一次次探索代码无限可能的旅程，专注于前端、后端、服务器及AI大模型的分享和交流。与我一起踏上这段无尽的技术之旅吧！

UV 入门介绍：Python 依赖管理新宠

使用 Playwright 爬取 Behance 项目

使用 Playwright 进行 Python 爬虫：深入掌握 Locator 和其他属性

批量文件分析器：从PPT和PDF中提取文本

使用Python轻松拆分PDF，每页独立成文件

这就是一个非常简单的使用时间序列分析和滤波器技术来预测股票价格的过程。当然，现实中的市场比这复杂得多，但这对初学者来说是个不错的入门项目。📊如果你有任何疑问或者建议，欢迎留言，一起交流。祝大家都能成为股票预测的高手，离自己的小目标更进一步！💸💰。

巧借浏览器环境突破API签名验证：小红书授权系统解析

嘿，朋友们！今天我们来聊一些在开发世界中非常酷的事情，那就是 Json Web Token，简称 JWT。这种小巧的规范使得在组织之间传递信息变得如此简单，就像把你的秘密记在一张纸上然后递给朋友一样，只不过这次用的是超安全的方法哦！🔒。

Django中实现简单易用的分页工具

如何使用Django中间件让访问更安全？

Django中如何使用APScheduler进行定时任务管理

# 解析Excel文件：处理Excel xlsx file not supported错误 🧩

Django使用PostgreSQL：聚合函数的踩坑指南 🐾

Django REST Framework：如何获取序列化后的ID 😄

大家好！在算法的世界中，递归就像一个让人又爱又恨的“高逼格”神器。今天，我们用 C 和 Python 带你领略递归的奇妙魅力。🌟。

使用Django过程中的一些踩坑经历

Flask之SQL复杂查询

将Flask应用程序部署到生产环境中涉及多个步骤，包括设置项目结构、配置环境、选择和配置Web服务器等。在这里，我将提供一个完整的部署流程，帮助你将Flask应用部署到生产环境。假设我们将应用部署在一台Linux服务器上，并使用Nginx和Gunicorn作为Web服务器和应用服务器。

开发Flask应用的时候，不可避免地要面对调试与测试。如果代码是餐，它们就是你的口味测试。让我们一同迈入测试与调试的殿堂，学习如何用幽默的方式提升生产力！

嘿，Flask开发者！今天我们要聊聊那些在你的应用请求旅途中不起眼却至关重要的小角色：请求钩子和中间件。它们就像是你代码中的“过河卒子”，不动声色又功不可没。准备好了吗？

在 RESTful 风格中，API 是围绕资源构建的。每个资源一般对应于 URL 路径下的一个REST 方法。todos = {}')else:在这个例子中，我们定义了一个Todo资源，支持 GET, PUT 和 DELETE 方法。我们使用了reqparse来解析客户端发送的数据，并返回相应的 JSON 数据和状态码。

这就是一个简单却功能齐全的用户认证与授权实施方案！通过 Flask-Login 以及角色管理，你可以搭建一个安全、专业的用户管理系统。根据需要，你可以扩展此系统，例如将角色和权限分为更细的粒度，或者将权限配置移到配置文件或数据库中。如遇到更多复杂的场景，比如基于角色的访问控制(RBAC)或者权限的动态管理，可能需要进一步的设计和优化，希望这篇介绍能成为你开始的起点！🚀。

现在，你掌握了将 Flask 与 SQLAlchemy 无缝集成的方法，并且借助 Flask-Migrate，你可以轻松地处理数据库变更。别忘了，这个过程既是旅程又是目的地。🌟去创造，去变革，去享受代码的乐趣吧！如果你还有疑问，记得常回来看看哦，我们都是一群热爱创造的代码魔法师！🧙‍♂️。

使用WTForms时，我们主要通过定义表单类来进行表单处理。一个WTForms表单是一个Python类，其中包含多个字段，每个字段对应一个类型（如字符串、整数、选择等）。在这个例子中，LoginForm是一个继承自FlaskForm的类（FlaskForm是WTForms和Flask集成的一个集成类），其中定义了username和password字段及一个submit按钮。字段参数validators用于指定验证器，当用户提交表单时这些验证器会自动检查用户输入是否符合要求。

通过这些步骤，你可以搭建一个基本的Flask开发环境，并创建简单的应用。在此基础上，你可以根据需求添加更多的功能和复杂性。安装Python时选中“Add Python to PATH”选项以便轻松使用。为项目创建一个虚拟环境，以便管理项目的依赖关系，避免不同项目之间的包冲突。此外，它还提供了一个交互式调试器用于排查错误。确保你的系统已经安装了Python和pip。激活虚拟环境后，你会看到命令行前面有一个。创建一个新的Python文件，例如。：从表单请求中获取参数。：从URL中获取参数。

Flask以其简洁、灵活和模块化设计受到广大开发者的喜爱，特别是在快速开发和需要个性化定制项目方面表现突出。虽然与其它框架相比，它可能在某些领域有其局限性，但其扩展性和易用性使其成为Python Web开发不可多得的工具。选择Flask还是其它框架，取决于项目要求、团队熟悉程度以及所需的架构灵活性。通过充分了解和利用Flask的特点与优势，开发者能够在众多Web项目中有效践行自己的创意和设计理念。

根据问题创建线程创建测试轮结果根据问题调用 AI 接口返回答案根据答案、测试轮结果 ID 修改测试轮结果错误处理所有问题处理完后修改测试轮 note 字段根据测试轮结果详情创建线程创建测试轮评分结果数据根据详情的 question_id 字段获取标答构建评分参数根据返回的评分细节、测试轮结果 ID、测试轮评分 ID 修改测试轮评分错误处理所有问题处理完后修改测试轮 note 字段根据问题创建线程根据问题调用 AI 接口返回答案根据答案、测试轮结果 ID 修改测试轮结果错误处理所有问题处理完后修改测试轮 no

在许多任务处理系统中，我们需要使用异步任务队列来处理繁重的计算或长时间运行的任务，如模型训练。Celery是一个广泛使用的分布式任务队列，而在某些任务中，尤其是涉及到调用独立脚本的场景中，我们需要混合使用和subprocess模块来启动和管理这些任务进程。然而，这种组合有时会带来一些挑战，如进程冲突和子进程无法正确终止的问题。本文将讨论如何使用Celery、Multiprocessing和Subprocess来处理这些问题，并在需要时正确关闭子进程，实现完美的进程管理与切换。

在本文中，我们将展示如何结合使用MeiliSearch和OpenAI的API来创建一个智能搜索系统。MeiliSearch是一款开源、高性能的搜索引擎，而OpenAI提供了强大的自然语言处理（NLP）模型。通过这两个工具，我们可以实现高效而智能的文本搜索功能。

假设你想开辆车，可懒得亲自坐进去踩油门换挡，那你就需要一个机器人帮你搞定一切，Selenium 就是这样的机器人。它负责浏览器的自动化操作，帮你完成一系列繁琐的网页操作。

假设你有一群小伙伴，他们每个人都在帮你剥花生壳，然后把剥好的花生仁都丢到你面前的盘子里。分布式爬虫也差不多，许多台电脑一起上阵，各自负责去同一个网站获取数据，这叫建立一个分布式机群。这个就是你在爬虫文件中定义的redis_key。现在，就可以看着你的分布式爬虫计算机群高效地运行了！

代码目录：api/core/rag/index_processor/processor/paragraph_index_processor.py。代码目录：api/core/rag/index_processor/processor/paragraph_index_processor.py。根据文件后缀名调用不同的文档解析器提取文档内容，根据不同的文本格式，调用不同的类，去处理文本，最终会返回提取的文本内容。代码目录：api/core/rag/extractor/extract_processor.py。

让我们一起探究这三位选手在算法界的精彩表现，看看谁才是真正的王者！它的简单和朴素，让它在初学者的代码世界中大放异彩。选择排序就像是一位挑剔的买手，每次从乱轰轰的市场中挑一个最小（或最大）的带回家。在实际应用中，根据手中的问题选择合适的排序算法，才是制胜的关键哦！正如之前提到的，把大问题分解成小问题分别解决，再将解决方案合并，值得喝彩！归并排序是一位科技感十足的高手，擅长“分而治之”。效率低，尤其是当数据量大的时候，冒泡排序可能是个慢吞吞的乌龟。即使是已经有序的列表，也要继续挑来挑去，容易浪费时间。

但如果先搞清楚魂器在哪儿，把一个大boss拆分成七个小魂器，再一路干掉这些小怪，最后再合并所有战果，big win！分治算法，就像是一位睿智的战略家，教你如何从全局上看问题，分而治之。：想象一下，你的老板让你数一数沙滩上的沙子。但如果你把沙滩分成几片，每片单独数，然后再加起来，是不是简单多了？所以，下次当你遇到如山的问题，不妨试试分治算法。就像一位合格的冒险家，掏出你的“分而治之”秘籍，笑着面对那些问题怪兽们吧！好吧，让我们从基础开始。你把牌分成了两半，一半一半地整理，最后再把整理好的各半合在一起。

MinIO 是一个高性能对象存储系统，兼容 Amazon S3 API。这篇博客将详细介绍如何在 Python 中使用 MinIO 上传文件并返回文件地址。本文将涵盖以下内容：

为了防止在长时间不使用工具框架后遗忘其使用方法，以此记录，也希望这些记录对你有所帮助。