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元组 是python开发中经常被忽略的一种类型，特别是初学者会疑惑：明明有更好用的 列表 不用，要它有甚用？这就导致很多初学者就像公司领导层感觉手下一名 牛马 无大用，大手一挥，弃之不用给优化了。这 “牛马” 真的毫无用处吗？难道 列表 这个 “同事” 真就这么好用，元组 就应该被 辞退 吗？错了，我们都错了，其实 元组 它一直在默默付出，在其 “岗位” 上发光发热！
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那天部门技术分享会上，同事小王展示了一个RestAPI项目，短短一周就完成了我们之前估计要两周才能做完的功能。代码简洁清晰，性能指标还出奇地好。当我好奇地问他是怎么做到的，他神秘一笑："FastAPI，真的快。"
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在开发过程中，我们常遇到以下场景：需要同时下载多个文件，却不想一个个等着排队；想边爬虫采集数据边写入数据库，提高处理速度；某些任务（如日志监听、心跳检测）本身不耗CPU，却必须常驻运行。这时候，就该让多线程上场了！
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你以为装饰器只是给函数“化妆”的工具？真相：当你在代码中写下 @decorator 的那一刻，Python 已经背着你在后台偷偷干活了！今天，我们就来揭开装饰器这个“时间管理大师”的神秘面纱，看看它如何在你不调用函数时就搞事情！
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Python 3.14.0 稳定版将于 2025 年 10 月正式发布，目前已进入 beta 测试阶段。这意味着在往后的几个月里，3.14 的新功能已冻结，不再合入新功能（除了修复问题和完善文档）。
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python中存在大量的隐藏的属性/方法，它们都有统一的样式 __xxx__，不知道有没有人好奇过，它们到底打哪儿来？是跟孙猴子一样，是从石头里蹦出来的吗？当然不是，它们也是 “有爹有娘” 的，能找到源头的。
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python中 *args和**kwargs 绝对是特殊的存在，刚学python的时候，小卡对它也是印象深刻，复杂不说，还让人摸不着头脑。更别说它的应用场景了，压根不知道它到底有何用处？哪里有用处？我想很多朋友也是有一定疑惑，这俩玩意儿到底咋用呢？别急，今天我就来介绍三个应用场景，这三个应用场景基本囊括了 80% 的使用需求了。
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今天再带大家学习一个Python 3.14的新特性。禁止在 finally 块中使用 return、break、continue 等控制流语句。这项更改由 PEP 765 提出，旨在提升代码的可读性和健壮性。
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还在为批量调整图片尺寸、添加水印发愁？Pillow 作为 Python 图像处理的神器，用几行代码就能实现图片裁剪、滤镜添加、格式转换等实用功能。无论是整理旅行照片、制作社交媒体素材，还是批量处理工作文档中的图片，Pillow 都能让图像处理变得轻松又高效！
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我整理了一份“AI代码征兆集”，列出了一些容易识别出 AI 生成代码的特征。当然，辨别人写的代码和 AI 写的代码每天都在变得更困难，但目前还是能找到一些共通的“红旗”特征，尤其是出现在 ChatGPT、Claude、DeepSeek 生成的代码中。
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在数字化互联时代，如何高效获取与交互网络数据？Requests 作为 Python 的 HTTP 利器，以 "一行代码发起请求" 的极简风格，让 API 调用、网页爬取、接口测试等网络操作变得前所未有的简单。本文揭秘其核心用法，助你打通网络数据交互任督二脉！
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凌晨三点的办公室，键盘声与服务器风扇的嗡鸣交织成战歌。资深开发者张明盯着屏幕上的代码，指尖在 pip install命令前悬停了整整三分钟——这是他第7次重构微服务架构，但这次选择框架的纠结程度远超以往。在性能测试报告里，Robyn的吞吐量比FastAPI高出47%；而在社区论坛中，FastAPI的日均提问量却是Robyn的15倍。这场Python生态的"双雄之争"，正在用数据改写每个开发者的命运选择。
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之前咱们简单认识过 Python 的类和对象，但这只是冰山一角！今天咱们要深入挖掘类的各种 “魔法技能”，从属性和方法的进阶用法，到类之间的神奇关系，学会这些，你就能像搭建数字王国一样，用代码创造出各种鲜活的 “角色” 和 “场景”！
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PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，允许使用 Python 编写 Spark 应用程序。它是大数据处理和分布式计算的重要工具之一，广泛用于数据清洗、ETL、机器学习和数据分析等场景。
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在Web开发领域，Python生态长期被Flask、Django等经典框架主导。随着异步编程需求的增长和高并发场景的普及，开发者对框架性能提出了更高要求。2023年，一款名为Robyn的新型Web框架横空出世，以其独特的Rust底层架构和优雅的Python API设计，掀起了一场"性能革命"。本文将深入解析这个新晋框架的技术特性、应用场景及未来潜力。
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在现代软件开发过程中，Python 脚本常常需要与其他工具和命令进行交互，以实现自动化任务、跨工具数据处理等功能。Python 提供了多种方式来执行外部命令，并获取其输出，重定向到文件，而不是直接在终端中显示。这种能力使得 Python 脚本能够集成复杂的系统操作，实现高度自动化的任务处理。本文将深入探讨如何在 Python 脚本中执行如 pip、pyinstaller 等命令，详细分析不同方法的使用场景、优缺点，并通过丰富示例展示其应用，助您全面掌握这一关键技能。
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本文探讨Python字符串中单/双引号的使用技巧：两者功能等效，基础场景中按内容选引号可免转义；特殊场景如三引号、f - string等有特定选择逻辑。社区更倾向单引号，也需考虑输入便捷性等细节，建议按内容、规范和习惯灵活选择。
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那天晚上又是一场加班，我盯着Excel表格里的数千行数据，手动查找、筛选、汇总，然后复制到另一个文件中。这已经是本周第三次做同样的工作了。当我疲惫地伸了个懒腰，突然意识到：作为一个Python开发者，我竟然在用最原始的方式处理数据！
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那天凌晨三点，我正盯着终端里缓慢爬行的进度条，内心绝望。这是一个需要处理上百万条记录的ETL任务，按目前速度估算，至少还要跑两个小时。明早九点的演示会议根本来不及。这时我想起了十年前Guido在PyCon上那句著名的"Python的GIL是个错误，但修复它的代价太高"，不禁苦笑。
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上周五，一个实习生敲开了我的办公室门，脸上写满了焦虑。"师兄，我听说ChatGPT可以自动生成代码，Python程序员会不会很快就失业了？"他小声问道，手里还捏着刚泡好的咖啡，杯子上印着"Life is short， use Python"。
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那天凌晨3点，我盯着终端发呆，突然意识到我们需要彻底改变部署方式。这就是我开始深入研究Docker与Python结合之路的起点。Python作为开发利器早已深入人心，Docker的容器化技术也已经成熟。但它们的完美结合却往往被低估。我花了8个月时间，把团队所有Python服务迁移到了Docker体系。效果？部署时间从平均47分钟降到不到5分钟，环境一致性问题彻底消失，线上故障率直接下降了73%！
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核心哲学：Python的数据模型通过“协议优先”实现优雅的灵活性——只要对象满足基本行为协议，即可享受语言内置功能的支持。
在Python江湖里，代码不仅是解决问题的利器，更是艺术品！代码对应的文件布局设计好，就像给艺术品配上超酷画框，代码瞬间清晰好读，后续修改、扩展轻松搞定
本文将介绍tqdm进度条的高级用法，包括中断处理、多进程聚合、性能优化及实战调优，帮助提升Python任务的可观测性。