元类是Python中的一种高级功能，用于控制类的创建与行为。通过使用元类，开发者可以在创建类时进行动态定制，修改或添加属性、方法，甚至改变类的初始化过程。本文深入剖析Python元类的工作原理，介绍如何通过`type`函数和`__metaclass__`属性生成动态类，演示如何实现自定义的类行为。本文将通过详细的代码示例和中文注释，帮助读者掌握元类在实际开发中的应用，包括创建类工厂、自动验证属性、单例模式等高级编程技巧。 ...继续阅读 (23)

总是按耐不住折腾的心。博士报名搞完了，毕业论文初稿也搞完了，甚至还重新查了个重，只有3.9%，校内互检重复率1%。后面需要改就再改改吧，能混毕业就行。毕业论文还剩一个致谢没写，一时不知从何写起，酝酿酝酿再写吧。114页，4.8w字，够了够了。忙里偷闲的时候，又把自己的两台电脑折腾了下。之前是因为项目还有毕业的原因，一直没弄。现在我也是ubuntu+win10双机位的人了。把本科的旧电脑装了个ubuntu写写代码还是能用的。现在给它装win10感觉它都跑不动了。我发现使用linux的最大好处就是可以沉浸式开发，因为系统对娱乐软件、即时聊天软件的支持算不上太好。旧电脑从我第一次打开到现在已经过去六七年了。电池也出现了问题，充不上电。赶着双十一也没买什么东西，买一个188元的电脑电池吧，感觉又可以多陪伴我几年了。自己的生产力电脑则是重装了win10专业工作站版，在itellyou上下载的镜像，其实安装系统不难，安装软件倒是挺麻烦的。pycharm、visual studio、anaconda、clash、google浏览器、qt、typora、火绒、office......巴拉巴拉，一大堆零零碎碎的。两台电脑的code环境现在都算完毕了。后面的时间我要开始撸C++了。虽然现在python用的得心应手，但是只停留在import和gpt不是长久的办法，打铁还需自身硬。离博士入学大约还有四五个 ...继续阅读 (16)

装饰器是Python中一种强大且灵活的工具，能够在不改变原函数的情况下添加功能。在实际应用中，我们经常需要将多个装饰器组合使用，实现更复杂的功能。本文详细解析Python中的装饰器链，从装饰器的执行顺序、参数传递到函数嵌套的作用，深入探讨如何构建和应用组合装饰器。通过丰富的代码示例与中文注释，本文将展示如何在项目中有效地使用组合装饰器，并讨论一些高级技巧，如动态组合装饰器、装饰器参数传递以及避免常见的装饰器陷阱。 ...继续阅读 (24)

图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型，广泛应用于社交网络分析、分子建模、推荐系统等领域。GNN通过将信息从节点传递到邻居节点来学习节点和图的表示。本文深入探讨了GNN的原理，介绍了基于Python和PyTorch Geometric库的GNN实现方法，重点展示了如何构建和训练GNN模型，并将其应用于社交网络和化学分子建模。通过详细的代码示例与中文注释，读者可以学会从零开始搭建GNN模型，掌握图神经网络在不同场景中的应用与优化方法。 ...继续阅读 (21)

《Python OpenCV从菜鸟到高手》是一本深入探讨Python与OpenCV技术的图像处理教程。从Python的基础知识到OpenCV的强大功能，这本书带领读者逐步掌握计算机视觉的核心技术。Python因其简洁和强大的库生态被广泛应用于数据分析、人工智能等领域，而OpenCV则是图像处理与计算机视觉的利器。本书通过循序渐进的方式，让读者从零基础到掌握高级图像处理技能，帮助你实现从初学者到高手的跃升。 ...继续阅读 (22)

自然语言生成（NLG）是自然语言处理（NLP）的重要分支，通过构建模型生成连贯、有意义的文本内容。本文将带领读者使用Python构建NLG系统，首先介绍LSTM（长短期记忆）模型生成文本的基本实现，随后探索基于Transformer的生成模型，包括编码器-解码器结构和自注意力机制。结合丰富的代码示例，文章详细介绍如何处理文本数据、构建与训练模型，最终实现一个文本生成系统。读者可以通过本教程学习到NLG的基本方法，并掌握实现语言生成模型的核心技术。 ...继续阅读 (23)

时间序列数据在金融、天气预报和销售预测等领域有着广泛的应用。通过LSTM（长短期记忆）神经网络，Python可以帮助我们分析和预测时间序列中的趋势与规律。本文将详细讲解如何使用Python与LSTM进行时间序列数据的处理与预测，并展示如何将LSTM应用于股市数据的分析与未来趋势预测。通过大量代码示例，本文会帮助您掌握如何对数据进行预处理、构建LSTM模型、训练模型和评估预测结果，从而对股票市场的未来趋势进行预测。 ...继续阅读 (16)

自动化机器学习（AutoML）为机器学习模型的调参与优化提供了全新解决方案。它能自动执行模型选择、特征工程、超参数调优等多个步骤，大大降低了模型开发的技术门槛。本文将深入探讨AutoML的核心流程和应用场景，并通过Python展示如何使用AutoML工具（如`TPOT`和`Auto-sklearn`）自动完成模型选择与调参过程。我们将通过详细代码示例，展示如何使用AutoML进行模型自动优化，帮助开发者节省大量调参时间，提升机器学习项目的效率与性能。 ...继续阅读 (21)

生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，由生成器和判别器两个网络组成，通过对抗式训练生成高质量的图像或其他类型的数据。GAN的创新在于其训练方式：生成器试图生成以假乱真的数据，而判别器则学习区分真实数据和生成的数据。本教程将带领读者使用PyTorch从零开始实现一个简单的GAN，涵盖模型结构、损失函数的定义和训练步骤，并在MNIST数据集上训练生成手写数字的图像。文章包含详细的中文注释代码，逐步解析每个步骤的实现，帮助读者深入理解GAN的工作原理与实现方法。 ...继续阅读 (24)

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Django Frameworkadalah salah satu framework web berbasis Python yang paling populer di dunia. Dikembangkan untuk menyederhanakan proses pengembangan aplikasi web, Django memungkinkan pengembang untuk fokus pada pembuatan fitur tanpa mengkhawatirkan aspek teknis dasar. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi Django framework, alasan memilih Django untuk proyek Anda, dan praktik terbaik yang perlu diikuti untuk memaksimalkan kinerjanya.Apa Itu Django Framework?Django adalah framework Python untuk pengembangan web yang dirancang agar cepat, aman, dan skalabel. Framework ini didasarkan pada pola ...继续阅读 (15)

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[解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界](https://unitymarvel.blog.csdn.net/article/details/141889588?spm=1001.2014.3001.5502) ...继续阅读 (25)

Python的内存管理机制为开发者提供了高效、灵活且易用的内存控制方式。本文将系统性地深入探讨Python内存管理的关键机制：引用计数、垃圾回收、弱引用，以及各个机制的优缺点与适用场景。文章首先分析引用计数的基本原理，探讨Python如何自动管理对象的生命周期。接着，我们将深入了解Python的垃圾回收机制及分代回收策略的实现过程。最后，通过详细的代码示例和实际应用场景展示弱引用的使用方法，以及如何优化程序的内存使用，确保程序高效运行。通过阅读本文，读者将全面理解Python的内存管理机制，并掌握优化内存使 ...继续阅读 (19)

Python的多重继承机制允许一个类从多个父类中继承属性和方法，这带来了极大的灵活性和复用性，但也引发了“菱形继承”问题，即多条继承路径导致同一属性或方法重复调用。为了解决此问题，Python引入了MRO（方法解析顺序）规则，以确保方法调用的唯一性和一致性。本文将深入探讨Python多重继承的工作机制，全面分析MRO顺序的计算方法，并解释C3线性化算法如何避免菱形继承问题。随后，通过丰富的代码示例和中文注释展示`super()`的实际应用，帮助读者在实践中灵活使用多重继承，掌握MRO的复杂用法，并避免常见的 ...继续阅读 (25)

Python 中的 GIL（全局解释器锁）对多线程并发执行的限制性影响是开发者在性能优化时需要特别关注的内容。本文将详细讨论 GIL 的工作机制及其对多线程性能的影响，深入分析 Python 多线程在 CPU 密集型和 I/O 密集型任务中的局限性。此外，本文将通过丰富的代码示例，展示如何使用 `multiprocessing` 模块实现并行计算，规避 GIL 带来的性能瓶颈。通过本文的学习，读者将深入理解 GIL 对 Python 多线程的限制性影响以及合理使用多进程的方式来优化 Python 程序的性能 ...继续阅读 (24)

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Python 中的魔法方法是一种强大的特性，它们允许开发者为类添加特殊行为，从而使类能够模拟内置对象或实现自定义行为。本文将深入探讨Python中常用的魔法方法，如 `__str__`、`__repr__`、`__call__` 等，通过丰富的代码示例详细解析这些方法的实现方式和应用场景。文章中会展示如何运用魔法方法使类支持多种表现形式、自定义输出、作为函数调用等功能。通过对这些方法的掌握，开发者可以提升代码的可读性、灵活性和可扩展性，深入理解Python的面向对象编程特性。 ...继续阅读 (24)

在Python编程中，可迭代对象与迭代器是核心概念，广泛应用于数据处理、流式数据传输和惰性求值等场景。理解它们的定义、特性以及如何自定义实现，能帮助开发者更好地编写高效代码。本文将系统性地介绍Python中迭代器与可迭代对象的工作原理，深入探讨 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法的实现方式，并通过大量代码示例展示如何创建自定义的可迭代类，应用于惰性生成数据流、支持双向迭代和自定义迭代行为等高级应用。本文的每个示例代码都附有详细中文注释，帮助读者深刻理解这一特性在Python编程中的 ...继续阅读 (29)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。分享了 11 篇文章，12 个开源项目，1 则音视频，2 则热门讨论，全文 2000 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 如何用 Python 开发一个 NoSQL 数据库？② Python 3.13，什么没有成为头条新闻？③ PEP-750 – 模板字符串④ DRF 框架组件源码分析及改编源码系列⑤ 从 Python 到 CPU 指令⑥ 用 Python 包解析器解数独问题⑦ 不要使用递归实现统一化⑧ 给 Python REPL 添加键盘快捷键⑨ 使用 CSnakes 将 Python 嵌入到 .NET 项目中⑩ Streamlit vs Gradio：Python 仪表板的终极对决⑪ REST API 已经 25 岁了：它是如何形成的，以及将来可能会怎样？🐿️项目&资源① jamesql：用 Python 实现的内存 NoSQL 数据库② tabled：检测并解析表格为 Markdown 和 csv③ ClickPy：Clickhouse 提供支持的 PyPI 包分析网站④ finstruments：用 Python 和 Pydantic 构建的金融工具定义库⑤ p ...继续阅读 (8)

在Python编程中，可迭代对象和迭代器构成了许多数据操作的核心。理解它们的定义、如何实现自定义的可迭代对象，以及深入掌握 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法的实现细节，不仅能提升代码的可读性和高效性，还为理解Python的底层机制打下坚实基础。本文章从概念入手，通过大量的代码示例和细致的中文注释，深入探讨Python中可迭代对象与迭代器的实现细节。将介绍惰性求值、自定义数据流、多种迭代模式的支持、以及实际应用场景等内容，使读者能扎实掌握Python中这一关键特性。 ...继续阅读 (22)

Python的动态类型系统是其灵活性和广泛适用性的重要因素，但在大型项目中，类型安全问题也可能带来隐患和复杂性。本文深入解析Python的动态类型机制，探讨类型提示（type hints）如何改善代码的可读性与可维护性，并详细介绍静态类型检查工具——mypy。在大量示例代码中，我们将展示如何通过类型提示减少错误，提升开发效率，确保项目在开发过程中的安全性与稳定性。同时，本文将通过代码片段与中文注释，帮助读者理解如何在Python项目中使用mypy实现动态与静态类型的平衡。这种结合不仅能够减少运行时错误，还能 ...继续阅读 (27)

上文中提到的自动格式化工具仅能针对正文的内容进行处理，如需处理全篇内容，可以尝试 pangu 自动格式化工具！安装pangu 有多种执行语言，包括 Go/Java/JavaScript/Python 等，本篇以 Python 为例，演示如何安装：1pipinstall-U pangu使用 pip 工具 pangu ，需要安装依赖，以Ubuntu为例：1sudo apt -yinstallpython3-pip使用1pangu -fOLD.txt >>NEW.txt注意：pangu仅可以针对单个文件进行转换，可通过pangu -f OLD.txt查看转换结果，然后再通过上面命令写入到文件。 ...继续阅读 (10)

快到情人节了，作为技术宅男，杜老师教大家如何通过 Python 给女神表白。其实 Python 可以做很多事情，通过其强大的库能实现各种效果，今天杜老师准备了一段很简单的代码，感兴趣的小伙伴可以试一下！表白代码12345importtimewords= input('Please input the words you want to say!:')foritem in words.split():print('\n'.join([''.join([(item[(x-y) % len(item)] if ((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0else ' ') for x in range(-30,30)]) for y in range(12, -12, -1)]))time.sleep(1.5);注意：不需要安装任何库；仅支持英文字母的输入；单词间需要加空格；单词越多，持续效果越久！运行效果点击播放效果： ...继续阅读 (14)

【摘要】本人之前对C#开发非常喜欢，也从事开发C#开发桌面开发、Web后端、Vue前端应用开发多年，最近一直在研究使用Python，希望能够把C#的一些好的设计模式、开发便利经验引入到Python开发中，很多时候类似的开发方式，可以极大提高我们开发的效率，本篇随笔对wxpython控件实现类似C#扩展函数处理的探究总结。阅读全文 ...继续阅读 (32)

当我们使用大模型生成JSON，或者爬虫抓取数据时，可能会遇到一些有异常的JSON，例如：括号不闭合1{"profile":{"name":"xx","age":20}没有引号1{name:青南,age:20,salary:"99999999, }反斜杠异常1{"name":"青南","age":20,"salary: "\"very big\\""}Python的json模块解析这些有问题的JSON时就会报错。这个时候，可以使用一个叫做json-repair的第三方库来解决问题。使用pip就可以安装json-repair。导入以后，就可以像json.loads一样使用了，运行效果如下图所示：对于双引号异常和反斜杠异常，也能正常解析：字符串型的Python字典，也能正常解析，如下图所示：使用这个模块，在很大程度上就能避免JSON解析不对的问题了。 ...继续阅读 (21)

装饰器是Python中一种强大的功能，它可以在不改变原始函数代码的情况下为函数添加功能。本文旨在从零开始，引导读者理解装饰器的核心概念，学习如何编写并灵活应用装饰器来增强代码的复用性和可维护性。首先，我们会介绍装饰器的基本语法和工作原理，然后通过实际的应用场景展示装饰器在日志记录、性能分析、权限验证和缓存等方面的广泛用途。通过详细的示例和最佳实践，本文帮助读者掌握如何编写高效的装饰器，从而使代码更加优雅和灵活。 ...继续阅读 (24)

Python的上下文管理器是一种强大的工具，能够有效简化资源管理流程，提升代码的可读性和维护性。通过`with`语句，开发者可以更轻松地管理文件、数据库连接、线程锁以及其他需要显式关闭或释放的资源。然而，很多人对上下文管理器的理解仅限于基础的文件操作，而忽视了它在更复杂场景中的潜力。本篇文章深入探讨Python上下文管理器的高级用法，包括自定义上下文管理器、使用`contextlib`模块创建更灵活的资源管理结构，以及上下文管理器在多线程和异步编程中的应用。文章还将详细剖析如何在函数式编程中利用上下文管理器 ...继续阅读 (13)

DL/T 645是中国国家电网公司制定的一种用于电能表通信的协议，全称为《多功能电能表通信协议》。该协议主要用于电能表与数据采集终端（如集中器、抄表器等）之间的通信，以实现电能数据的采集、传输和管理。主要特点多功能性：支持多种电能参数的读取和设置，如电压、电流、功率、电能、功率因数等。灵活性：支持多种通信方式，如RS-485、红外、无线等。安全性：支持数据加密和身份验证，确保数据传输的安全性。标准化：符合国家电网公司的标准，便于大规模部署和维护。协议结构DL/T 645协议的数据帧结构通常包括以下几个部分：帧起始符：标识数据帧的开始，通常为0x68。地址域：标识电能表的地址，通常为6字节。控制码：标识命令类型，如读取数据、写入数据等。数据域：包含具体的命令数据或返回的数据。校验码：用于校验数据帧的完整性，通常为1字节。帧结束符：标识数据帧的结束，通常为0x16。常用命令读取数据：用于读取电能表的各种参数，如电压、电流、功率等。写入数据：用于设置电能表的参数，如时间、费率等。广播校时：用于同步电能表的时间。冻结命令：用于冻结电能表的当前数据，便于后续读取。应用场景DL/T 645协议广泛应用于智能电网、电力监控系统、远程抄表系统等领域。通过该协议，可以实现电能数据的实时采集、远程监控和自动化管理，提高电力系统的运行效率和管理水平。数据报文格式：数据报文解析相对来说并不复杂，所有的数据 ...继续阅读 (21)

【摘要】wxpython，是一个非常不错的原生界面效果组件，我们可以通过利用其各种界面控件，结合Python跨平台运行的特性，为Windows、MacOS、Ubuntu等Linux系统，开发一套界面效果一致的应用系统。我们可以基于VSCode+wxpython+wxFormBuilder组合实现桌面端的开发，可以利用wxFormBuilder来快速生成一些界面效果进行重用，wxFormBuilder类似WinForms里面的窗体设计器，完成设计后生成Python的类代码即可在项目中直接使用。阅读全文 ...继续阅读 (33)