Creedassin的博客

带你了解python中的self。self看起来只是一个小小的参数，但它其实是连接对象和方法之间的桥梁。它不是关键字，也不是魔法，而是一个约定俗成的习惯。但正是这个习惯，构成了Python面向对象的核心机制之一。

2025年最新版本支持Appium 2.0生态。通过ADB和UIAutomator2直接控制原生应用，绕过系统限制；无需Java基础，用简洁代码操控手机点击、滑动、输入等复杂操作。

在天文学和宇宙学中，Healpix（Hierarchical Equal Area isoLatitude Pixelation）是一种用于将球面划分为均匀区域的技术。这种方法特别适用于处理天文数据，因为它能够有效地表示和分析球面上的数据分布。Python中的Healpix模块（如healpy）为科学家和研究人员提供了强大的工具来处理和可视化这些数据。本文将深入探讨Healpix的原理、Python Healpix模块的使用，以及一些实际应用案例。

ProxyBroker是一个开源工具，它可以异步地从多个来源找到公共代理，并同时对它们进行检查。在当今互联网世界中，隐私保护和访问限制已经成为了许多人关注的焦点。ProxyBroker的出现为用户提供了一个强大的工具，可以帮助用户访问受限网站、保护个人隐私，以及实现访问真实地理位置所限制的资源。ProxyBroker的出现为用户提供了一个强大的工具，帮助用户突破网络限制，保护个人隐私，以及实现更多可能性。它的开源免费、多源代理、异步处理等优势使得它成为了网络代理工具中的一匹黑马，吸引了众多用户的关注和青睐。

Pydantic 是一个功能强大的 Python 数据验证库，它通过 Python 类型注解实现快速的数据验证和转换。它不仅提供了全面的类型验证、自动数据转换和详细的错误处理机制，还具有基于 Rust 实现的高性能核心验证器。凭借其优秀的 IDE 支持和可扩展性，Pydantic 在 FastAPI 等 Web 框架、配置管理、数据序列化以及 API 接口模型定义等多个场景中得到广泛应用。

在数据分析工作中,pandas是Python最重要的库之一。作为数据科学家和分析师,我们每天都在与数据打交道,如何提高数据处理效率就显得尤为重要。本文将分享10个实用的pandas技巧,帮助你提升工作效率。

fileconveyor是一个非常实用的文件处理库，它能大大简化我们的文件处理代码，提高开发效率。虽然它可能不如一些主流库知名，但其功能和性能都是非常出色的。

通过以上案例，我们可以看到Python可以帮助我们轻松地处理Excel数据，进行统计分析，并生成可视化报表，极大地提高工作效率。

settings文件详解，数据库，中间件，前端配置等

在数据可视化和地图处理领域，切片（Tiling）是一种常用技术，用于将大图像或地图分割成多个小块，以便在网页或应用中按需加载和显示。这种方法广泛应用于地图服务（如 Google Maps）和卫星图像处理。在 Python 中，tiler是一个简洁且强大的工具，可以帮助开发者快速实现图像切片、重组等功能。tiler 支持用户设置切片大小和重叠区域，以满足更精细的需求。

PyRun最显著的特征是其极小的体积。它仅占用5-6MB的磁盘空间，这对于需要轻量化部署的场景，例如嵌入式系统、服务器端微服务，以及Docker容器化应用，都具有巨大的优势。

在Python编程中，进度条是一种常用的工具，用于向用户展示程序的执行状态和进度。本文将介绍几种实现进度条的方法。

Python 3.13带来了许多令人兴奋的新特性和改进，涵盖了REPL、错误处理、并发、性能、类型系统等多个方面。虽然并非所有特性都立竿见影，但它为Python未来的发展指明了方向，也为开发者提供了更强大的工具和更流畅的开发体验。鼓励大家积极尝试Python 3.13，体验其带来的效率飞跃和体验焕新！

Pyarmor 是一个用于加密和保护 Python 脚本的工具。它能够在运行时刻保护 Python 脚本代码不被泄露，设置加密后脚本的使用期限，绑定加密脚本到硬盘、网卡等硬件设备。它支持多种 Python 版本和平台，包括 Windows、Linux 和 macOS。

Python Lambda 函数的 9 种玩法。

Dask 是一个灵活的并行计算库，专为大数据处理而设计。它能够将大数据集分割成更小的部分，利用并行计算来加速处理速度。Dask 的设计理念与 NumPy 和 Pandas 相似，所以如果你已经熟悉这两个库，使用 Dask 将会非常顺利。Dask 是一个强大且灵活的工具，特别适合于需要处理大规模数据集的场景。无论是数据清洗、计算还是合并，Dask 都能帮助你高效地完成任务。

clickjacking攻击又称为点击劫持攻击，是一种在网页中将恶意代码等隐藏在看似无害的内容（如按钮）之下，并诱使用户点击的手段

Pex是一个功能强大的Python打包和部署工具，它简化了Python项目的部署流程，提高了代码的可移植性和可维护性。对于需要将Python项目部署到不同环境的开发者来说，Pex是一个非常有用的工具。

在Python的世界里，文本文件可以有很多种编码方式，比如UTF-8、GBK、ISO-8859-1等等。Chardet就是一个可以帮助我们自动识别文本文件编码的库。它通过分析文本内容，猜测出最可能的编码方式。Chardet是一个非常实用的库，它帮助我们在处理不同编码的文本时更加得心应手。

如果你还在用传统的Django或者Flask，那你可能真的out了。CBVFastAPI，顾名思义，就是基于类的视图（Class-Based Views，简称CBV）的FastAPI。FastAPI，你懂的，那个号称“现代、快速（高性能）的Web框架”，而CBVFastAPI就是在这个基础上，让你的代码更加优雅和高效。

简单来说，itchat是一个让你可以用Python代码来登录微信、发送消息、获取好友列表等的库。但别担心，itchat是完全合法的，它只是让你的微信操作更加自动化。其实，itchat的功能远不止这些，它还能实现更多自动化的微信操作，比如自动回复消息、获取群聊信息等等。

通过上面的介绍和实际案例，大家应该对Fuk库有了一个基本的了解。Fuk库以其简洁的API和强大的功能，让我们的Python编程变得更加简单和高效。如果你也是一个Python爱好者，不妨试试Fuk库，相信它会成为你编程路上的好帮手。

Faust是一个非常强大的工具，可以帮助你处理那些看似复杂但实际上有规律的数据流。通过今天的介绍，希望你能对Faust有一个基本的了解，并能够开始尝试使用它来解决实际问题。

通过这三个案例，你应该对Vispy有了一个基本的了解。Vispy是一个强大的工具，它不仅可以帮助你绘制简单的2D和3D图形，还能够处理大规模的数据可视化任务。希望这篇文章能够帮助你入门Vispy，并激发你对数据可视化的兴趣。记住，Vispy的世界还有很多宝藏等着你去发掘！

Hey，Python小伙伴们，今天我要给你们安利一个超级好用的文本分词库——PKUSEG。在Python的世界中，文本处理是家常便饭，而分词则是文本处理的第一步。PKUSEG，全称“北京大学语言计算与机器学习研究组开发的分词工具”，它就像一把锋利的瑞士军刀，帮助我们轻松切割文本。PKUSEG的功能远不止于此，它还可以用于命名实体识别、关键词提取等高级文本分析任务。希望这篇文章能够帮助你们快速上手PKUSEG，并在你们的项目中发挥它的强大功能。

通过这篇文章，我们只是浅尝辄止地介绍了TIMM的一些基本功能。实际上，TIMM的功能远不止于此。它支持多种深度学习架构，如ResNet、EfficientNet等，并且可以轻松地进行自定义和扩展。无论你是Python领域的小白，还是有经验的开发者，TIMM都能为你的项目带来无限可能。希望这篇文章能够帮助你更好地了解和使用TIMM。

Hey，Python小伙伴们，今天我要给你们介绍一个超级实用的Python库——Sumy。如果你曾经为如何从一大堆文本中快速提取关键信息而头疼，那么Sumy就是你的救星。Sumy是一个文本摘要库，能够自动从长篇文章中提取出精华部分，就像一位专业的编辑，帮你筛选出最重要的信息。假设我们有一段文本，我们想要提取出关键词。text = "这是一段示例文本，我们将使用Sumy来提取关键词。Sumy是一个Python库，专门用于文本摘要。# 解析文本# 去除停用词# 创建摘要器# 生成摘要# 打印摘要。

Sympy，全称Symbolic Mathematics in Python，即Python中的符号数学。它是一个开源的Python库，专门用来进行符号计算。与我们常用的数学库NumPy不同，Sympy能够处理符号表达式，而不仅仅是数值计算。通过这篇文章，我们只是简单地窥探了Sympy的一小部分功能。Sympy就像一个数学魔法师，能够解决许多复杂的数学问题。无论你是数学专业的学生，还是对数学感兴趣的编程爱好者，Sympy都是你不可多得的好帮手。

Cerberus是一个用Python编写的小型、可扩展的数据验证库。它允许你定义一个规则集，然后验证数据是否符合这些规则。Cerberus的设计哲学是简单、直观，让数据验证变得不再复杂。Cerberus允许你添加自定义验证函数，以满足特定的验证需求。# 添加自定义规则# 使用自定义规则进行验证Cerberus是一个强大而灵活的数据验证工具，无论是对于初学者还是有经验的开发者，它都能提供简洁而高效的解决方案。通过本文的介绍，希望你能对Cerberus有一个基本的了解，并能够将其应用到你的项目中。

Colander是一个Python库，专门用于数据验证和处理。它提供了一种灵活而强大的方法来定义和验证数据结构。对于初学者来说，理解Colander的基本概念和使用方法是非常重要的。下面，我将详细介绍Colander的基本概念、安装方法、以及如何使用它来验证数据。在Python开发中，数据验证是确保应用程序稳定运行的关键步骤。Colander库通过定义数据模式(schema)来验证数据，确保数据符合预期的格式和类型。

Pydantic是一个用于数据验证和设置管理的Python库，它使用Python类型提示来验证输入数据。Pydantic的核心功能是确保传入的数据符合预期的格式和类型，从而减少因数据问题导致的bug。Pydantic支持更复杂的类型，如列表、字典，以及自定义类型。你可以使用泛型模型来定义这些复杂类型。name: str# 使用EmailStr类型Pydantic是一个强大的库，它通过利用Python的类型提示来提供数据验证功能。它不仅提高了代码的可读性和可维护性，还帮助开发者在开发过程中避免数据错误。

在Python的世界中，Schematics是一个用于数据验证和转换的库。它通过定义数据结构的模式(schema)来帮助开发者确保数据的一致性和正确性。简单来说，Schematics就像是数据的守护者，确保传入的数据符合我们的预期。Schematics的核心是模式（Schema），它定义了数据的结构和类型。

在Python的世界中，数据验证是一个常见的需求。无论是从用户输入获取数据，还是从外部API接收数据，我们都需要确保这些数据符合我们的预期格式。这就是Schema库发挥作用的地方。Schema是一个Python库，用于验证数据结构，确保数据的完整性和正确性

在深入了解Honcho之前，我们先来聊聊Procfile。Procfile是一个文本文件，用来定义你的应用需要哪些进程。: 通过今天的介绍，希望大家对Honcho有了更深入的了解。它是一个简单而强大的工具，可以帮助你轻松管理多个Python进程。无论你是开发Web应用还是需要处理复杂的后台任务，Honcho都能助你一臂之力。下次当你的项目需要同时运行多个进程时，不妨试试Honcho，让它成为你的得力助手！

Trio是一个用于编写高效、可扩展的并发代码的Python库。它提供了一种全新的编程范式，允许开发者以一种直观且安全的方式处理异步操作。Trio的设计目标是简单、强大且易于使用，特别适合需要处理大量并发任务的应用程序。

Arrow是一个非常强大的时间处理库，它简洁、易用，并且功能丰富。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和使用Arrow，让你在Python编程中如虎添翼。记住，就像箭手一样，熟练掌握Arrow，你就能在时间的战场上百发百中。如果你对Arrow有更深的兴趣，或者想要了解更多Python相关的知识，欢迎关注我！

python模块打包发布到模块仓库

Pycharm cannot set up a python SDK问题以及缺失pyvenv.cfg解决方法

python自动生成项目依赖文件及从指定文件中安装项目依赖1、自动生成项目所需依赖包2、自动安装所需要的依赖(requirements.txt)1、自动生成项目所需依赖包pip freeze > requirements.txt2、自动安装所需要的依赖(requirements.txt)pip install -r requirements.txt...

Python中venv虚拟环境使用（Linux环境）1、创建虚拟环境2、激活这个虚拟环境1、创建虚拟环境在Linux或者Mac环境下使用如下命令创建虚拟环境#创建项目$ mkdir myproject#进入项目目录下$ cd myproject#创建虚拟环境$ python3 -m venv venv2、激活这个虚拟环境在linux系统，如第1节中的目录下执行如下命令，即可激活这个虚拟环境。$ . venv/bin/activate...