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- 什么是单元测试？单元测试是一种软件测试方法，用于验证代码中最小可测试单元的行为是否正确。在Python中，通常使用unittest或pytest等库来编写单元测试。让我们通过一个简单的示例来演示单元测试。假设我们有一个简单的函数，用于计算两个数字的和：# my_math.pydef add(x, y): return x + y现在，我们将使用unittest编写一个测试用例来验证这... 什么是单元测试？单元测试是一种软件测试方法，用于验证代码中最小可测试单元的行为是否正确。在Python中，通常使用unittest或pytest等库来编写单元测试。让我们通过一个简单的示例来演示单元测试。假设我们有一个简单的函数，用于计算两个数字的和：# my_math.pydef add(x, y): return x + y现在，我们将使用unittest编写一个测试用例来验证这...
- 1. 异步编程简介异步编程是一种非阻塞式的编程范式，通过在程序中引入异步任务，使得程序可以在等待某些操作完成的同时继续执行其他任务，从而提高了程序的并发性和性能。 2. asyncio概述asyncio是Python标准库中提供的用于编写异步应用程序的模块。它基于事件循环（event loop）机制，通过协程（coroutine）来实现异步任务的调度和执行。 2.1 async/await... 1. 异步编程简介异步编程是一种非阻塞式的编程范式，通过在程序中引入异步任务，使得程序可以在等待某些操作完成的同时继续执行其他任务，从而提高了程序的并发性和性能。 2. asyncio概述asyncio是Python标准库中提供的用于编写异步应用程序的模块。它基于事件循环（event loop）机制，通过协程（coroutine）来实现异步任务的调度和执行。 2.1 async/await...
- 1. 类与对象OOP的核心概念是类与对象。类是一个抽象的概念，用于描述具有相似属性和方法的对象的模板。而对象是类的实例，是具体的数据结构，包含特定的属性和方法。让我们通过一个简单的例子来创建一个Person类：class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = a... 1. 类与对象OOP的核心概念是类与对象。类是一个抽象的概念，用于描述具有相似属性和方法的对象的模板。而对象是类的实例，是具体的数据结构，包含特定的属性和方法。让我们通过一个简单的例子来创建一个Person类：class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = a...
- 1. Scikit-learn简介Scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy和Matplotlib的机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了从数据预处理到模型评估的整个机器学习流程。它支持监督学习、无监督学习和降维等任务，适用于各种应用场景。# 安装Scikit-learnpip install scikit-learn 2. 数据准备在机器学习任务中，数据是至关重要的一环... 1. Scikit-learn简介Scikit-learn是一个基于NumPy、SciPy和Matplotlib的机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了从数据预处理到模型评估的整个机器学习流程。它支持监督学习、无监督学习和降维等任务，适用于各种应用场景。# 安装Scikit-learnpip install scikit-learn 2. 数据准备在机器学习任务中，数据是至关重要的一环...
- 异常处理的基础在Python中，异常是指在程序执行期间出现的错误或异常情况。为了更好地处理这些异常，Python提供了一套强大的异常处理机制，其中包括try、except、finally和raise等关键字。 基本的异常处理结构try: # 可能引发异常的代码块 result = 10 / 0except ZeroDivisionError as e: # 处理特定异常 ... 异常处理的基础在Python中，异常是指在程序执行期间出现的错误或异常情况。为了更好地处理这些异常，Python提供了一套强大的异常处理机制，其中包括try、except、finally和raise等关键字。 基本的异常处理结构try: # 可能引发异常的代码块 result = 10 / 0except ZeroDivisionError as e: # 处理特定异常 ...
- 多线程多线程是一种轻量级的并发处理方式，适用于I/O密集型任务。Python提供了threading模块来实现多线程编程。下面是一个简单的例子，展示了如何使用多线程计算斐波那契数列：import threadingdef fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) + f... 多线程多线程是一种轻量级的并发处理方式，适用于I/O密集型任务。Python提供了threading模块来实现多线程编程。下面是一个简单的例子，展示了如何使用多线程计算斐波那契数列：import threadingdef fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) + f...
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- 1. 选择合适的Web框架Python有许多优秀的Web框架可供选择，其中最流行的包括Django、Flask和FastAPI。不同的框架适用于不同的场景，选择合适的框架是构建成功应用的第一步。 代码实例 - 使用Flask构建简单的Web应用from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/... 1. 选择合适的Web框架Python有许多优秀的Web框架可供选择，其中最流行的包括Django、Flask和FastAPI。不同的框架适用于不同的场景，选择合适的框架是构建成功应用的第一步。 代码实例 - 使用Flask构建简单的Web应用from flask import Flask, render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/...
- NumPy简介NumPy是用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象（numpy.ndarray）和用于处理这些数组的工具。让我们从安装NumPy开始：pip install numpy接下来，我们将创建一个简单的NumPy数组并演示一些基本的操作：import numpy as np# 创建一个一维数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 打印数组pri... NumPy简介NumPy是用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象（numpy.ndarray）和用于处理这些数组的工具。让我们从安装NumPy开始：pip install numpy接下来，我们将创建一个简单的NumPy数组并演示一些基本的操作：import numpy as np# 创建一个一维数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 打印数组pri...
- Python从0到100（六）：Python分支和循环结构的应用 Python从0到100（六）：Python分支和循环结构的应用
- Python从0到100（五）：Python分支结构和循环结构 Python从0到100（五）：Python分支结构和循环结构
- 装饰器是什么？装饰器是一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，从而实现对原始函数的增强或修改。通过装饰器，我们可以在不修改原始函数代码的情况下，添加新的功能或行为。在Python编程中，装饰器（Decorator）是一种强大而灵活的工具，用于修改函数或方法的行为。它们广泛应用于许多Python框架和库，如Flask、Django等。本文将深入探讨装饰器的概念、使用方... 装饰器是什么？装饰器是一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，从而实现对原始函数的增强或修改。通过装饰器，我们可以在不修改原始函数代码的情况下，添加新的功能或行为。在Python编程中，装饰器（Decorator）是一种强大而灵活的工具，用于修改函数或方法的行为。它们广泛应用于许多Python框架和库，如Flask、Django等。本文将深入探讨装饰器的概念、使用方...
- 1. eval函数的基础用法eval函数允许将字符串当作有效的Python表达式来执行，从而动态地计算表达式的值。以下是一个简单的例子：# 基本用法expression = "2 + 3 * 4"result = eval(expression)print(f"结果: {result}")在这个例子中，eval函数将字符串"2 + 3 * 4"解析为一个表达式，并返回其计算结果。在这种情况... 1. eval函数的基础用法eval函数允许将字符串当作有效的Python表达式来执行，从而动态地计算表达式的值。以下是一个简单的例子：# 基本用法expression = "2 + 3 * 4"result = eval(expression)print(f"结果: {result}")在这个例子中，eval函数将字符串"2 + 3 * 4"解析为一个表达式，并返回其计算结果。在这种情况...
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