fengshi_fengshi的专栏

本文将对 FastAPI 和 Flask 进行综合对比，探讨它们在语法和表达能力、生态系统和社区支持、性能和扩展性、开发工具和调试支持、安全性和稳定性、学习曲线和开发效率、社会影响力和行业采用程度等方面的特点，为开发者提供兼具理论深度与实践价值的选型指南。

今天在技术论坛看到一个有趣的争论：某程序员用10行代码实现的功能，被同事用3行重构了。评论区炸出1000+条回复，最高赞写道："这就是为什么有人月薪3万，有人只能拿8千"。

你是否曾为Python基础不牢而焦虑？是否在面试编码题中屡屡碰壁？或是学了一堆语法，却不知如何解决实际问题？《100道Python真题：从新手到专家的蜕变之旅》 正是为你量身打造的“升级秘籍”！

在编程中，断言（Assertion）是一种检查条件是否为真的语句，如果条件不为真，则会引发异常。断言通常用于验证程序中的假设，确保代码在预期的条件下运行。在 Python 中，断言使用 assert 关键字。

isinstance( ) 是 Python 中的一个内置函数，用于检查一个对象是否是一个指定的类或者一个子类的实例

在 Python 中，作用域是指一个变量可以被访问和引用的范围。Python 的作用域规则定义了如何查找变量名对应的对象，即变量的命名空间。Python 中主要有以下几种作用域：

Python 2 和 Python 3 是 Python 编程语言的两个主要版本。Python 3 于 2008 年发布，旨在解决 Python 2 中的一些设计缺陷，并引入了许多新特性。以下是 Python 2 和 Python 3 之间的一些主要区别

虽然估算软件项目的时间线很难，但你应该无论如何都要去做。有了这个背景，我想详细介绍一下我在需要制定项目时间线时所使用的技巧。

众所周知，估算软件项目是非常困难的。哈佛商业评论的一项研究发现，六分之一的 IT 项目成本超支超过 200%，进度延误近 70%。麦肯锡的另一项研究发现，IT 项目平均超出预算 45%，超出计划 7%。他们发现大型软件项目尤其糟糕：预算超过 1500 万美元的软件项目超出预算 66%，平均进度超出 33%。

vinta 在 Github 上整理汇总一份包含优秀 Python 框架、库、软件和资源的列表，star 数高达 226K~

OpenAI 官方账号宣称：12天。12场直播。大大小小的一堆新事物。OpenAI 12天活动明天开始。

本文给大家分享一个 Python 小项目的 Github 项目，它收集了 103 个项目，不仅涵盖了日常工具的开发，还涉及网络爬虫、数据转换、图像处理、Web 应用构建等多个领域，大家可以根据自己感兴趣的领域选择查看对应的项目源码进行练习。

本篇文章专为时间序列预测新手量身打造，旨在通过实战案例，引导读者从零开始，逐步掌握时间序列分析的核心原理与实战技巧。本文将带你深入理解时间序列预测的全过程，并结合 Python 编程语言及 Pandas、NumPy、Statsmodels等常用库，实战演示时间序列数据的预处理、建模与评估。跟随本教程，你将轻松掌握时间序列预测的全过程。

本文所总结的13种时间序列模型，涵盖了从传统的线性模型到现代的深度学习模型，每一种模型都有其独特的优势和适用场景。我们将从模型的原理、特点、应用场景以及Python实现等方面进行详细介绍，力求让读者对每一种模型都有一个全面而深入的了解。

本篇文章旨在为读者提供一条从新手到专家的数据分析学习路径，覆盖数据分析的全过程。我们将介绍 Python 中的基础开发工具 VSCode、Jupyter Notebook，介绍 Python 中的核心库，如 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn，介绍数据的获取、清洗、探索性分析、可视化及模型构建等关键步骤。

今年，我们团队使用 statsmodels 开发时间序列预测的项目，感慨 statsmodels 功能非常强大，提供非常多常见的经典的时间序列预测算法。所以在这篇文章，我们专门介绍 statsmodels 库在时间序列预测上面的使用！

在时间序列分析中，评估算法的性能是一个重要的步骤。不同的评价指标可以帮助我们衡量预测模型的准确性、稳定性和可靠性。本文介绍一些常用的时间序列算法评价指标，帮助你评估选择最佳指标！

在数据分析中，Pandas 的多层级索引（MultiIndex）功能允许用户创建复杂的数据结构，以便更好地组织和分析数据。多层级的 DataFrame 使得在多个维度上进行数据访问和操作变得更加灵活和高效。通过使用类似于 groupby 和 agg 的方法，用户可以轻松地对数据进行分组统计和描述性分析。掌握多层级的 DataFrame 是进行高级数据分析的重要技能，能够帮助分析师深入挖掘数据中的潜在信息。

如果 VSCode 结合 Jupyter Notebook，实现强强联合，那会碰撞出怎样的火花？本文将为大家从零开始入门，介绍如何在 VSCode 中使用 Jupyter Notebook。

本篇文章将主要介绍 Pandas 库中 DataFrame 对象的基础方法，通过学习掌握这些基础方法，我们可以高效地进行数据预处理、计算等操作，为后续的数据分析打下坚实的基础。

在数据分析中，Series的多层级索引（MultiIndex）功能允许用户创建复杂的数据结构，以便更好地组织和分析数据。多层级的 Series 使得在多个维度上进行数据访问和操作变得更加灵活和高效。通过使用类似于 groupby 和 agg 的方法，用户可以轻松地对数据进行分组统计和描述性分析。多掌握多层级的 Series 是进行高级数据分析的重要技能，能够帮助分析师深入挖掘数据中的潜在信息。

本篇文章将主要介绍 Pandas 库中 Series 对象的基础方法，通过学习掌握这些基础方法，我们可以高效地进行数据预处理、计算等操作，为后续的数据分析打下坚实的基础。

LangChain-Chatchat基于 ChatGLM 等大语言模型与 Langchain 等应用框架实现，开源、可离线部署的 RAG 与 Agent 应用项目，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。本文我们通过先简单介绍LangChain-Chatchat 的原理，让大家有个大概认知，然后通过手把手一步一步教大家搭建自己的本地大模型知识库，如下所示就是我们的最终成果，相信通过这篇文章，你也能快速搭建自己的本地大模型知识库！

在现今快速发展的人工智能领域，开源项目为开发者和研究人员提供了丰富的资源和工具。我们从超过1万个机器学习开源项目中精心挑选出 Top 30，涵盖了各个领域的创新技术和解决方案。这些项目不仅具备强大的功能和灵活性，还拥有活跃的社区支持，确保你在构建和优化模型时能够获得最佳的帮助和指导。无论你是刚入门的学习者还是经验丰富的专家，这些精选项目中必定有一个能够满足你的需求，助力你的机器学习之旅！

作为一名 coder，你可能会在代码编辑器中花费大部分时间，而对工作流程的任何改进都会对你的工作效率产生深远影响。VSCode 是最受欢迎的代码编辑器之一，它提供了丰富的快捷键功能，可以帮助你成为更高效、更有效的编码人员。在本文中，我们将详细全面介绍 VSCode 的快捷键功能！

继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后，Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单，包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估，从大约15000个开源项目中挑选了Top 30，差不多都是在2017年1-12月发布。这些项目在Github上的平均star为3707。

虽然深入理解NumPy对于大部分数据分析应用并不是必需的，但是精通基于数组的编程和思考是成为Python科学计算专家的重要一步。本文将带你上手精通 NumPy！

NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是目前 Python 数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于 NumPy 的科学函数功能，将 NumPy 的数组对象作为数据交换的媒介。Numpy 之所以如此快，具有以下原因：

f-string 是 Python 3.6 及以上版本引入的一种字符串格式化方法，它提供了简洁、直观的方式来嵌入表达式和变量。它可以让我们编写更干净、更高效和更易于维护的代码，我们今天就由浅入深来详细介绍使用它的一些技巧。

本文汇总了 100 个适合新手入门的 Python 项目，涵盖练手小应用项目、小游戏开发、爬虫开发、数据分析开发、机器学习、视觉算法等，萝卜青菜更有所爱，相信总有一款是你现在需要的，或者未来你需要的，所以请一定点赞本文！

在 Python 中，列表是非常常用的数据结构，提供很多的方法可以用，如果我们不对它们进行分门别类形成知识树，我们将很容易混乱或遗忘。本文将列表的知识点整理成10类，方便大家学习、复习！

在 Python 中，序列是一种用于存储多个元素的数据结构，主要包括列表（list）、元组（tuple）、字符串（str）、字典等。Python 中提供丰富的内建序列函数来处理和操作序列数据。

在本文中，我们介绍了10个自动探索性数据分析Python软件包，这些软件包可以在几行 Python 代码中生成数据摘要并进行可视化。通过自动化的工作可以节省我们的很多时间。

本文将介绍学习 Python 最常用的10个网站，帮助学习者找到适合自己的学习平台和资源，从而更高效地掌握这门语言。通过这些网站，读者不仅可以获取系统的教程和实用的项目案例，还能参与社区互动，分享经验与知识，助力自己的编程之路。

10 个实用的 Python 自动化脚本，是不是对你大有帮助？赶快动手试试,让枯燥的重复工作自动化，让生活更美好!希望这篇文章能为你提供一些灵感，让你在工作中更游刃有余，告别无聊的重复劳动！如果你还有其他日常任务想要自动化,不妨尝试用Python来实现，让Python成为你的 生产力武器！

在这篇文章中，我们将探讨一些常用的 VSCode 插件，这些插件能够帮助开发者优化工作流程、增强代码编辑体验，并提升项目管理效率。无论你是新手还是经验丰富的开发者，这些插件都值得一试。本文我们将这些常用的插件按照主题外观、编码提效、功能插件这三类进行划分。

本文介绍五款基于深度学习的智能代码补全工具，通过分析上下文，提供精准的代码建议，帮助开发者编码过程更加流畅和高效，直接让你的工作效率起飞！

在 Python 中，使用print函数虽然简单直接，但存在以下局限性：格式化限制：print的格式化功能相对基本，复杂的数据结构（如嵌套字典或列表）打印时可能不够清晰输出不易读：当打印长字符串或大数据结构时，输出可能会超出控制台宽度，导致内容被截断或换行不美观

在 Python 中，变量的类型是明确的，不能在没有显式转换的情况下直接将一种类型的值赋给另一种不同类型的变量。所以大家平时编程中一定要注意类型匹配，养成良好的编程习惯，不然很容易得到非预期的程序结果，而花费很多的时间进行调试，耗时耗力！

如今，Python 已经成为最受欢迎的编程语言，没有之一！如下图所示，Python 在24年9月份的使用排行版稳稳占据第一，并且达到惊人的历史新高20.17%，Python 现在的霸主地位已经没人能撼动了！