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在2025年的今天，Python開發(fā)者擁有了一個前所未有的工具——Textual，一個既能構(gòu)建現(xiàn)代化終端應(yīng)用（TUI），又能無縫部署到Web的UI框架。Textual將Web開發(fā)的靈活性與終端的高效性完美結(jié)合，讓開發(fā)者僅用Python和CSS就能創(chuàng)建交互式、響應(yīng)式的用戶界面。
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爬蟲通過模擬瀏覽器發(fā)送HTTP請求獲取網(wǎng)頁HTML代碼，再解析其中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。requests庫負(fù)責(zé)發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求，BeautifulSoup則像“HTML解析器”，通過標(biāo)簽名、屬性等提取目標(biāo)數(shù)據(jù)。
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Python 是一種設(shè)計良好且易于使用的編程語言，只要你不問以下問題：為什么必須縮進？為什么末尾不需要分號？為什么是elif而不是else if？奇怪的for-else語法是什么意思？臭名昭著的 GIL 為何存在這么久？為什么所有索引都從 0 開始而不是從 1 開始？這些問題很難回答。它們是出于復(fù)雜原因而做出的語言設(shè)計決策。大多數(shù)情況下，我們只是接受規(guī)則并遵循它們。但你好奇為什么嗎？本文將滿足你的好奇心。
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過去二十多年，F(xiàn)PGA/ASIC 設(shè)計幾乎是 Verilog + VHDL 的天下，學(xué)習(xí)曲線陡、代碼復(fù)用性弱、生態(tài)封閉。 但 Python 靠著幾個“天賦技能”，開始在硬件設(shè)計圈攻城略地。
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在當(dāng)今人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLM）如GPT-4、Claude等展現(xiàn)出了強大的自然語言理解和生成能力。然而，這些模型通常基于公開數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，無法直接訪問企業(yè)私有數(shù)據(jù)或特定領(lǐng)域的專業(yè)知識。LlamaIndex 應(yīng)運而生，它是一個強大的Python庫，專門用于構(gòu)建檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)，幫助開發(fā)者高效整合、索引和查詢私有數(shù)據(jù)，從而增強LLM的準(zhǔn)確性和實用性。
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在數(shù)據(jù)的時代，網(wǎng)絡(luò)爬蟲無疑是獲取信息、進行數(shù)據(jù)分析的“第一道關(guān)口”。而Python，憑借其簡潔的語法和強大的生態(tài)，早已成為爬蟲領(lǐng)域的“官方語言”。但是，面對琳瑯滿目的爬蟲庫，許多初學(xué)者常常感到迷茫：Requests、Beautiful Soup、Scrapy……它們之間到底有什么區(qū)別？我應(yīng)該從哪個開始學(xué)起？在不同的場景下，又該如何選擇最合適的工具？
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當(dāng)進行問題定位時，我們通常會使用setpci命令和lspci命令發(fā)起PCIe的cfg請求對PCIe的配置空間寄存器進行訪問。經(jīng)常進行PCIe問題定位的朋友可能會有自己的一套檢查方案，例如檢查某些寄存器是否存在異常，通過腳本輸出相關(guān)打印，從而快速發(fā)現(xiàn)問題。而此時使用python調(diào)用setpci和lspci命令并且按自己期望的格式輸出打印將會極大提高debug效率。
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在Python開發(fā)中，我們常遇到需要快速創(chuàng)建簡單數(shù)據(jù)容器的場景。collections.namedtuple 提供了不可變解決方案，但當(dāng)我們需要可變記錄類型時，如何避免重復(fù)編寫樣板代碼？本文將揭秘通過類工廠函數(shù)動態(tài)創(chuàng)建類的核心技術(shù)。
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在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)環(huán)境中，JSON（JavaScript Object Notation）已成為數(shù)據(jù)交換的事實標(biāo)準(zhǔn)。Python開發(fā)者通常使用內(nèi)置的json模塊處理JSON數(shù)據(jù)，但在高性能場景下，其速度往往成為瓶頸。Orjson應(yīng)運而生——這是一個用Rust編寫的高性能JSON庫，專為Python設(shè)計，提供了比標(biāo)準(zhǔn)庫快10-100倍的序列化/反序列化速度，同時支持更豐富的原生數(shù)據(jù)類型。本文將深入探討Orjson的核心優(yōu)勢、使用方式、性能表現(xiàn)及適用場景，帶您領(lǐng)略Python JSON處理的終極速度革命。
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與用戶交互、展示結(jié)果是非常重要的環(huán)節(jié)。而輸入和輸出格式化就像是給代碼裝上了 “嘴巴” 和 “耳朵”，能讓它更好地理解用戶的需求，也能更清晰地把結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。今天，我們就來好好聊聊 Python 的輸入和輸出格式化。
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還記得第一次做小項目的時候嗎。那會兒想存?zhèn)€用戶數(shù)據(jù) 結(jié)果搞了半天MySQL配置。各種權(quán)限問題 端口問題 簡直要命。后來發(fā)現(xiàn)SQLite這個寶貝。真的是救命了。一個文件搞定所有事情 不需要服務(wù)器 不需要配置。就像隨身帶著的小本子 想寫就寫 想查就查。
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DBOS 提供輕量級的持久工作流和隊列，只需幾行代碼即可添加到 Python 應(yīng)用中，它與 Airflow 和 Celery 等熱門開源工作流和隊列庫相似，但更注重可靠性和故障自動恢復(fù)功能。
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這個找“第二大”的面試題，說簡單吧確實不難，說難呢也確實容易掉坑。別看就一句話，背后藏著不少細(xì)節(jié)。今天咱就用這個小題目，聊聊我對“算法題”的一些看法，還有這題怎么寫，怎么踩坑，怎么寫得體面。
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剛接觸 Python 的小伙伴常常會疑惑：為什么同樣的代碼，別人寫的能跑，我寫的就報錯？其實問題可能就藏在那些看似不起眼的基礎(chǔ)語法里。今天就來拆解 Python 最核心的 5 個語法特性，搭配實例代碼手把手教學(xué)，零基礎(chǔ)也能輕松掌握！
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在面向?qū)ο缶幊讨校枋龇m強大，卻隱藏著屬性命名的陷阱。本文將揭示如何用類裝飾器優(yōu)雅解決這一痛點，讓調(diào)試更高效。
Python作為一門"解釋型"語言，為什么還需要編譯器？這個問題困擾著許多初學(xué)者。今天我們就來深入探討Python編譯器的奧秘，并比較主流Python編譯器的特點。