qq_21609191的博客

本文介绍了Python变量和数据类型的核心知识。在变量部分，强调了变量作为数据容器的重要性，推荐使用类型注解（如x: int = 10）以提高代码可读性和维护性，避免动态类型带来的性能损失和运行时错误。详细讲解了变量命名规则，包括合法字符、保留关键字禁用、大小写敏感以及PEP 8命名规范（如蛇形命名、大驼峰命名等）。 在数据类型部分，重点介绍了数值类型（int、float）、字符串、布尔值等基础类型，强调类型注解对大型项目的维护价值。文章还提供了命名最佳实践和工具支持（如flake8、black），帮助开发

pip是Python的一个包管理工具，用于安装和管理Python包和库。它的全称是或。pip使得开发者能够轻松地从Python包索引（PyPI）或其他源获取和管理第三方库。好长时间没写博客了，这次难得有时间更新一篇。以上内容部分来自于ChatGPT，根据AI返回的内容进行删减和修改。还有部分根据自己长时间使用的经验给出一些建议，希望能帮到更多同行。俱怀逸兴壮思飞，欲上青天揽明月。

由于公司新人有学习需求，网络上也没有完整的一套可读性高的教程所以自己来完善和整理一套教程，供初学者学习最终目的还是能够帮助更多的人学习和进步3.12.4（目前最新版本3.13，但大多数常用库暂时还不支持）Windows10以上。

对于Flask接口阻塞问题，在网上搜寻许久，没有人写一个完整简洁的说明对于经常使用Flask框架写接口的人来说，接口阻塞问题一直是一块心病这边将会比较简单明了的说明Flask框架的接口并发是如何实现的也就是当一个接口阻塞的时候，并不影响其他接口的调用【Flask框架详细介绍】传送门【Flask框架官方中文安装教学】传送门在这片技术的海洋中，每一篇博客都是一盏灯塔，照亮求知的航程。对我而言，撰写博客不仅是一种分享，更是一份热爱与执着。

IDE版本：PyCharm 2023.3.2Python演示版本: 3.12.12023年下半年，接了一个视觉高速动态实时识别的项目，使用的是YOLOv5s进行动态识别。项目初期，经过多次多环境高复杂程度测试，结论：识别速度远小于视频流每一帧的速度所以在开发之前，先预设好开发架构。此次开发不采用逐帧识别法，开发方案定位是抽帧识别法（成本与效率之间的折中考量）。本次不讨论如何识别（在后续的博客里会发布，请订阅python栏目python栏目订阅点我这次讨论的内容是如何在。

全局变量在使用过程中，得注意非原子操作变量产生竞争条件导致结果不一致的问题在高并发情况下，一定不要忘记在使用global关键字时，使用threading.Lock()来保证线程安全我欲乘风归去，又恐琼楼玉宇。

因疫情原因，距上次写博客已过许久这次回看以前的书籍，发现数据预处理这块在业务中极其重要业务中，数据的准确率对业务的影响至关重要好的数据往往百利而无一害，相对的，不好的数据会带来无法预期的损失管理好数据，就能管理好业务，环环相扣，生生不息所以这次复习并巩固这块相关知识技术之路任重而道远，负重前行，坚持到底。数据是机器学习和数据分析的基础数据清理：主要是指将数据中缺失的值补充完整、消除噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性。主要达到的目标：将数据格式标准化、异常数据清理、错误纠正、重复数据的清除。

昨天圣诞夜，有个学妹问我一个学校作业的Python题目，圣诞节下午抽空写了一下代码，题目不是很难，用简单的语法实现的，注解也详细，写好发给学妹后，想了一下，最近太忙好久没写博客了，写完了顺便把内容发布一下，嘿嘿 ( ◔ ڼ ◔ )题目如下：答案如下：def main(): factor = [7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2] M = ['1', '0', 'X', '9', '8', '7', '6', '5',

文章目录一、概述二、原理三、爬虫分类1、传统爬虫2、聚焦爬虫3、通用网络爬虫（全网爬虫）4、网页抓取策略1、宽度优先搜索：2、深度优先搜索：一、概述网络爬虫（Web crawler），又称为网络蜘蛛（Web spider）或网络机器人（Web robot），主要用来爬取目标网站内容的程序或脚本。从功能上来区分网络爬虫：数据采集数据处理数据储存以上三个部分，基本工作框架流程如下图：二、原理功能：下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。组件：控制器、解析器、资源库。Web

项目场景：Python版本：3.8因公司业务需求，须开发一套局域网内视频会议软件，此次采用Python实现此功能。程序编写完并在编译器实现此功能后，采用pyinstaller组件打包成应用程序。问题描述：在使用pyinstaller组件打包过程中，着实遇到一些问题，以下列出此次遇到主要的问题：如何打包多个文件？打包完运行后控制台显示"找不到指定模块。mkl_intel_thread.l.dll"，图示如下：打包如何排除不需要的组件以减少包的大小？待补充 （≧◠◡◠≦）✌原因分析：