AlienProgrammer的博客

数据量太大，需要按年份、月份、用户 ID 等进行分表；表名在运行时才确定，无法提前写死在模型类中；但又想继续使用 Peewee 的 ORM 接口进行增删查改。问题来了：Peewee 的是类级属性，运行时无法修改。解决方案动态创建模型类，每个表名对应一个新类，完全复用 Peewee 的 ORM 能力。功能是否支持动态表名✅ 通过动态创建模型类ORM 接口✅ 完全保留自动建表✅事务支持✅ 复用 Peewee 事务性能影响✅ 极小，模型类可缓存结论。

0.005转化为二进制后对应的10进制误差在第16位以后了，类似于0.005000000000000012345678，12345678是我编的，保留三位后是0.005，相当于0.0050000000000000，他们对应的二进制是完全一样的，后面的误差无法在IEEE 754规范中表示了，在python中存储一个统计字典时，key设计为从0到1分100个区间的中点，也就是0.005，0.015，0.025，0.035，，，0.985，0.995。c) 再把得到的十进制结果 重新转成最接近的二进制浮点数。

你花 5499 元买来的 RTX 4070 Super，核心代号 AD104，12 GB GDDR6X。装完你就能在设备管理器看到 “NVIDIA GeForce RTX 4070”。，不代表你装了 Toolkit 12.2。或 Windows 的。

场景推荐用法for 循环手动更新pandas多线程Notebooktqdm 把“进度可视化”做成了基础设施，写脚本时顺手包一层，既提升体验也减少焦虑。下次别再让 CPU 默默跑断腿，而你只能对着黑屏发呆！

【超详细】Python ORM 入门指北 —— 用 Peewee 写增删改查。

在 Python 里，字典（dictKeyError直接劝退？想把值加 1 结果把整个列表给覆盖了？想批量改值却写了三层for循环？今天这篇文章，就把我踩过的坑一次性打包给你，带你从“修字典”进化到“优雅地修字典”。场景推荐写法键一定存在键可能不存在，需默认值初始化并修改批量映射嵌套结构或dpath库。

graph TDA[需要复制字典?] -->|value 全为不可变| B[浅拷贝即可]A -->|value 含可变对象| C[需要深拷贝?B --> D[推荐 dict.copy() 或 {**dict}]C -->|是| E[copy.deepcopy]C -->|否| F[浅拷贝]

是 Peewee 自带的工具函数，等价于。原子更新可避免并发场景下的「丢失更新」问题。可以创建嵌套保存点，实现更细粒度回滚。Peewee 提供了。

字典(Dictionary)是Python中最常用的数据结构之一，它以键值对(key-value)的形式存储数据。在日常开发中，我们经常需要修改字典中已有的值或添加新的键值对。本文将详细介绍4种修改字典值的方法，并通过实际示例展示它们的应用场景。直接赋值- 最适合简单的单个键值操作update()方法- 批量更新字典的首选方法遍历修改- 提供最大的灵活性，适合基于条件的修改字典推导式- 创建修改后的字典副本，不影响原字典每种方法都有其适用的场景，掌握这些方法将使你能够更加高效地处理字典数据。

驱动安装方式是否推荐pymysql✅ 推荐⚠️ 可选（需编译）你只需安装一个驱动即可解决问题。建议优先使用pymysql。

【代码】peewee中db.create_tables(tables, safe=True)，safe=True作用。

之前安装了pandas还是 Matplotlib 后，pycharm 右下角提示可以开启科学模式，想着看看是什么就点击了，结果发现就是科学计算相关库的函数会在 python console里面执行，执行完不会退出，可以继续执行命令，相当于 Jupyter。做数据分析，机器学习或大模型的，还是建议打开，相当于可以实时的测试，模型跑起来比较费时间，console中还可以多做测试，普通的脚本或者爬虫就没必要了。，打开科学模式视图，就是右边的这个框。取消勾选，没看出来有什么变化。还有两个设置，没什么用。

根据版本关系图，我的MySQL5.7最高配python3.11，而现在时3.13，没有能用的mysql-connector-python版本，MySQL不容易随便换，换python版本比较容易。安装python 3.11并切换虚拟环境版本，GitHub加速也下载不下来，手动安装了，具体教程可以看。可能是mysql-connector-python、MySQL、python之间版本冲突。我的MySQL版本低，但是python版本高，应该就是这个原因了。可能是连接数据库配置有误，这个很容易就排除了。

在使用mysql-connector-python连接MySQL数据库的时候，如同Java中的jdbc一般，每条sql需要创建和删除连接，很自然就想到写一个抽象方法，但是找了找没有官方标准的，或者使用SQLAlchemy等类似的orm框架，于是调试deepseek写了一个。

本文将展示一个基于继承的数据库配置架构，通过基础配置类和专用连接器实现多数据库的统一管理，解决配置复用和命名一致性问题。

配置集中化所有数据库配置集中在单一文件，一目了然开箱即用预置多种数据库连接器，无需重复造轮子即插即用新增数据库只需添加配置和连接器资源高效连接池和连接缓存减少开销环境友好轻松支持多环境配置切换类型清晰分类管理不同数据库配置，避免混淆业务解耦服务层无需关心具体连接细节。

工具类型代表库适用场景原生驱动PyMySQL需要精细控制SQL/高性能查询全能ORMSQLAlchemy大型项目/复杂事务处理轻量ORMPeewee快速原型开发/小型应用全栈框架内置ORMDjango ORM使用Django开发Web应用性能建议：高频写入场景用原生驱动，复杂业务逻辑用ORM提升可维护性。

推荐使用绝对导入（方法一），因为它更清晰、可维护，且符合 Python 的最佳实践。确保相关的目录是包（包含），或者将项目根目录添加到PYTHONPATH。避免使用相对导入（方法二），除非在非常特定的场景下。如果项目结构不允许使用包，可以考虑动态修改sys.path（方法三），但这通常是最后的手段。确保a和d目录及其子目录都包含文件，然后在f.py。

字母（a-z, A-Z）数字（0-9，但不能开头）下划线（_）所以，名称中不能有，请用代替。

args* 的六大场景├─ 数学运算│ ├─ a * b├─ 序列重复├─ 函数定义│ ├─ *args├─ 函数调用├─ 并行赋值└─ 扩展解包场景推荐写法避免合并列表[*a, *b]a + b（可读性略差）函数参数（可变默认参数坑）忽略多余元素切片seq[-1]（不够通用）一句话记忆在“表达式”里，用来拆开或重复；在“函数”里，用来收集或打散；在“赋值”里，用来打包剩余。如果你觉得本文对你有帮助，支持一下吧！更多 Python 黑魔法，欢迎关注我的博客。

本文将展示如何将MySQL连接配置抽象为公共常量，实现多数据库环境下的统一管理，彻底解决配置分散问题！

本文将教你如何封装mysql-connector-python，实现传入SQL字符串即可返回结果的通用函数，彻底解决数据库操作中的代码冗余问题！

在使用创建新项目的时候，可以选择四种虚拟环境：virtualenv，pipenv，poetry，conda，由于对这些并不是十分的了解，深入梳理后发现最新最流行的是uv【保姆级喂饭教程】Python依赖管理工具大全：Virtualenv、venv、Pipenv、Poetry、pdm、Rye、UV、Conda、Pixi等前面的内容毕竟丰富，这里重新总结一下， 只选取实际操作的内容命令一句话说明典型示例uv run在项目虚拟环境里执行任意命令或脚本uv init创建新的 Python 项目骨架uv add。

无需共存，Ruff 已集成。与 Black 差异速览。

作者：某不愿透露姓名的 优快云 博主（是kimi）发布时间：2025-07-31关键词：Python、解释器、CPython、PyPy、Jython、IronPython、Stackless、Cython、Numba、MicroPython、GraalPython。

考量维度推荐选择决策要点生态兼容性库支持完善度峰值性能JIT优化效果跨语言集成目标平台(Java/.NET)启动速度GraalPython(原生模式)AOT编译优势资源占用ROM/RAM限制开发体验IPython交互需求强度作为创新标杆，在多语言集成、无GIL并发和原生编译三大方向引领变革。推荐Java开发者优先评估，特别是在微服务和云原生场景。实践建议：使用pyenv。

核心目的：自动下载并安装适用于当前 Windows 平台的 uv 0.8.3 二进制文件关键功能✅ 自动检测系统架构（x86_64/i686/aarch64）✅ 从 GitHub 下载预编译二进制包（支持 zip/tar 格式）✅ 可选修改用户级 PATH（通过注册表）✅ 生成安装收据文件（uv-receipt.json）✅ 支持 CI/CD 环境（自动处理 GITHUB_PATH）跨平台兼容：完整支持 x86_64/i686/ARM64 架构配置灵活。

在Python开发中，虚拟环境和包管理工具是工程化开发的基石。包管理：精准控制项目依赖的生命周期（安装/更新/卸载），确保依赖关系的一致性虚拟环境：为每个项目创建隔离的Python运行沙箱，避免"依赖污染"和版本冲突随着Python生态的快速发展，工具链已从基础组合演变为现代化解决方案。面对pipvenvCondaPipenvPoetryUV等数十种工具，开发者常陷入选择困境。本文将系统解析15款主流工具，提供2025年最新选型指南，助你构建高效的Python开发工作流！

在 Python 开发中，虚拟环境和包管理工具是必不可少的。它们可以帮助我们更好地管理项目依赖，避免环境冲突，提高开发效率。但是依赖管理堪称“头号工程难题”——环境冲突、版本不一致、部署失败等问题层出不穷。由于Python的库发展的非常快，工具也是日新月异，搜索会发现有pip，venv、Virtualenv、Conda、Pipenv、Poetry、UV等等，你是否能把它们完全分清楚？

在写爬虫爬取下载链接来下载文件时，需要判断文件下载链接的后缀来命名文件，可以使用os库中获取文件名后缀的方法。当然，也可以用来获取文件路径和文件后缀。