2025
09-23
09-23
asyncio 和多线程/多进程的区别?各自适合什么场景?
很多Python初学者,刚接触到并发编程时,都会懵圈:asyncio、多线程、多进程,这仨到底有啥区别?啥场景该用哪个?不懂这个,面试妥妥得挂。今天我就来唠唠我这些年在项目中踩过的坑,说说这几个“并发神器”的真实适用场景。
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很多Python初学者,刚接触到并发编程时,都会懵圈:asyncio、多线程、多进程,这仨到底有啥区别?啥场景该用哪个?不懂这个,面试妥妥得挂。今天我就来唠唠我这些年在项目中踩过的坑,说说这几个“并发神器”的真实适用场景。
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如果说到嵌入式编程,那么python输给了c;如果说到商业软件开发,那么python输给了Java;如果说到服务器设计,那么python输给了cpp;如果说到科学计算,那么python输给了matlab;如果说到报表分析,那么python输给了excel。。。。。。
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Ptrade 把 Python 版本从 3.5 更到 3.11,简单说就一个核心:让你用 Ptrade 写交易策略时,跑得更快、写得更顺、少踩坑。下面用普通人能懂的话,把升级的重点说清楚。
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把 Jupyter 笔记本合上,偷偷装个 pip install huble,像给老相机换上一次性闪光灯。它专门干“黑箱调参”:把 Scikit-learn 模型包成小小胶囊,一口水吞下去,自动吐出最佳 CV 分。今天带你从按下快门到洗出成片,全程 5 分钟,读完刚好地铁到站。
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当你开始接触Python编程,你会发现代码中有很多“词汇”。有些词是Python语言本身已经预设好,并赋予了特殊意义的,它们是构建Python语法的基石,我们称之为关键字。另一些词则是我们程序员在编写代码时,为了区分不同的数据、功能等而自定义的名称,我们称之为标识符。
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Python已经成为人工智能和机器学习开发的支柱。从用于经典机器学习的scikit-learn等库到用于深度学习的TensorFlow和PyTorch,其生态系统既丰富又灵活。然而,构建一个AI模型不仅仅是为了在训练期间获得良好的准确性,更重要的是要确保模型可靠、一致并能投入生产。
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说到“同步”、“异步”、“阻塞”、“非阻塞”这四个词,很多程序员刚入行的时候都容易混淆,尤其是在面试的时候,被问到这几个词是啥意思,脑袋一懵,全靠嘴硬撑过去。我当年面试的时候也被这几个词搞得晕头转向,但真正在项目里踩过几次坑之后,才慢慢搞明白这四个概念到底是怎么回事。今天就拿Python举例子,结合我自己的经验,跟大家聊聊这几个老生常谈但又经常让人抓狂的概念。
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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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