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本文介绍了Python网络爬虫的开发流程，从基础知识到实战技巧。主要内容包括：1) 爬虫基本原理和工作流程，通过代码示例演示HTTP请求、HTML解析和数据提取；2) 三种常见爬虫类型：通用爬虫(爬取整个网站)、聚焦爬虫(针对特定主题)和增量爬虫(只爬取更新内容)，每种类型都附有Python实现代码；3) 关键学习点如反爬机制处理、数据存储清洗以及法律规范。文章采用理论+代码的方式，帮助开发者从零开始构建功能完善的网络爬虫项目。

Python Django Web开发实战摘要 本教程介绍使用Django框架开发Web应用的完整流程。主要内容包括： Django基础：安装配置、项目创建、开发服务器启动 核心概念：模型设计(博客文章、分类、标签)、视图函数、URL路由 数据库操作：使用Django ORM定义数据关系(一对多、多对多) 实用功能：后台管理、模板渲染、表单处理、用户认证 文件管理：静态文件和媒体文件配置 部署准备：环境配置、生产设置 教程通过博客系统案例，详细讲解Django MTV架构，适合Python开发者快速掌握We

Python数据分析案例摘要 本教程通过电商销售数据集演示完整的数据分析流程，包含数据收集、清洗、探索、可视化、建模和报告撰写。使用Pandas、Matplotlib、Seaborn等库处理包含1000条记录的模拟数据集，涉及产品类别、地区、客户年龄等12个字段。重点内容包括：数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、单变量和多变量分析、销售额分布可视化、相关性分析以及简单的线性回归预测模型构建。案例特别展示了如何处理异常值（IQR方法）和缺失值（中位数填充），并提供了丰富的数据可视化示例，如箱线图、直方图和热力

本文介绍了Python中pandas库的数据处理实战，主要内容包括：1) pandas基础数据结构(Series和DataFrame)的创建与使用；2) 数据查看方法(head/tail/info等)；3) 文件读写操作(CSV/Excel格式)，涵盖基本读取、分块处理、多表操作等；4) 数据输出功能的多种格式支持。通过代码示例演示了pandas的核心功能，为后续数据清洗与分析打下基础。

1.2 套接字基础2. TCP套接字编程2.1 TCP服务器2.2 TCP客户端2.3 多线程TCP聊天室3. UDP套接字编程3.1 UDP服务器和客户端3.2 UDP广播和多播4. HTTP协议和Web开发4.1 HTTP客户端4.2 简单的HTTP服务器5. Web框架介绍5.1 Flask基础5.2 FastAPI示例6. WebSocket通信6.1 原生WebSocket6.2 FastAPI WebSocket7. 网络编程最佳实践7

本文介绍了Python异步编程的核心概念和实现方法。主要内容包括： 异步编程基础：通过同步与异步版本的网络请求示例对比，展示了异步编程在I/O密集型任务中的性能优势，总执行时间从4秒缩短到2秒。 协程基础：详细讲解了协程的创建和运行方式，包括简单的协程定义、带参数的协程以及协程的并发执行（使用asyncio.gather）与顺序执行区别。 任务管理：深入介绍了Task和Future的概念，包含任务创建、状态检查、取消操作、超时处理等实用技巧，并演示了自定义Future的实现方法。 异步编程能显著提升I/O密

本文介绍了Python高阶编程中的并发编程技术，包括多线程、锁机制和多进程编程。主要内容包括： 并发与并行基础概念 区分并发与并行 进程与线程的差异 CPU密集型和I/O密集型任务示例 多线程编程技术 线程创建与启动 自定义线程类实现 线程同步与竞态条件演示 锁机制详解 全局解释器锁(GIL)影响 线程安全实现 各种锁类型的应用场景 文章通过代码示例展示了Python并发编程的核心概念和实践方法，包括如何避免竞态条件、确保线程安全，以及比较不同并发方式的性能差异。

本文介绍了Python中的高阶编程概念，重点讲解了列表推导式、字典推导式、集合推导式以及生成器表达式。主要内容包括：列表推导式的基本语法与嵌套使用；字典和集合推导式的创建方法与常见应用场景；生成器表达式的惰性求值特性及其与列表推导式的区别。文章通过大量代码示例比较了不同方式的性能差异（如列表推导式vs map/filter），展示了推导式在数据处理中的高效性和简洁性，并强调了生成器在内存效率方面的优势。这些技术能够显著提升Python代码的简洁性和执行效率。

Python高阶编程：闭包与装饰器 摘要：本文系统介绍了Python中闭包与装饰器的核心概念与应用。闭包是能够记住外部作用域变量的嵌套函数，常用于实现状态保持和配置管理。装饰器则基于闭包实现，提供了一种灵活的函数/类增强机制。文章详细讲解了基本闭包实现、记忆化缓存、配置管理器等实用场景，并展示了装饰器的创建与使用技巧，包括带参数装饰器和类装饰器。通过多个代码示例，帮助读者掌握这些高阶编程技术，提升代码复用性和可维护性。

本文介绍了Python函数式编程的核心概念与应用。主要内容包括：函数式编程的特点（纯函数、不可变性、高阶函数、函数组合）；函数作为一等公民的多种使用方式（赋值、存储、参数传递、返回值）；高阶函数的实现（接受函数参数、返回函数、函数组合）；lambda表达式的语法及其与map、filter、sorted等高阶函数的配合使用。通过学习这些技术，可以编写更简洁、模块化的Python代码，提升编程效率和代码可读性。

本文介绍了Python高阶编程中的核心概念，主要包括魔法方法、静态/类方法、抽象类、迭代器与生成器等。重点讲解了各类魔法方法的使用场景和实现方式，包括构造与初始化方法（__new__, __init__）、字符串表示方法（__str__, __repr__）、数值运算方法（__add__, __sub__等），并通过单例模式、不可变对象、向量运算等实用案例展示了这些方法的实际应用。文章还涉及描述符协议和元类的基本概念，为Python高级特性提供了全面的技术指南。

本文介绍了Python面向对象编程的核心概念，包括类与对象定义、属性类型、封装、继承和多态。主要内容有：1）类的基本定义和对象创建方法；2）实例属性和类属性的区别及使用方法；3）封装原理及私有属性实现方式；4）继承机制和多态特性。通过代码示例详细展示了如何定义类、创建对象、使用不同属性类型，以及实现封装、继承和多态等面向对象特性。这些知识是掌握Python高阶编程的重要基础。

该教程介绍了Python中文件操作、异常处理和日志记录的核心知识。主要内容包括：1) 文件基础操作（读写、模式、上下文管理）；2) 文件和目录操作（os和pathlib模块）；3) 进阶文件处理（编码、二进制、CSV文件）；4) 异常处理机制（try-except、自定义异常）；5) 日志记录最佳实践。教程通过大量代码示例详细展示了如何高效安全地进行文件操作，处理各种异常情况，以及如何进行规范的日志记录，适合Python初学者和中级开发者学习参考。

本文介绍了Python模块和包的基础知识，包括模块的创建与导入方法、标准库模块的使用、包的创建与初始化、pip包管理工具的使用以及自定义模块的开发。主要内容涵盖：模块的基本概念与优点；多种导入方式（import、from...import）；常用标准库模块（os、sys、datetime、random、json）的使用示例；包的创建与结构；pip的基本命令和虚拟环境管理；以及如何创建实用的自定义模块。通过学习可以掌握Python代码的组织和管理方法，提高代码复用性和可维护性。

本文介绍了Python函数的基础概念和高级特性，包括函数的定义、调用、参数传递（位置/关键字/默认/可变参数）、返回值（单值/多值/字典）、变量作用域（局部/全局变量）以及函数作为对象和参数的高级用法。通过示例代码详细展示了各种函数特性，帮助读者理解如何创建和使用函数来提高代码的模块化、可读性和复用性。文章还涵盖了Python注释规范，为编写清晰、可维护的代码提供了实践指导。

本文介绍了Python编程基础中的核心数据类型和运算符。主要内容包括：1)数字类型（整数、浮点数、复数、布尔值）及其表示方法；2)字符串的定义、操作和格式化方式；3)列表（有序可变序列）的创建、修改和常用方法；4)元组（不可变序列）的特点和操作；5)字典（键值对集合）的基本使用和遍历方法。此外还涉及变量、常量概念以及各种运算符的使用。这些基础知识点是Python编程的必备技能，为后续学习打下坚实基础。

本文介绍了Python开发环境的搭建与基础配置。主要内容包括：Python语言特点（简单易学、跨平台、丰富库支持）和应用领域；Windows、macOS和Linux系统的安装方法；开发工具的选择与配置（IDLE、VS Code、PyCharm等）；pip包管理工具的基本使用和国内镜像配置；虚拟环境的创建与管理；以及Python基础语法规则和常用开发技巧。最后提供了官方文档和在线学习资源推荐，为Python编程初学者打下坚实基础。

本文介绍了一个将牛客网(Nowcoder)题解导出为Markdown文件的Python脚本实现方案。该脚本主要包含三个处理步骤：1)通过requests库获取网页数据；2)使用BeautifulSoup解析HTML内容；3)借助html2text工具将HTML转换为Markdown格式。脚本支持两种获取题解ID的方式（API接口或读取本地文件），并自动保存为结构化的MD文档，包含标题、原题链接和题解内容。执行过程中加入了延时和重试机制，确保稳定获取数据。最终生成的md文件按题解标题命名，便于整理和查阅。

【代码】Selenium auto import md files。