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总结一下python的浅拷贝和深拷贝.

是一个更现代的python项目管理器.笔者在使用uv前,笔者都是使用anaconda指令(比如) 为每个项目创建隔离的虚拟环境,然后使用激活此环境,最后使用这种方式来安装或者更新项目依赖.而有了uv之后可以让python项目管理变得更加的规范.本文着重讲解笔者最近切换到使用uv进行python项目管理过程中uv的一些常规用法和技巧,后续有用到新的feature会同步更新本文.

本文介绍了Python中的协程(coroutine)和异步编程相关知识。首先解释了协程的概念，指出它是用户态的轻量级线程，通过async/await语法实现，适合I/O密集型任务。文章通过一个简单示例演示了协程的基本用法。接着回顾了迭代器(iterator)和可迭代对象(iterable)等前置知识，包括它们的定义、实现方式以及相关内置函数iter()和next()的使用。最后简要提及了异步迭代器的概念。这些知识为后续深入理解Python异步编程和MCP协议开发奠定了基础。

大量python编码测试场景需要产生一写fake数据,python中可以完成这个任务,本文全面总结一下此包的用法.

开发过程中遇到这个功能,由于输入比较简单,不要求要考更复杂的场景,于是把对应简单的实现记录一下.

本文探讨了将Python列表数据优雅写入CSV文件的三种方法，并分析了各自的优缺点

类型参数还可以是自定义类,或者自定义类的集合类型class A:a.test()test_a(a)自定义类型作为集合中元素类型。

做了一段时间的genai相关应用.遇到如下的一种场景:一次大模型调用输出多个模块代码,从输出内容里面提取这些模块代码然后保存成多个文件,组合成一个可运行的项目或者完整的功能模块.这里就涉及到对大模型返回的原始文本结果用正则表达式进行处理的场景了.本文详细回顾一下python和java里面正则表达式的用法以及技巧,并探究了正则表达式在大模型场景下的应用.以python语言中的re模块为例,回顾python中正则表达式中的特殊符号.默认情况下匹配任意非换行符单个字符串,pythonre中可以使用re

自定义装饰器主要分三种,不带参数的函数装饰器带参数函数装饰器,以及类装饰器. 下面一一进行讲解不带参数的函数装饰器// 装饰器函数,接受一个参数,参数代表被装饰的函数// 内层函数,入参是被装饰函数的全部参数,内部可以在被装饰函数调用前后实现一些逻辑# before// 是否有返回值取决于被装饰的函数# afterreturn res运行结果before 1 2 after总结一下就是两层函数,外层为装饰器名称,只接收一个参数表示被装饰的函数,内层函数参数为被装饰函数的所有入参.

如果产生单个随机数使用built-inrandom包,如果需要产生随机的向量使用np.random。

问题规范的python 项目文件,都会有一个项目依赖包的文件requirements.txt文件里面罗列出了此项目运行依赖的所有python包, 以便于在切换到其他环境的时候, 使用pip install -r requirements.txt 指令完成项目依赖包的安装. requirements.txt文件引入就是为了方便项目在不同的环境下能够快速安装好依赖并且运行. 然而使用常规的命令pip freeze > ./requirements.txt生成requirements.txt 文件会将整

文章目录python中时间处理python中时间处理

CSV模块提供一种非常便捷的方式操作CSV文件。本文只是展现最基本的csv文件的读写操作，因为使用的是Python2.7 所以open接受参数少，整个csv读写例子如下import csvfname = 'testcsv.csv'with open(fname,'wb') as csvfile: # 解决写入空行问题 使用wb不会再每一行后面插入空行 csvwriter = c

python yield generator

使用jquery 和jquery.form 插件以及django实现CORS 文件传输

AjaxDjangoCSRF

Pandas 中的四中索引方式详解默认索引方式位置索引方式标签索引方式混合索引方式Pandas 中的四中索引方式详解第一次使用pandas 对于其中的Series 和DataFrame 的索引弄晕了，所以写了这篇文章详细的分析Pandas中的四中索引方式:1. 默认的索引[] 2.基于位置的索引.iloc 3.基于标签的索引.loc[] 以及混合索引 .ix[]

本文主要是叙述在 Python2.7的核心模块中的读写相关的操作以及一些值得注意的地方

Jupyter Notebook