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RSS订阅原创 第四章——桌面小程序场景之使用Tkinter制作文件格式转换器：满足日常格式转换需求
本文介绍了如何使用Python的Tkinter库制作文件格式转换器。主要内容包括：1) 分析文件格式转换的常见需求；2) 使用Tkinter创建GUI界面，实现文件选择功能；3) 通过pandoc等工具实现文档格式转换；4) 添加转换结果提示功能。文章还探讨了优化方向，如支持更多文件格式、改进界面布局，以及跨平台测试和常见问题排查。该转换器可帮助用户轻松实现不同格式文件的相互转换，提高工作效率。
2025-12-17 09:14:34
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原创 《Python实战小课：桌面小程序场景——打造便捷实用小工具》导读
摘要：本文介绍了三个实用的Python桌面小程序开发案例。文件格式转换器帮助用户快速转换文档、表格等文件格式；密码管理器实现密码的加密存储与管理；批量重命名工具可高效处理大量文件重命名任务。每个案例从需求分析、功能实现到优化测试进行了详细说明，涵盖了界面设计、核心算法、系统兼容性等关键环节。这些案例展示了Python在解决日常办公和生活问题中的实际应用价值，帮助开发者提升编程实践能力。
2025-12-17 09:08:56
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原创 第三章——爬虫工具场景之Python爬虫实战：电商评价爬取，挖掘消费洞察
摘要： 本文介绍利用Python爬取电商评价的方法，通过分析用户反馈助力产品优化和市场调研。核心步骤包括：使用requests获取评价页面，结合正则表达式定位评价内容、评分和用户信息，并进行数据清洗。针对动态页面采用Selenium模拟浏览器操作，最后将结构化数据存储为JSON格式。文章还提出应对反爬机制和页面结构变化的优化策略，为电商数据分析提供实用解决方案。（150字）
2025-12-16 11:31:02
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原创 第三章——爬虫工具场景之Python爬虫实战：学术文献摘要爬取，助力科研高效进行
摘要：本文详细介绍了使用Python爬取学术文献摘要的方法。通过构建搜索请求、解析网页内容并提取关键信息，帮助研究者快速获取文献摘要。文章分步骤讲解了代码实现过程，包括导入requests和lxml库、处理URL参数、使用XPath选择器定位元素，以及将数据存储为Excel文件。同时提出了优化迭代方案，如适配不同数据库和提高提取准确性，并讨论了部署测试和问题排查的注意事项。最后提供了完整示例代码，为科研工作者高效获取文献摘要提供了实用工具。
2025-12-16 11:27:35
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原创 第三章——爬虫工具场景之Python爬虫实战：行业资讯爬取与存储，抢占信息先机
摘要：本文介绍了利用Python爬取行业资讯的方法，重点讲解了requests和BeautifulSoup库的使用。内容包括发送HTTP请求、解析网页、提取数据（标题和正文）以及存储到CSV或SQLite数据库。文章还提及了优化爬取效率（如多线程）和处理动态加载网页的技巧，帮助企业和个人高效获取行业动态，提升竞争力。（149字）
2025-12-15 12:57:47
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原创 《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
2025-12-15 12:46:33
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原创 第二章——数据分析场景之Python自动化统计分析：高效挖掘数据价值
摘要：本文介绍了使用Python实现自动化统计分析的方法，解决人工统计繁琐易错的问题。通过pandas和numpy库读取和处理数据，计算均值、中位数、标准差等核心统计指标，并生成分析报告。文章详细讲解了数据读取、指标计算、结果展示等关键步骤，还介绍了相关性分析等进阶功能，以及数据格式异常的处理方法。完整的代码示例展示了从数据读取到报告生成的完整流程，帮助读者掌握高效准确的自动化统计分析技术，提升数据分析效率和质量。（149字）
2025-12-15 12:44:29
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原创 第二章——数据分析场景之Python数据可视化：用Matplotlib与Seaborn绘制洞察之图
在数据分析的领域中，数据可视化扮演着举足轻重的角色。原始的数据分析结果往往以数字和表格的形式呈现，虽然包含丰富信息，但人们很难从中快速直观地获取关键洞察。可视化报表则如同一位翻译官，将枯燥的数据转化为生动直观的图表，使数据中的模式、趋势和关系一目了然。本部分将深入介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库创建可视化报表。
2025-12-14 21:51:12
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原创 第二章——数据分析场景之用Python进行CSV/Excel数据清洗：为数据分析筑牢根基
本文介绍了如何运用Python对CSV和Excel格式的数据进行清洗处理，为数据分析奠定基础。主要内容包括：1）数据读取方法，针对不同格式文件使用pandas库的read_csv()和read_excel()函数；2）缺失值处理，通过fillna()填充均值或dropna()删除；3）重复值处理，利用duplicated()和drop_duplicates()函数；4）异常值识别，采用四分位数间距法检测并替换异常值；5）优化大数据集处理，通过分块读取提高效率。文章详细讲解了各环节的具体实现代码，帮助读者掌握
2025-12-14 21:48:31
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原创 《Python实战小课：数据分析场景——解锁数据洞察之力》导读
本文介绍了Python数据分析的三个核心环节：数据清洗、可视化报表和自动化统计分析。首先详细讲解了如何处理CSV/Excel数据中的缺失值、重复值和异常值等常见问题；其次阐述了使用Matplotlib/Seaborn创建可视化图表的步骤与优化方法；最后说明了如何通过Python实现常用统计指标的自动化计算。文章强调通过系统掌握这些技能，可以有效提升数据分析效率与准确性，为决策提供可靠支持。全文采用"需求分析-功能拆解-优化测试"的结构，为读者提供了清晰的学习路径。
2025-12-13 22:03:17
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原创 第一章——办公自动化之邮件批量发送：高效沟通，一键搞定
摘要：本文介绍了利用Python实现邮件批量发送的方法，解决手工群发邮件效率低、易出错的问题。通过SMTP协议连接邮件服务器，使用MIMEMultipart构建邮件内容（包括主题、正文和附件），并遍历收件人列表实现批量发送。文章详细讲解了代码实现步骤，包括服务器连接、内容构建和发送过程，并提供了优化发送效率、避免封禁等实用技巧。最后针对常见问题（如认证失败、附件格式、垃圾邮件拦截）给出了排查建议，帮助用户高效可靠地完成邮件群发任务。
2025-12-13 21:43:21
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原创 第一章——办公自动化之Word报告自动生成：解放双手，高效创作
在日常办公中，我们经常会面临重复撰写格式相似的Word报告的任务。比如，每月的项目进度报告、销售业绩汇报等，这些报告往往只是数据和细节有所不同，但整体格式和框架基本一致。手动撰写不仅耗费大量时间和精力，还容易出现格式不统一、数据录入错误等问题。这时候，利用Python实现Word报告的自动生成，就能显著提升工作效率和报告质量。
2025-12-12 11:25:35
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原创 第一章——办公自动化之Excel拆分工具：精准处理数据，提升办公效能
摘要：本文介绍如何利用Python开发Excel拆分工具，实现按条件自动拆分大型Excel文件的功能。通过pandas库读取数据后，根据指定列（如部门）筛选数据，并循环保存为独立文件。文章详细讲解了数据读取、类型转换、条件筛选和文件保存的核心步骤，同时提供了处理复杂条件和大数据量的优化方案，以及测试部署和常见问题排查方法。该工具能有效解决办公场景中手动拆分Excel效率低、易出错的问题，显著提升数据处理效率。
2025-12-12 11:12:28
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原创 第一章——办公自动化之Excel批量合并工具：Python助力高效办公
在日常办公场景中，数据处理工作占据了我们大量的时间和精力。其中，将多个Excel文件的数据合并成一个文件是一项极为常见却又繁琐的任务。想象一下，每个月财务部门需要汇总各个分公司的财务报表，销售团队要整合不同区域的销售数据，如果手动逐个复制粘贴，不仅耗时费力，还极易出错。此时，借助Python开发的Excel批量合并工具就能轻松解决这一难题，大幅提升办公效率。
2025-12-11 14:56:48
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原创 《Python实战小课：办公自动化场景——开启高效办公之旅》导读
本章节围绕办公自动化的四大高频需求展开，分别是Excel文件的批量合并与拆分、Word报告的自动生成以及邮件的批量发送。通过学习这些内容，你将掌握如何运用Python解决实际办公问题，把原本需要手动完成的复杂工作转化为简单的自动化操作。
2025-12-11 14:38:52
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原创 Python 技术破界：从语法糖到 AI 落地的跨界融合指南
Python 从语法糖出发，凭借其灵活的语言特性、强大的技术底座与丰富的生态系统，已成为跨界融合的核心驱动力，推动着数据科学、AI、Web 开发、物联网等领域的深度协同。从技术层面看，Python 正在朝着“更高效、更智能、更易用”的方向进化：Numba、Cython 等工具持续突破性能瓶颈，Hugging Face 等生态不断降低 AI 开发门槛，AI 原生框架（如 LangChain）正在重构开发范式，让开发者能更便捷地构建复杂智能系统。
2025-12-11 14:02:26
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原创 Python 库海掘金：多工具协同的高效开发实战心法
Python开发者常陷入工具库过多却不会高效使用的困境。本文提出"精准选型+协同联动+工程化落地"的实战体系，通过场景驱动原则筛选核心库，构建数据处理、Web开发等领域的工具矩阵。重点介绍了管道式、分层式和插件式三种协同模式，包括数据清洗可视化、RESTful API开发等案例，强调各工具间的格式兼容和接口标准化。最终实现从单一库使用到多工具协同的进阶，提升开发效率与系统质量。
2025-12-11 14:01:50
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原创 Python 底层逻辑与避坑手册：从基础语法到复杂应用的高效路径
本文深入解析Python核心底层逻辑与高频避坑点，帮助开发者编写更健壮高效的代码。内容涵盖：1）Python执行机制，包括字节码编译与PVM解释执行；2）变量引用与内存管理，强调可变/不可变对象差异；3）基础语法陷阱，如浅拷贝、循环修改、布尔隐式转换；4）面向对象特性中的类属性与实例属性混淆问题；5）函数式编程中的闭包延迟绑定和装饰器元信息丢失问题。文章通过典型示例揭示常见误区，并提供实用解决方案，如深拷贝替代浅拷贝、join优化字符串拼接、__slots__合理使用等，帮助开发者规避潜在问题，提升代码质量
2025-12-10 15:18:41
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原创 Python 跨场景实战：从爬虫采集到 AI 部署的落地指南
本文详细介绍了Python在电商评论情感分析全流程中的应用，涵盖数据采集、预处理、模型训练和部署四个阶段。在数据采集阶段，针对静态和动态页面分别使用Requests+BeautifulSoup和Selenium实现爬虫，并强调了合规注意事项。数据预处理阶段采用Pandas、Jieba等工具进行清洗和分词。模型训练使用TensorFlow/Keras构建深度学习模型，最后通过FastAPI和Docker实现模型部署。文章提供了各阶段的核心代码示例和技术选型建议，为开发者提供了一条从数据到应用的完整实现路径。
2025-12-10 15:17:53
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原创 Python 高效实战：30 个数据分析与自动化技巧合集
本文整理了30个Python数据分析与自动化办公的高效技巧，涵盖数据预处理、分析、可视化等核心场景。数据预处理部分包含8个实用技巧：批量读取多格式文件、智能处理缺失值、内存优化、字符串清洗、时间序列处理、去重标记、数据分箱及高效合并。通过代码示例演示如何提升数据处理效率，如批量加载CSV/Excel/JSON文件、按业务逻辑填充缺失值、优化数据类型减少内存占用50%以上、正则匹配清洗脏数据等。这些技巧可显著节省60%以上的数据准备时间，为后续分析奠定基础。
2025-12-09 11:38:42
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原创 Python 进阶：从底层原理到工程化落地实战
Python作为主流编程语言，其工程化应用需要深入理解底层原理和掌握进阶开发范式。本文从Python核心原理（解释器执行模型、GIL机制、内存管理）出发，探讨了面向对象高级特性（元类、描述符）的应用。同时介绍了函数式编程、模块化开发和异步编程等工程化实践，包括装饰器封装、项目结构规范和asyncio异步处理。通过原理与实践的结合，帮助开发者从脚本编写进阶到高质量工程化开发。
2025-12-09 11:38:07
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原创 本地部署LLM：从环境到应用全指南
大语言模型本地部署与应用开发指南 摘要：本文详细介绍了大语言模型（LLM）的本地部署流程和应用开发方法。主要内容包括：1）环境准备（Python、PyTorch等核心依赖）；2）模型下载（推荐Llama、Mistral等开源模型）；3）模型运行（Transformers基础用法和llama.cpp轻量化方案）；4）应用开发（基于LangChain构建本地知识库问答系统）。文中提供了完整的代码示例，涵盖从环境配置到实际应用开发的全流程，适合需要在本地部署LLM的开发者参考。
2025-11-27 16:45:46
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原创 大语言模型（LLM）的本地部署与应用开发：从API调用到自主掌控
LLM 的本地部署与应用开发正从少数技术极客的探索，转变为越来越多企业和开发者的务实选择。它不仅提供了更高的安全性、更低的长期成本和更强的定制化能力，也推动了整个 AI 生态向更加开放和去中心化的方向发展。随着模型量化技术、推理框架（如 vLLM, Text Generation Inference (TGI)）和专用 AI 硬件的不断进步，本地部署的门槛将持续降低，性能将持续提升。
2025-11-27 16:44:24
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原创 Python数据结构与算法全解析
本文系统介绍了Python中数据结构与算法的核心知识。数据结构部分涵盖线性结构（列表、元组、栈、队列）和非线性结构（字典、集合、树、图），分析其特性与应用场景。算法部分重点讲解排序（冒泡、快速、归并排序）、搜索（线性、二分搜索）和动态规划（爬楼梯问题），通过Python代码展示实现方法。文章强调数据结构与算法的协同优化，帮助读者掌握Python编程中的效率提升技巧，为复杂问题解决提供系统方法。
2025-11-04 10:03:51
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原创 Python中的鸭子类型：动态类型世界的核心思想
Python中的鸭子类型是一种基于行为而非类型的编程范式，它强调只要对象具备所需方法或属性，就可以被当作特定类型使用。这种设计理念让Python代码具有极高的灵活性，无需严格的类型声明或继承关系。典型应用包括迭代操作、文件处理、上下文管理等场景。鸭子类型的优势在于减少代码重复和增强扩展性，但也带来了类型错误延迟暴露等挑战。实践中可通过完善文档、适当类型检查、单元测试等方法来平衡灵活性与安全性。作为Python动态特性的核心体现，鸭子类型与其它动态机制共同构成了Python简洁优雅的编程风格。
2025-11-04 10:01:42
1140
原创 Python 爬虫：从基础到实战的完整指南
Python 爬虫的核心是 “模拟浏览器请求 - 解析数据 - 合规利用”，新手需从静态网页入手，熟练掌握requests和，再逐步攻克动态网页和反爬问题。记住：爬虫的价值在于 “合法获取数据，辅助决策”，而非 “恶意攻击或窃取信息”，遵守法律和道德规范是长期使用爬虫的前提。
2025-10-30 13:41:52
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原创 揭开Python内存管理的秘密
Python 虽然没有显式指针，但通过 “引用” 机制实现了指针的核心功能，同时避免了显式指针的安全风险。变量即引用：Python 变量不是容器，而是指向对象内存地址的引用，类似指针的 “间接访问”。可变 / 不可变对象影响引用行为：不可变对象修改会创建新对象，可变对象修改会直接改变原对象，这是函数传参和容器操作的核心逻辑。引用计数管理内存：对象的引用计数为 0 时会被自动回收，理解计数变化场景能避免内存泄漏。谨慎模拟显式指针：仅在底层开发场景用ctypes。
2025-10-30 13:34:00
1010
原创 Python 二分查找：原理、实现与应用
二分查找是一种高效算法，适用于有序数组中查找特定元素。其核心思想是不断缩小查找范围，时间复杂度为O(log₂n)。本文讲解了二分查找的Python实现（迭代与递归版本），以及常见变体如查找首个/末个目标值、插入位置和旋转数组查找。此外，二分查找在数据库索引、数值计算和范围查询等场景中有广泛应用。
2025-10-29 09:35:57
1203
原创 Python 键值对：核心概念、应用与实践
Python中的字典（dict）是核心的键值对数据结构，通过键与值的映射实现高效数据存储与查询。键必须为不可变类型且唯一，值可为任意类型。字典操作包括创建（字面量、构造函数、推导式）、访问（直接或get方法）、增删改查（时间复杂度O(1)）、遍历（keys/values/items）以及常用方法（clear/copy/update等）。相比列表，字典通过键而非索引访问数据，查询效率更高，适合处理配置、缓存等场景。
2025-10-29 09:34:18
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原创 Python 输入输出（I&O）全面解析
本文系统讲解Python输入输出的核心功能与实现方式。基础输出使用print()函数，支持多种数据类型和格式化（f-string推荐）；基础输入通过input()获取用户输入，需注意类型转换和校验。文件操作采用open()函数，推荐with语句自动管理资源，支持读写、追加等模式。全文涵盖控制台交互与文件处理的最佳实践，帮助开发者掌握Python程序与内外部环境的数据交换能力。
2025-10-28 11:37:53
1390
原创 Python 命名空间：原理、类型与实践指南
Python命名空间是管理变量、函数等标识符的核心机制，通过隔离不同作用域的名称避免命名冲突。命名空间分为4种类型：内置（Python内置函数）、全局（模块级）、嵌套（嵌套函数外层）和局部（函数内部），按LEGB规则依次查找。命名空间的生命周期与其作用载体（如模块、函数）绑定，具有动态创建销毁的特点。实践中，命名空间用于模块导入隔离、类与实例属性管理等场景，是理解Python作用域和代码组织的基础。关键操作包括global/nonlocal声明修改跨作用域变量，体现了命名空间"名称容器"
2025-10-28 11:31:55
1119
原创 Python Flask 核心工作流程与实践解析
Flask 的核心流程是 “请求 - 响应循环”，从服务器启动、请求接收，到路由匹配、视图处理，最终生成并返回响应，每个步骤职责明确、耦合度低。其 “微框架” 设计允许开发者根据需求选择扩展，既适合快速开发小型接口（如 API 服务），也能通过扩展构建复杂 Web 应用（如电商平台、管理系统）。掌握 Flask 流程的关键在于理解 “路由 - 视图 - 上下文” 的关联逻辑，以及扩展如何补充核心流程 —— 这是高效使用 Flask 开发 Web 应用的基础。
2025-10-27 09:41:49
1013
原创 Python 线程亲和性：原理、实现与实践
在多核CPU环境下，线程频繁切换核心会导致缓存失效（缓存颠簸），显著降低程序性能。线程亲和性通过将线程绑定到特定CPU核心运行，减少缓存缺失，尤其适用于计算密集型任务。本文介绍了线程亲和性的底层原理（CPU亲和性掩码），并提供了Python实现方案：基于psutil和ctypes库跨平台控制线程亲和性，包括获取原生线程ID、调用操作系统API设置核心绑定的完整代码示例。该技术能有效提升程序执行效率，但需注意不同操作系统的实现差异。
2025-10-27 09:41:28
930
原创 Python 读写 Excel 文件全指南
精细化控制（格式 / 公式）：优先用openpyxl（.xlsx），功能最全面。兼容旧版 .xls：用xlrd（读）+xlwt（写），注意版本限制。批量数据处理：用pandas，结合DataFrame实现高效分析与写入。实际开发中，建议结合场景组合使用（如pandas批量处理数据后，用openpyxl调整格式），同时注意大文件分块、编码设置等细节，确保代码的稳定性与效率。通过本文的讲解，可掌握 Python 读写 Excel 的核心能力。日常办公自动化openpyxl（精细控制）+pandas。
2025-10-26 15:11:03
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原创 基于 PyQt6 与 Conda 的 PyInstaller 打包工具开发指南
本文介绍了一种基于PyQt6和Conda的可视化工具开发方法，用于简化Python项目打包过程。该工具通过图形化界面封装PyInstaller命令行操作，主要包含四大功能模块：项目配置、参数设置、打包执行和结果查看。文章详细阐述了开发环境搭建（使用Conda创建隔离环境并安装PyQt6、PyInstaller等依赖），以及主窗口框架的实现代码，包括文件路径选择、参数配置、进度显示等交互组件。该方案有效降低了非技术用户的使用门槛，提升了Python项目打包的便捷性。
2025-10-26 15:08:38
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原创 Python pandas 库从入门到实战：初学者友好的数据分析指南
这篇文章是面向初学者的pandas入门指南，主要包含以下内容： 学习pandas的必要性：介绍pandas作为Python数据分析核心库的价值，能高效处理结构化数据（如Excel表格），实现数据读取、清洗和分析自动化。 环境搭建：提供了简单的pandas安装方法（pip install pandas）和验证步骤，确保初学者能快速上手。 核心数据结构： Series：带标签的一维数据（如学生成绩列表） DataFrame：二维表格数据（如完整的学生成绩表） 实战操作： 数据读取与保存：支持CSV、Excel等
2025-10-24 13:34:24
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原创 Python 之面向对象详解：从入门到实践
Python 中用classclass 类名(父类，可选):"""类的文档字符串（说明类的功能）"""# 1. 初始化方法（必写，用于给对象设置初始属性）def __init__(self, 参数1, 参数2, ...):self.属性1 = 参数1 # 给对象绑定“属性1”self.属性2 = 参数2 # 给对象绑定“属性2”# 2. 自定义方法（对象能做的操作）def 方法名(self, 可选参数...):# 方法体（可以使用self访问对象的属性）代码逻辑Python 中，以。
2025-10-24 13:31:01
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原创 数据处理与清洗：零基础入门指南（附实战案例）
数据处理与清洗是数据分析的关键前置步骤，本文面向编程新手，用Python实战案例讲解核心流程。主要内容包括： 数据处理的重要性：现实数据90%存在缺失值、错误值、格式混乱等问题，直接影响分析结果准确性。 准备工作：安装Python和Pandas工具包，准备包含典型问题的学生数据示例（含异常年龄、缺失成绩等）。 5步清洗流程： 读取并检查数据（发现缺失值、异常值） 处理缺失值（数值型用均值填充，分类列用众数填充） 修正异常值（如负数年龄改为合理值） 统一数据格式（如日期格式标准化） 删除重复数据（保持数据唯一
2025-10-23 13:37:00
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原创 Python 中的 print () 函数和格式化操作：从入门到精通
本文介绍了Python中print()函数的基础用法和格式化技巧，帮助初学者掌握程序输出。主要内容包括：print()的基本语法、输出多个内容的方法、通过sep和end参数控制格式，以及3种格式化方式（百分号%、str.format()和f-string）。重点讲解了如何通过格式化实现对齐、保留小数位等高级输出效果，每种方法均配有代码示例和运行结果，适合新手快速上手。文章强调f-string作为Python 3.6+推荐的最简洁方式，能有效提升代码可读性。
2025-10-23 13:35:49
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原创 Python 网络编程入门：TCP 与 UDP 协议详解与实战
Python网络编程入门：TCP/UDP基础与实战案例 本文面向编程初学者，介绍了Python网络编程的核心概念和实战方法。文章首先解释了网络通信的本质是程序间的数据传输，并对比了TCP和UDP两种传输层协议的特点：TCP是可靠的"挂号信"式通信，而UDP则是快速的"明信片"式传输。重点通过5个Python实战案例，包括TCP客户端/服务器对话、文件传输等，演示了如何使用socket模块实现网络通信。案例代码详细展示了TCP连接建立、数据收发、编码转换等关键环节，帮助
2025-10-22 11:21:07
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