202509-30 CuPy vs. NumPy,使用 GPU 速度提升 10 倍 那天晚上十一點(diǎn)多,我們組的小李在公司跑一堆數(shù)據(jù)預(yù)處理,邊等邊罵:“這 NumPy 也太慢了吧,CPU 烤得跟火爐一樣。” 我就說:“你咋不用 CuPy 啊?GPU 跑數(shù)值計(jì)算,動不動快十倍。” 他愣住了,說他還真沒玩過。于是我直接在他電腦上給演示了一把。 繼續(xù)閱讀 >
202509-30 Pynecone 是 Python 的全棧 Web 框架嗎? 我當(dāng)時第一次聽說 Pynecone 的時候,其實(shí)心里還挺懷疑的,想說 Python 不是一直都在后端混嘛,什么時候敢叫自己“全棧框架”了?后來試著寫了幾個小 demo,發(fā)現(xiàn)這東西確實(shí)有點(diǎn)意思,它不是走 Django 那套“模板+后端邏輯”的老路,而是直接把 React 的思想打包好,讓你只用 Python 寫,從前端組件到后端 API 都搞定,甚至還給你帶了一鍵部署的命令。 繼續(xù)閱讀 >
202509-29 放棄使用UUID,ULID才是更好的選擇! 我以前寫服務(wù)的時候,習(xí)慣性就用 UUID 來做主鍵或者分布式 ID,感覺挺自然的嘛,Java 里一行 UUID.randomUUID() 就能搞定,Python 里 uuid.uuid4() 也很順手。可是時間長了,問題一個個暴露出來,才發(fā)現(xiàn) UUID 雖然“方便”,但真不一定是最佳選擇。 繼續(xù)閱讀 >
202509-29 如何用 Python 優(yōu)雅地編寫 LaTeX? 說實(shí)話,我最早接觸 LaTeX 的時候完全懵逼,什么 \begin{document} 啊,\section{} 啊,滿屏幕的反斜杠,像是看天書。后來寫論文才硬著頭皮用,結(jié)果越寫越覺得:這玩意兒真香,版式是真的漂亮。 繼續(xù)閱讀 >
202509-28 Python 語言的 12 個奇技淫巧!新手也能學(xué)會,代碼效率直接翻倍 寫 Python 代碼時,很多人會陷入 “明明能 1 行搞定,卻寫了 10 行” 的困境 —— 比如手動遍歷列表去重、反復(fù)寫 print 調(diào)試、用復(fù)雜邏輯處理字符串拼接。其實(shí) Python 里藏著很多 “隱藏技巧”,不用學(xué)復(fù)雜語法,就能大幅簡化代碼、提升效率,新手也能輕松掌握。 繼續(xù)閱讀 >
202509-28 Python 操作 Redis 全指南:從入門到實(shí)戰(zhàn),解決緩存與分布式鎖核心問題 你是否遇到過這些窘境?Python Web 項(xiàng)目因頻繁查庫導(dǎo)致響應(yīng)超時,本地調(diào)試好的緩存邏輯一到線上就失效,多服務(wù)并發(fā)操作時總出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致 —— 這些問題的核心解法,往往繞不開 Redis。作為 Python 生態(tài)中最常用的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,Redis 不僅能提升數(shù)據(jù)訪問速度,更能解決分布式場景下的協(xié)同難題。但很多開發(fā)者僅停留在 “存數(shù)據(jù)、取數(shù)據(jù)” 的基礎(chǔ)用法,卻踩在 “緩存穿透”“分布式鎖失效” 等坑里。本文將以精簡干貨形式,拆解 Python 操作 Redis 的核心邏輯、實(shí)戰(zhàn)場景與避坑要點(diǎn),幫你從 “會用” 進(jìn)階到 “用好”。 繼續(xù)閱讀 >
202509-27 淺拷貝(Shallow Copy) 和深拷貝(Deep Copy) 的區(qū)別是什么? 很多人第一次聽到“淺拷貝”和“深拷貝”的時候,都會覺得這倆詞挺像的,好像也差不多。但真要在代碼里用的時候,往往會遇到一些意想不到的坑。其實(shí)這兩個概念的區(qū)別,本質(zhì)上就是拷貝的時候,到底是復(fù)制對象本身,還是順帶把里面嵌套的東西也復(fù)制一份。 繼續(xù)閱讀 >
202509-27 Python如何在不改變類的情況下改變類的功能? 在編程中,我們常常會遇到這樣的場景:需要給一個現(xiàn)有的類添加新功能,但又不能直接修改它的源代碼。這個問題在很多情況下非常常見,尤其是當(dāng)我們無法修改原有類時,比如第三方庫或者一些已經(jīng)發(fā)布的代碼。那么,如何在不改變類的情況下給它添加新功能呢?下面我們就來探討幾種常見的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式。 繼續(xù)閱讀 >
202509-26 解釋一下multiprocessing 中的 進(jìn)程間通信(IPC) 實(shí)現(xiàn)方式(Queue、Pipe、共享內(nèi)存),以及各自適用場景 我們平時寫 Python,多線程用過,到了多進(jìn)程就容易懵。因?yàn)檫M(jìn)程之間是互相隔離的,數(shù)據(jù)不能直接丟過來用,得靠一些“中間人”來傳話。multiprocessing 里給我們準(zhǔn)備了幾套方案:Queue、Pipe、共享內(nèi)存。你可以把它們想象成三種不同的微信群,有的方便,有的快,有的適合單一用途。 繼續(xù)閱讀 >
202509-26 解構(gòu)AI時代的仿真數(shù)據(jù)Pipeline:Python自動化集成策略! 傳統(tǒng)的工程仿真(CFD、FEA等)是強(qiáng)大的分析工具,用于驗(yàn)證特定設(shè)計(jì)或工況的性能。然而,在AI時代,隨著數(shù)字孿生、快速設(shè)計(jì)迭代和替代模型(Surrogate Models)的興起,我們對數(shù)據(jù)的需求發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。AI 模型需要海量的、多樣化的、高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 繼續(xù)閱讀 >
202509-25 Python 解釋器:MicroPython 隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT,Internet of Things)與嵌入式系統(tǒng)的普及,開發(fā)者需要一種輕量級、易用且高效的腳本語言來驅(qū)動微控制器和小型設(shè)備。Python 語言以其簡潔優(yōu)雅的語法廣受歡迎,但標(biāo)準(zhǔn)的 CPython 解釋器體積龐大,運(yùn)行效率和內(nèi)存開銷不適合嵌入式環(huán)境。 繼續(xù)閱讀 >
202509-25 Python 3.14.0rc3 震撼發(fā)布!最終候選版來了 Python 3.14 系列即將迎來最終版本!我們很高興地宣布 Python 3.14.0rc3——這是 3.14 系列的最后一個候選版本! 繼續(xù)閱讀 >
202509-24 Python如何動態(tài)獲取和設(shè)置對象的屬性? Python 這個語言吧,有一個特別靈活也特別“陰間”的地方,就是它可以在運(yùn)行時動態(tài)操作對象的屬性。說得直白點(diǎn),就是你可以隨便加屬性、改屬性、查屬性,甚至刪屬性,而且不報錯,Python 也不會嫌你煩。這在很多靜態(tài)語言比如 Java、C++ 那邊根本是不可想象的。 繼續(xù)閱讀 >
202509-24 Python 中如何實(shí)現(xiàn)一個線程安全的單例模式?? 在面試中,單例模式是個老生常談的問題,但要做到“線程安全”這四個字,很多兄弟其實(shí)是懵的。面試官一個不走心,直接讓你手寫實(shí)現(xiàn),立馬露怯。今天咱們就好好聊聊,在 Python 里怎么搞一個線程安全的單例,順便也掰扯掰扯到底什么場景才真需要這么干。 繼續(xù)閱讀 >
202509-23 請解釋元類(metaclass)在 Python 中的作用,什么時候用?? 你知道 Python 里有個叫“元類(metaclass)”的東西嗎?我跟你說,這玩意兒第一次聽到的時候,99% 的人都是一臉懵逼的。說白了,它就像是類的“幕后大佬”,類怎么造,它說了算。 繼續(xù)閱讀 >
202509-23 asyncio 和多線程/多進(jìn)程的區(qū)別?各自適合什么場景? 很多Python初學(xué)者,剛接觸到并發(fā)編程時,都會懵圈:asyncio、多線程、多進(jìn)程,這仨到底有啥區(qū)別?啥場景該用哪個?不懂這個,面試妥妥得掛。今天我就來嘮嘮我這些年在項(xiàng)目中踩過的坑,說說這幾個“并發(fā)神器”的真實(shí)適用場景。 繼續(xù)閱讀 >
202509-22 自動化郵件發(fā)送的終極秘籍:Python庫smtplib與email的完整玩法 還記得第一次寫郵件是什么時候嗎? 也許是小時候用QQ郵箱給同學(xué)寫過一封“秘密小紙條”,也許是剛參加工作時,用Outlook給領(lǐng)導(dǎo)發(fā)了一份認(rèn)真的周報。 繼續(xù)閱讀 >
202509-22 python贏在了:你用這么多種語言來跟他比較! 如果說到嵌入式編程,那么python輸給了c;如果說到商業(yè)軟件開發(fā),那么python輸給了Java;如果說到服務(wù)器設(shè)計(jì),那么python輸給了cpp;如果說到科學(xué)計(jì)算,那么python輸給了matlab;如果說到報表分析,那么python輸給了excel。。。。。。 繼續(xù)閱讀 >
202509-20 Ptrade Python 煥新!3.11 版本:速度飆升、代碼更順,交易適配拉滿 Ptrade 把 Python 版本從 3.5 更到 3.11,簡單說就一個核心:讓你用 Ptrade 寫交易策略時,跑得更快、寫得更順、少踩坑。下面用普通人能懂的話,把升級的重點(diǎn)說清楚。 繼續(xù)閱讀 >
202509-20 huble,一個強(qiáng)橫的 python 庫! 把 Jupyter 筆記本合上,偷偷裝個 pip install huble,像給老相機(jī)換上一次性閃光燈。它專門干“黑箱調(diào)參”:把 Scikit-learn 模型包成小小膠囊,一口水吞下去,自動吐出最佳 CV 分。今天帶你從按下快門到洗出成片,全程 5 分鐘,讀完剛好地鐵到站。 繼續(xù)閱讀 >
202509-19 Python編程入門:關(guān)鍵字與標(biāo)識符! 當(dāng)你開始接觸Python編程,你會發(fā)現(xiàn)代碼中有很多“詞匯”。有些詞是Python語言本身已經(jīng)預(yù)設(shè)好,并賦予了特殊意義的,它們是構(gòu)建Python語法的基石,我們稱之為關(guān)鍵字。另一些詞則是我們程序員在編寫代碼時,為了區(qū)分不同的數(shù)據(jù)、功能等而自定義的名稱,我們稱之為標(biāo)識符。 繼續(xù)閱讀 >
202509-19 用 Python 構(gòu)建 AI 模型?別忘了這些測試自動化技巧! Python已經(jīng)成為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)的支柱。從用于經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的scikit-learn等庫到用于深度學(xué)習(xí)的TensorFlow和PyTorch,其生態(tài)系統(tǒng)既豐富又靈活。然而,構(gòu)建一個AI模型不僅僅是為了在訓(xùn)練期間獲得良好的準(zhǔn)確性,更重要的是要確保模型可靠、一致并能投入生產(chǎn)。 繼續(xù)閱讀 >
202509-18 python面試題:線程是并發(fā)還是并行,進(jìn)程是并發(fā)還是并行? “線程是并發(fā)還是并行?進(jìn)程又是并發(fā)還是并行?”面試官這問題一出口,我腦子里先是一片空白,然后開始快速檢索我那臺老舊大腦里的緩存——到底誰是并發(fā),誰是并行? 繼續(xù)閱讀 >
202509-18 說說下面幾個Python概念:同步,異步,阻塞,非阻塞? 說到“同步”、“異步”、“阻塞”、“非阻塞”這四個詞,很多程序員剛?cè)胄械臅r候都容易混淆,尤其是在面試的時候,被問到這幾個詞是啥意思,腦袋一懵,全靠嘴硬撐過去。我當(dāng)年面試的時候也被這幾個詞搞得暈頭轉(zhuǎn)向,但真正在項(xiàng)目里踩過幾次坑之后,才慢慢搞明白這四個概念到底是怎么回事。今天就拿Python舉例子,結(jié)合我自己的經(jīng)驗(yàn),跟大家聊聊這幾個老生常談但又經(jīng)常讓人抓狂的概念。 繼續(xù)閱讀 >