概述 我们先看一下什么是json。 JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。 简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 JSON 语法规则 在javascript语言中，一切都是对象。因此，任何
Python类中有些方法名、属性名的前后都添加__双下画线，这种方法、属性通常属于Python的特殊方法和特殊属性。通过重写这些方法或直接调用这些方法来实现特殊功能。今天来聊聊构造方法__new__实际程序的应用场景。
除了将字符串转换为更有用的 Python 对象之外，还有许多库具有一些有用的方法和工具，可以让你更轻松地进行时间测试、将时间转换为不同的时区、以人类可读的格式输出时间信息，本文将介绍以下六个Python的时间日期库：
代码解析： 在这个例子中，我们使用range(1, 11)生成1到10的数字序列，并通过列表推导式计算每个数字的平方，最终得到squares列表。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
下载 Releases文件，解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
对于高质量的Web 应用来说，使用简洁、优雅的URL 模式是一个非常值得重视的细节。Django 让你随心所欲设计你的URL，不受框架束缚。
概述 本文主要介绍基于Python3进行接口测试时，应该掌握Python3哪些基本的能力，主要从以下几个方面进行说明。 Python3基本语法 Python3http库urllib/requests/locus Python3各类格式解析 unittest测试框架 其他一些能力，例如算法、数据结构等等 这里大致说明一下，后续各专题专门就每一类能力进行分享。 Python3基本语法 对于Python3的入门学习和掌握，请参见我前期所发布的《快学Python3》系列，有30多
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python列表(list)操作技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
曾几何时，我们中的一个人（Lacey）盯了一个多小时的 Python 文档中描述日期和时间格式化字符串的表格。当我试图编写从 API 中将日期时间字符串转换为 Python datetime 对象时，我很难理解其中的特定部分，因此我决定请求帮助。
在当今数字时代，构建高效、可扩展的Web应用程序是开发者们的一项重要任务。Python，作为一种简洁、强大的编程语言，为Web开发提供了丰富的工具和框架。在本篇文章中，我们将探讨使用Python构建Web应用程序的最佳实践，通过代码实例和深度解析来帮助你更好地理解和运用这些技术。
在本系列前面所有文章中，我们分别介绍了 argparse、docopt 和 click 的主要功能和用法。它们各具特色，都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的，需要先设置解析器，再定义参数，再解析命令行，最后实现业务逻辑。docopt 先用声明式的语法定义出参数，再过程式地解析命令行和实现业务逻辑。click 则是用装饰器的方式进一步简化显式的命令调用逻辑，但仍然不够面向对象。
简洁、优雅的URL 模式在高质量的Web 应用中是一个非常重要的细节。Django 允许你任意设计你的URL，不受框架束缚。
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个类变量和实例变量的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
这是一个简单的Python爬虫实例，我们将使用urllib库来下载一个网页并解析它。
在上一篇博客 【Android 逆向】使用 Python 代码解析 ELF 文件 ( PyCharm 中创建 Python 程序 | 导入 ELFFile 库 | 解析 ELF 文件 ) 中 , 使用 Python 解析 ELF 文件 , 重点是了解 ELFFile 对象的结构 , 下面开始使用断点调试 , 查看具体的 ELFFile 对象细节 ;
XML 指可扩展标记语言（eXtensible Markup Language），标准通用标记语言的子集，是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。 你可以通过本站学习 XML 教程
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 文档解析：lxml库的使用 ---- Python 文档解析：lxml库的使用 1.lxml库简介 2.lxml库方法介绍 3.代码实例 ---- 1.lxml库简介 lxml 是 Python 常用的文档解析库，能够高效地解析 HTML/XML 文档，常用于 Python 爬虫。 lxml
>>>a = {1: [1,2,3]} >>> b = a.copy() >>> a, b ({1: [1, 2, 3]}, {1: [1, 2, 3]}) >>> a[1].append(4) >>> a, b ({1: [1, 2, 3, 4]}, {1: [1, 2, 3, 4]})
在第一篇“初探 fire”的文章中，我们初步掌握了使用 fire 的简单步骤，了解了它 Pythonic 的用法。
当然，小编这里不是要大家去爬取个人信息，而是因为有这样可能的存在，就越要保护好自己的隐私。
在Python解析器中，内置了大量可以直接使用的函数，称之为内置函数，提供了日常编程中要用到的基础功能。
这是一个系列文章，主要分享python的使用建议和技巧，每次分享3点，希望你能有所收获。
公众号：FunTester，原创分享爱好者，腾讯云、掘金社区、开源中国推荐，知乎八级原创作者，主要方向接口功能、自动化、性能测试，兼顾白盒测试，框架开发，业务开发。工作语言Java和Groovy，欢迎关注。 GitHub地址 测开笔记 我的开发日记（一） 我的开发日记（二） 我的开发日记（三） 我的开发日记（四） 我的开发日记（五） 我的开发日记（六） 我的开发日记（七） 我的开发日记（八） 我的开发日记（九） 我的开发日记（十） 我的开发日记（十一） 我的开发日记（十二） 我的开发日记（十三） 我的开发日
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个Python基础问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。
Pydantic 是一个强大的 Python 库，用于数据验证和解析，特别是用于处理 JSON 数据。它的主要目标是使数据验证和解析变得简单、直观和可维护。本文将介绍 Pydantic 的基础知识，包括如何定义模型、验证数据以及处理错误。
Urllib 库里还提供了 parse 这个模块，它定义了处理 URL 的标准接口，例如实现 URL 各部分的抽取，合并以及链接转换。它支持如下协议的 URL 处理：file、ftp、gopher、hdl、http、https、imap、mailto、 mms、news、nntp、prospero、rsync、rtsp、rtspu、sftp、shttp、 sip、sips、snews、svn、svn+ssh、telnet、wais，本节我们介绍一下该模块中常用的方法来感受一下它的便捷之处。
base: - name: wang - age: 33 - site: - web1: http:/www/baidu.com - web2: http://www.163.com
1.类的继承关系和生活中父亲、儿子、孙子之间的关系一样，Python中若A类继承B类，则A类称之为子类，B类称之为父类（也称为基类）。 2.类的继承方式分为:单继承、多继承两种； 类的单继承是指，A类只继承一个父类B，如下图所示：
Ansible 2 API ansible 2 API发生了很大的变化。 通过对ansible 2.4.2 的源代码(Python 环境为2.7.5)进行分析来学习如何使用ansible 2 api 并自己编写一个ansible api。 ansible 2.4.2 相对于 ansible 2.2.2 变化比较大的地方是 Inventory 类和解析 inventory 的方式。 我们分析ansible的AdHocCLI模式来了解ansible的运行过程。 入口文件分析： 入口文件：ansible 命令
在使用python写脚本的时候，我们经常会用到命令行解析包argparse，我们引入这个包之后，就可以对传入python的参数进行解析，得到我们想要的结果。
_new_的作用 在python中_new_方法与_init_方法类似，但是如果两都存在那么_new_闲执行。 在基础类object中，_new_被定义成了一个静态方法，并且需要传递一个参数cls。Cls表示需实例化的类，此参数在实例化时由Python解析器自动提供。 new()是在新式类中新出现的方法，它作用在构造方法init()建造实例之前，可以这么理解，在Python 中存在于类里面的构造方法init()负责将类的实例化，而在init()调用之前，new()决定是否要使用该init()方法，因为new()可以调用其他类的构造方法或者直接返回别的对象来作为本类 的实例。 New（方法的特性） new()方法是在类准备将自身实例化时调用。 new()方法始终都是类的静态方法，即使没有被加上静态方法装饰器。 实例 class Person(object): def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __new__(cls, name, age): if 0 < age < 150: return object.__new__(cls) # return super(Person, cls).__new__(cls) else: return None def __str__(self): return '{0}({1})'.format(self.__class__.__name__, self.__dict__) print(Person('Tom', 10)) print(Person('Mike', 200)) 结果： Person({'age': 10, 'name': 'Tom'}) None Python3和python2中_new_使用不同 Python2的写法 注意python版本大于等于2.7才支持 class Singleton(object): def __new__(cls,args, *kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): print(cls) cls._inst = super(Singleton, cls).__new__(cls,args,*kwargs) return cls._inst Python3的写法 class Singleton(object): def __new__(cls,args, *kwargs): if not hasattr(cls,'_inst'): print(cls) cls._inst = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._inst 如果Python3的写法跟Python2写法一样,那么倒数第二行会报错"TypeError: object() takes no parameters"
python-mysql-replication 是基于python实现的 MySQL复制协议工具，我们可以用它来解析binlog 获取日志的insert，update，delete等事件 ，并基于此做其他业务需求。比如数据更改时失效缓存，监听dml事件通知下游业务方做对应处理。
概述 本章节将为大家介绍如何使用Python来编码和解码json对象。 json是javascript object notation的简写，是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，是目前前后端最常用的数据交互格式之一。 标准库 在Python中，提供了标准的json库来对json串进行解码和编码解析。 常用的函数如下 json.dumps 将python对象编码成json字符串, 返回json串 json.loads 将已编码的json串解码为python对象，返回python对应的数据类型 下面我们
在之前学习 AutoGPT 的过程中，AutoGPT 的 Command 模块可以针对于 LLM 的一些局限性做补充，比如爬取网页信息，精密计算，代码执行等。Agents 设计的初衷也是同样的目的，补充大语言模型的能力。
PyYAML现在维护在https://github.com/yaml/pyyaml。此页面仅用于历史目的。
从上面的代码中可以看到，我们继承内置类型dict并重写了它的__setitem__方法，但是只有使用d['two'] = 2才生效了
列表推导式提供了一个创建链表的简单途径，无需使用 map() ， filter() 以及 lambda 。以定义方式得到列表通常要比使用构造函数创建这些列表更清晰。每一个列表推导式包括在一个 for 语句之后的表达式，零或多个 for 或 if 语句。返回值是由 for 或 if 子句之后的表达式得到的元素组成的列表。如果想要得到一个元组，必须要加上括号。
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最近尝试了Python语言的开源命令行便捷工具库Google Fire，它是用来加速用户编写命令行程序的一个小工具库，该工具使用非常方便，节省了编写命令行程序繁琐的参数解析代码的时间。
爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
为啥要学这个，因为 FastAPI 是基于它进行开发的，而且是个不错的框架，所以有必要深入学习
2、如果不在当前目录中，Python将在shell变量PYTHONPATH下搜索每个目录。
导读：本文的目标是介绍一些Python库，帮助你从类似于PDF和Word DOCX 这样的二进制文件中提取数据。我们也将了解和学习如何从网络信息源（web feeds）（如RSS）中获取数据，以及利用一个库帮助解析HTML文本并从文档中提取原始文本。
花下猫语：Python 之父在 Medium 上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ，宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。
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