2026
07-21
07-21
pynamodb,一个神奇的 Python 库!
它不是把 DynamoDB 变成 MySQL,也不是让你忘掉分区键、排序键、GSI 这些东西。这个库更像是在 DynamoDB 外面套了一层 Python 写法,让表结构、字段、查询、更新看起来像正常业务代码。官方文档也把它定位成 DynamoDB 的 Pythonic 接口,用 Model 抽象去包 DynamoDB 表。
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它不是把 DynamoDB 变成 MySQL,也不是让你忘掉分区键、排序键、GSI 这些东西。这个库更像是在 DynamoDB 外面套了一层 Python 写法,让表结构、字段、查询、更新看起来像正常业务代码。官方文档也把它定位成 DynamoDB 的 Pythonic 接口,用 Model 抽象去包 DynamoDB 表。
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它不是那个经典的空手道俱乐部数据集,而是一个 Python 图挖掘库。官方定位很直接:基于 NetworkX 的无监督机器学习扩展库,主要干图嵌入、社区发现、图挖掘这些活。API 也比较统一,基本就是 fit() 进去,get_embedding() 或 get_memberships() 出来。
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继成功部署 Apache Superset 之后,我们深入到了 Python 开发容器的日常使用中。本文记录了为 FastAPI 项目配置 SQL Server 数据库驱动(ODBC)的全过程,是一份实用的“排坑”记录。
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不瞒你说,我以前写代码特别爱用数字当常量。比如用户状态用 0 表示未激活,1 表示正常,2 表示已注销。代码里到处都是 if user.status == 1: 这种判断。后来同事接手代码,天天问我 1 代表啥,2 又代表啥。我只能说“你自己看注释”。其实注释早被改漏了,谁还记得当时咋写的。
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你有没有遇到过这种情况——程序跑着跑着突然崩了,你手忙脚乱加了个断点想进去看看,结果一进 pdb 就懵了:满屏黑底白字的纯文本,没有高亮、没有补全,想看一眼 user 这个变量里到底装了啥,得先硬背出它的名字,敲错了还得重来。调试本应该是顺手的事,老版本的 pdb 却总让人想退回 print 大法。
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新手最容易想到的写法,就是一层套一层的 if isinstance。它确实能跑,但写多了你就知道有多难受。今天聊的这个小工具,能让你把这种代码写得又干净又好维护;而且它刚在 Python 3.15 里修了一个专门坑新手的毛病。
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许多运维工程师会使用 Python 脚本来自动化运维任务。Python 是一种流行的编程语言,具有丰富的第三方库和强大的自动化能力,适用于许多不同的领域。在运维领域,Python 脚本可以用来实现各种自动化任务,例如:
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Python 是一种脚本语言,相比 C/C++ 这样的编译语言,在效率和性能方面存在一些不足。但是,有很多时候,Python 的效率并没有想象中的那么夸张。本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。
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PyInstaller 打包可以让程序分发无忧,该模块在打包时会自动扫描程序中的代码,智能识别所有引用的 Python 库、必要的动态链接库和解释器本身,再也不用担心用户缺少依赖环境。并且兼容多个平台,可以根据不同的系统打包出对应的运行程序,Windows 系统的 exe、Linux 和 mac 系统的二进制文件等。
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ast 是 Python 的"抽象语法树"。简单说,Python 在真正运行你的代码之前,会先在脑子里把代码拆成一棵"树"——哪句是赋值、哪句是调用、哪个是字符串、哪个是名字,全都清清楚楚。看懂这棵树,你就看懂了 Python 是怎么理解你的代码的。
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在 Python Web 框架的版图里,Django 和 Flask 占据了大部分注意力。前者功能齐全但体量庞大,后者轻量但写起中型项目来还是需要不少样板代码。web.py 走的是第三条路:用最少的代码解决最核心的问题。
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