为我们准备好了成熟的解决方案。
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Python 3.14 原生支持 WebAssembly(WASM)是一项重要的技术升级。WebAssembly 是一种低级的二进制指令格式,旨在为 Web 提供高性能的执行环境。它允许开发者使用多种编程语言编写代码,并在浏览器中运行,从而实现接近原生的性能。核心问题与价值Python 作为一种高级编程语言,虽然在数据科学、自动化脚本等领域表现出色,但在 Web 环境中运行时性能较低。通过原生支持 WASM,Python 代码可以直接编译为 WASM 格式,从而在浏览器中高效运行。这不仅扩展了 Python 的应用场景,还使得开发者能够在 Web 应用中直接使用 Python 的强大功能。
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昨晚我下班在地铁上刷手机的时候,有人群里问我:Python 里 list、tuple、set、dict 这些常用的数据结构,它们底层到底是怎么实现的?我当时正好卡在地铁门口,被一堆人推着走,心想算了回头再仔细聊。现在有空,就用轻松点的口吻给你展开说说。
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说个日常小事儿开个头,昨天晚上点外卖的时候我在想菜单词频统计,突然想起 Python 里那个 collections.Counter,平时看着不起眼,其实用处特别多。很多时候你只要遇到“数一数、排个序、看看谁最多”这种场景,它基本都能顶上。下面我就用比较接地气的例子聊聊它常见的几个应用。
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