Tipriest的博客

本文介绍了如何修改pip源为清华镜像以提高国内下载速度。首先通过mkdir和gedit命令创建并编辑~/.pip/pip.conf文件，配置全局索引地址和可信主机。文章解释了配置文件的格式和作用，并说明了pip的多级配置文件位置（用户级、系统级）。此外，还提供了查看当前配置的方法（pip config list -v）以及临时恢复官方源的操作指南。最后指出Windows系统下pip配置文件的不同路径。

whl.whl会覆盖到常用的配置文件、目录结构和具体命令。

本文对比了C++20的std::ranges和Python的bisect模块在二分查找中的应用。C++20通过ranges::binary_search、lower_bound和upper_bound等函数提供了类型安全的二分查找，返回迭代器；Python的bisect模块则通过bisect_left和bisect_right返回索引位置，并支持直接插入元素。两者都能高效处理有序数据，但C++性能更优，而Python更易用。文章提供了完整的代码示例，展示了如何在两种语言中实现二分查找及其边界查询功能。

本文详细介绍了Python多线程编程的核心概念与应用。主要内容包括：1）多线程的基本概念，指出GIL限制使其适用于I/O密集型任务而非计算密集型任务；2）线程创建与管理方法，使用threading.Thread初始化线程；3）线程间共享变量的风险及Lock锁机制解决数据竞争问题；4）线程间通信的队列(Queue)方案；5）守护线程和线程池(ThreadPoolExecutor)的使用场景。文章建议计算密集型任务使用多进程，I/O密集型任务使用多线程或异步编程，并强调合理规划线程数量和使用同步机制的重要性。

本文介绍了Python中常用的特殊变量与关键字，包括__file__、__name__、__doc__和__dict__等。这些以双下划线开头结尾的变量具有特殊用途：__file__表示当前文件路径，__name__标识模块运行方式，__doc__存储文档字符串，__dict__保存对象属性。文章通过示例演示了它们的应用场景，并指出这些变量并非保留字但具有特殊含义，建议避免覆盖使用。掌握这些特殊变量有助于编写更健壮、可维护的Python代码。

摘要：Python 3.9引入的@cache装饰器来自functools模块，用于缓存函数结果避免重复计算。它基于lru_cache实现，具有无限缓存大小，适用于纯函数场景。使用时需注意参数必须可哈希，且没有自动失效机制。与@lru_cache相比，@cache更简单但不支持缓存大小限制。典型应用包括递归计算和耗时操作，能显著提升程序性能，但需注意内存占用问题。

VS Code中使用Black格式化Python代码的简明指南 Black是Python社区流行的自动格式化工具，以"极少配置、强制风格"为核心理念。本文介绍在VS Code中配置Black的步骤：首先在虚拟环境或全局安装Black(pip install black)，然后在VS Code中设置Python扩展，选择正确的解释器路径。通过修改settings.json将Black设为默认格式化工具("python.formatting.provider":&quot

本文详细介绍了如何使用 pylintrc 配置文件优化 Python 代码检查。主要内容包括：Pylint 基本使用方法；配置文件的生成、放置与加载；常用配置段落详解（消息控制、命名规范、格式要求等）；以及项目落地实践建议。通过合理配置 .pylintrc，可以统一团队代码规范，提高代码质量，同时避免过度检查带来的干扰。文中提供了典型配置示例和实用技巧，帮助开发者根据项目需求定制检查规则。

本文提供了一个基于C++(Eigen)和Python(NumPy/SciPy)的姿态转换工具库，统一了机器人领域常用的坐标系和旋转表示方法之间的转换。核心内容包括：1)采用右手坐标系和Z-Y-X欧拉角顺序；2)四元数统一表示为(w,x,y,z)；3)提供旋转矩阵、欧拉角、四元数和齐次变换矩阵之间的两两转换函数。C++实现基于Eigen库，包含从欧拉角到旋转矩阵、四元数到旋转矩阵等常用转换接口，所有函数都遵循统一的约定，可直接集成到项目中作为长期可复用的姿态计算库。

本文介绍了在C++和Python中使用常见库进行欧拉角与四元数转换的方法，重点说明不同库的约定差异。C++部分涵盖Eigen、ROS tf2和GLM库的转换实现，包括欧拉角到四元数以及反向转换的代码示例。Python部分涉及SciPy、ROS tf_transformations等库。文章强调不同库对欧拉顺序和四元数分量顺序的约定可能不同，使用时需保持一致以避免方向错误。关键点包括：右手坐标系、Z-Y-X欧拉角顺序、四元数分量顺序等，并提供了各库的具体实现示例和注意事项。

摘要 记录Python依赖冲突解决过程。使用pip安装requirements.txt时出现依赖版本冲突，主要涉及fastapi、uvicorn、pydantic等包的版本要求。部分依赖如pydantic>=2.0.0、requests>=2.31.0已满足，但需要下载fastapi-0.124.4、uvicorn-0.38.0等新版本。过程中发现starlette<0.51.0、pydantic-core==2.41.5等特定版本约束。解决方案包括检查已安装包版本、确认依赖关系，适用于类

一句话：conda = 环境管理器（虚拟环境） + 包管理器（跨语言包），解决“你可以把每个 conda 环境想成是：一个轻量的“用户级小系统”（有自己的 Python、库、Python 包等）。

本文介绍了Python包管理工具pip的核心用法及与apt的区别。主要内容包括： pip与apt的区别：apt管理系统级软件包，pip管理Python第三方包 推荐使用python -m pip代替直接使用pip命令 pip基本操作： 安装包：pip install及版本控制 升级：pip install -U 卸载：pip uninstall 查看：pip list和pip show pip search已被弃用，推荐使用PyPI官网搜索 虚拟环境venv的使用方法，解决项目间依赖冲突问题 文章提供了详细

Python 的 pickle 模块是标准库中的对象序列化工具，支持将Python对象转换为二进制字节流（序列化）或从字节流还原为对象（反序列化）。它支持大多数内置类型和自定义类实例，是Python专用的二进制协议。pickle 提供了 dump/load（文件操作）和 dumps/loads（字节操作）两套接口，使用时需指定协议版本（推荐HIGHEST_PROTOCOL）。对于自定义类，可通过__getstate__/__setstate__方法控制序列化行为。pickle适合在Python环境内部保存复

Python中设置守护线程(daemon=True)可使线程在主程序结束时自动终止，而不会阻碍进程退出。当所有非守护线程结束时，守护线程会被强制终止。适用于日志收集、监控等非关键后台任务，但不适合数据写入等需要完整执行的操作。守护线程通常无需调用join()方法，适合"启动后不管"的场景。设置守护线程意味着该线程不是程序退出的必要条件，主程序结束后即可直接终止进程。

摘要：该代码使用Python的@dataclass装饰器定义了一个DataInput数据类，用于存储相机输入数据。装饰器自动生成__init__、__repr__和__eq__等方法，简化类定义。通过field设置默认值，确保各实例拥有独立的numpy数组。类还包含clear()和copy()方法用于重置和深拷贝数据。@dataclass主要优势是减少样板代码，提供更好的字段管理和调试支持，同时保持与标准数据容器的兼容性。

在Python中，result = prices会使result和prices引用同一个列表对象，因此修改result会直接影响prices的值。若需避免这种情况，应使用prices[:]或list(prices)创建副本。这样修改result时，原prices列表保持不变。

本文介绍了Python collections模块中的核心容器类型，并与C++ STL中的类似数据结构进行对比。主要内容包括：namedtuple（类似C++结构体）、deque（双端队列，与std::deque相同）、Counter（频率统计，类似unordered_map）、OrderedDict（保序字典）、defaultdict（带默认值字典）和ChainMap（多映射视图）。文章还提供了应用场景类比和使用注意事项，特别适合熟悉C++的开发者理解Python中的高效容器实现。

摘要：CMake的find_package(Python2 COMPONENTS Interpreter Development NumPy)命令用于查找Python2相关组件。虽然Python2不是C++库，但CMake通过内置的FindPython2.cmake模块定位解释器、开发头文件/库及NumPy组件。该命令会搜索系统路径和环境变量，并将结果存储在特定变量中（如Python2_EXECUTABLE、Python2_INCLUDE_DIRS等），方便在C++项目中使用Python2功能。

toml文件是一种用于配置的文件格式。它的全称是，即 “汤姆的（创始人）显而易见的、最小化的语言”。核心目标：人类易于阅读：它的语法非常直观，就像一个初始化（.ini）文件，但功能更强大。易于解析：计算机程序可以轻松地将其内容解析成统一的数据结构（通常是字典或哈希表）。无歧义：一种 TOML 文件格式应该只对应一种解析后的数据结构，避免了像 YAML 那样可能出现的歧义。在 Python 生态中，.toml文件变得越来越重要，特别是在PEP 518之后，它被选为。

用途with语句用于自动管理资源，确保资源在使用完毕后（无论是否发生异常）都能被正确清理。优点：代码更简洁、更安全、更具可读性，避免了冗长的结构和资源泄露的风险。原理：依赖于上下文管理器协议，即对象需实现和__exit__()两个方法。自定义：你可以通过编写类或使用装饰器来创建自己的上下文管理器，封装任何需要“设置-清理”逻辑的场景。在现代 Python 编程中，只要遇到需要获取和释放资源的场景，都应该优先考虑使用with语句。

简单来说，Python绑定是一座“桥梁”或“翻译器”。如果没有 Python 绑定，MuJoCo 只是一个孤立的、高性能的 C 语言库，使用门槛很高。有了 Python 绑定，MuJoCo 就变成了一个现代化的、对开发者友好的、可以轻松融入主流 AI 和数据科学生态系统的强大工具。它让你既能享受到 MuJoCo 底层的惊人速度，又能享受到 Python 上层的开发便利性和生态系统优势，实现了“鱼与熊掌兼得”。

当内置的异常类型无法精确描述你的应用程序特有的错误时，最佳实践是创建自己的异常类。这能让你的代码更具可读性和可维护性。自定义异常应该继承自Exception或其某个合适的子类。示例：假设你在开发一个与外部API交互的应用。# 1. 创建一个基础的自定义异常类"""应用程序所有自定义异常的基类。"""pass# 2. 创建更具体的异常类"""当API返回一个意外的或错误的响应时引发。

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不改变其源代码的情况下增加额外的功能。核心思想包装 (Wrapping)。你的函数= 礼物本身装饰器= 包装纸、彩带和蝴蝶结礼物（函数）的核心功能没有变，但经过包装（装饰器）后，它看起来更漂亮、更完整了（增加了新功能）。在代码层面，装饰器是一个接收函数作为参数，并返回一个新函数的函数。核心：装饰器是一个接收函数并返回新函数的函数，用于在不修改原函数代码的情况下增加功能。基础：依赖于Python中函数是“一等公民”的特性。语法糖。

异步编程的核心，适合网络请求、文件读写等高延迟任务。其他关键字（如defclassif）是 Python 基础语法的基石。理解关键字的作用能帮助你写出更高效、更清晰的代码。如果有其他关键字需要详细解释，可以告诉我！

特性多线程 (threading协程 (asyncio目标实现并发（在单核上）或并行（在多核上，但受GIL限制）在单线程内实现高并发工作模式抢占式多任务（操作系统控制）协作式多任务（代码await控制）最佳场景I/O密集型任务，或者需要与阻塞的C库交互海量I/O 密集型任务（网络、数据库）GIL的影响严重影响CPU 密集型任务的性能，因为无法利用多核。基本无影响，因为它在单线程工作，巧妙地规避了GIL的问题。资源开销线程是操作系统资源，开销较大，不适合开启成千上万个。

在本地安装wheeled_lab这个包的时候一直出现toml module找不到的错误，但是不管是conda的环境还是python的基本环境都已经安装过了toml包，后来发现是Python包在构建时的构建标准问题。所以，即使你的个人工作室 (WL 环境) 里有 toml，但无菌操作台（隔离构建环境）里一开始是没有的。这个过程会创建一个临时的、隔离的构建环境。，而是创建了一个临时的、隔离的“构建环境”（Isolated Build Environment）。），它会期望这个包已经存在于你的当前环境中。

uv。

在 pip 安装中的作用非常重要，可以帮助你更好地管理 Python 包，避免潜在的问题。安装的 pip 包和不使用。选项，只有在必要时才使用。

类型可迭代示例列表、元组、字符串✔️[1, 2]"abc"字典、集合✔️{"a": 1}{1, 2}生成器、文件对象✔️整数、浮点、None❌1233.14None理解可迭代对象是掌握Python循环、生成器、推导式等高级用法的关键！🚀。

本文提供了Python与C++常用函数对照速查表，涵盖对象创建、类型转换、容器操作、数学计算、字符串处理、进制转换、文件操作等多个方面。包含字典/集合创建、类型判断、列表操作、排序搜索、字符串格式化等核心功能的实现对比，并附有C++中整数转二进制字符串的实现示例。同时介绍了int32/64等基本数据类型的取值范围，以及科学计数法输出常量极值的C++代码示例。该速查表可作为Python开发者学习C++或C++开发者参考Python实现的快速索引工具。

通配符是用于简单模式匹配的特殊符号，

语法糖（Syntactic Sugar）是编程语言中为了提升代码可读性和简洁性而设计的语法结构。它不改变语言的功能，但能让代码更易写和理解。：语法糖虽方便，但过度使用可能降低代码清晰度。例如，多层嵌套的列表推导式可能难以维护，而滥用运算符重载可能导致逻辑不直观。

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在Python 标准库。

你的方案适合中小项目，通过.env优化后更符合现代开发规范。重点在于：确保.gitignore生效、控制文件权限、提供配置模板。随着项目规模扩大，可逐步升级密钥管理方案。

在Python中计算代码段的运行时间，可以使用time模块或timeit模块。

在 Python 中创建一个自定义包需要遵循特定的目录结构和文件组织方式。