2025
12-24
12-24
PHP 代码分享
MongoDB 教程
正则表达式
jQuery 教程
JavaScript 代码片段
PHP7 教程
你可能听说过“ReactiveX”这个名字,简单说,RxPY(ReactiveX for Python)就是个帮你搞定异步和事件流的神器。它是个库,专门用来用“可观察序列(Observable)”的方式,把各种异步数据流串起来,然后用“操作符(Operators)”帮你处理这些流,就像在操控一条条流动的河流一样。
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最近在捣鼓 Python 服务部署,遇到过 Gunicorn+Uvicorn 乱七八糟的依赖安装和性能瓶颈吗?别着急,今天给你推荐一个刚刚暗搓搓起飞的神器——Granian,一个用 Rust 写的 HTTP 服务器,专门为 Python 应用服务,基于 Hyper 和 Tokio,性能拉满,使用体验也很顺手。
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简单来说,bup 是一个基于 Git 底层技术构建的备份工具,但它又专门针对备份场景做了魔改优化,专治各种“大文件增量备份焦虑症”。它最核心的骚操作,就是用了类似 rsync 的滚动校验和(rolling checksum)算法来切分文件。
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做后端肯定遇到过:注册、登录、验证邮箱、重置密码、社交登录、不同认证策略、把当前用户注入到路由……这些看起来琐碎但又容易出错的东西。要是每次都手撸一遍,既浪费时间又容易漏坑。FastAPI Users 就像一个半成品套件,帮你把这些常见用户管理功能“搭好个框架”,剩下再按需改就行。
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做爬虫、做接口调试、做微服务互调,大家第一反应往往是 requests:简单、直观、稳定。可问题来了,async 越来越常见,HTTP/2、CLI 调试、严格超时控制这些需求也越来越多,requests 就显得力不从心了。httpx 的出现,就像个升级版的 requests,既保留了熟悉的 API,又把异步、HTTP/2、命令行等现代需求都补齐了。用过一次,你会觉得:“啊,原来还能这样玩。”
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咱先来聊个场景,你肯定遇到过。你写着代码,突然需要一个功能,比如把一个大列表按固定大小切成一块一块的,或者想安全地写个文件,就算中途程序崩了,原来的文件也别搞坏。你下意识地觉得:“这不该是标准库就有的功能吗?” 然后你搜了半天,发现……嘿,还真没有。
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fastapi-cache 是一把非常实用的“提速器”:对大多数 FastAPI 项目,特别是依赖数据库或复杂计算的读接口,接入成本低、效果直接。建议先在少量热点接口上试点,监测效果(响应时间、DB QPS、命中率),验证后逐步扩大覆盖。别忘了处理缓存一致性与序列化边界,这两点是长期可靠运行的关键。
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CSV 文件看起来简单,但现实里常常会把你逼疯:分隔符一坨、引号乱用、转义符缺失、编码也可能崩。你可能遇到过:明明是表格,pandas 一读就错列、header 读错、甚至整行黏在一起。CleverCSV 就是来治这类“脏 CSV”问题的——把自动检测 dialec(分隔符、引号、转义)做好,帮你把混乱的 CSV 变得可读、可处理。
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你是不是经常为给不同服务推送消息而头疼?Telegram、Slack、邮箱、短信……每家都有自己的 API 和 SDK,搞得人心力交瘁。今天给大家介绍一个超强的“通知统一接入”神器——Apprise,一行命令、一行代码,全搞定。
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简单来说,PyInstaller 就是一个能把你的 Python 程序和它所需要的所有环境“打包”成一个独立可执行文件的神器。这么说可能有点干,我打个比方你就懂了。你的 Python 脚本就像一个身怀绝技的大厨,但他做菜需要特定的厨房(Python 解释器)、特定的锅碗瓢盆(比如 numpy、pandas 这些库)。你把他一个人送到别人家,别人家没这些东西,他照样做不了菜。
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AnyWidget彻底改变了Jupyter Widget的开发方式,它提供了一种简洁、高效且易于使用的框架,让开发者能够轻松创建可复用的交互式Web组件,并将其部署到各种环境中。摆脱繁琐的模板和配置,AnyWidget让您专注于代码本身,实现快速原型设计和部署。
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Quadratic并非普通的电子表格软件,它是一场数据分析领域的革命。它融合了Python、SQL和AI的强大功能,并基于Rust、WASM和WebGL技术构建,提供流畅的60+ FPS浏览器体验。本文将深入探讨Quadratic的独特之处,以及它如何改变你处理数据的方式。
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PyQt和PySide是Python中常用的跨平台GUI框架,提供了丰富的UI组件。然而,有些功能并非Qt自带,而SuperQt正是为了填补这些空白而诞生的。它提供了丰富的自定义组件和实用工具,让你的PyQt应用更强大、更易用。
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Pex是一个强大的Python工具,它可以将你的Python项目及其依赖打包成一个可执行文件(.pex文件),方便部署和分发。无需担心环境差异,只需一个命令,即可在任何支持Python的环境中运行你的程序。本文将深入探讨Pex的功能、使用方法以及在项目开发中的应用。
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