随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习作为其核心分支，已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域展现出卓越的性能。Python作为深度学习的主要编程语言，其生态系统中的Keras和TensorFlow 2.0成为开发者构建和训练深度神经网络的利器。本文旨在全面介绍如何利用Keras和TensorFlow 2.0构建深度神经网络模型，涵盖模型的设计、训练、优化以及预测任务的实现。文章将通过大量的Python代码示例，配以详细的中文注释和解释，帮助读者从基础到高级逐步掌握深度学习的核心技术。此外，本文还将探讨 ...继续阅读 (18)

在Python开发过程中，内存管理是提升应用性能的关键因素之一。随着应用规模的扩大，内存占用问题日益凸显，尤其是在处理大量对象时。本文将深入探讨Python中的内存优化技巧，重点介绍`__slots__`的使用以及对象池（Object Pool）的实现方法。通过详尽的代码示例和中文注释，读者将了解到如何有效减少Python对象的内存占用，提高程序的运行效率。此外，本文还将介绍内存优化的原理，比较不同优化策略的优劣，并结合实际应用场景，提供实用的优化建议。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益，掌握高 ...继续阅读 (17)

在现代编程中，资源管理的高效与安全性至关重要。Python通过上下文管理器与`with`语句为开发者提供了一种简洁而强大的资源管理机制。上下文管理器不仅能够自动处理资源的获取与释放，还能优雅地管理异常，提高代码的可读性和健壮性。本文将深入解析Python的上下文管理器的工作原理，探讨其在资源管理中的应用，并详细展示如何实现自定义的上下文管理器。通过丰富的代码示例和详尽的中文注释，本文将带领读者从基础概念到高级应用，全面掌握上下文管理器的使用技巧。此外，本文还将介绍使用装饰器和生成器创建上下文管理器的方法，比 ...继续阅读 (16)

在Python面向对象编程中，类的属性访问和管理是设计灵活且高效程序的关键。传统的属性定义方式在处理动态数据结构或需要高度可定制化的场景时，可能显得捉襟见肘。本文深入探讨了Python中的动态属性，通过重写特殊方法`__getattr__`和`__setattr__`，实现了更为灵活的数据访问和管理机制。我们将详细讲解这两个方法的工作原理、实现技巧及其在实际项目中的应用场景。通过大量的代码示例和详细的中文注释，展示如何构建一个可动态扩展的类，处理未知属性、验证属性值、实现懒加载等高级功能。此外，本文还将讨论 ...继续阅读 (18)

PythonMotion Pro专为开发人员、学生和数据爱好者设计，提供了一个完整的 Python 3 环境，从基础脚本编写到高级数据科学工作流，一应俱全。下载地址： 来自反斗限免 ...继续阅读 (8)

随着现代软件开发对高并发和高性能的需求不断增加，Python作为一种广泛使用的编程语言，其在异步编程领域的能力也日益凸显。协程和生成器作为Python实现异步编程的核心机制，为开发者提供了简洁而强大的工具，以优化代码的执行效率和资源利用率。本文将深入探讨Python中的协程与生成器，从基本概念到高级应用，系统性地解析`yield`与`async`的使用与实现原理。通过详细的代码示例和中文注释，结合数学公式的理论支持，本文旨在帮助开发者全面理解协程与生成器的工作机制，掌握异步编程的最佳实践，从而在实际项目中有 ...继续阅读 (15)

随着Python语言的发展，数据管理与类定义的复杂性也在不断增加。Python 3.7引入的`dataclass`装饰器为开发者提供了一种简洁高效的方式来定义数据类，显著减少了样板代码的编写，如`__init__`、`__repr__`、`__eq__`等方法。本文将深入探讨`dataclass`的使用方法及其优势，涵盖基本用法、字段管理、默认值处理、继承与多态性、性能优化等方面。通过大量实际代码示例与详细的中文注释，结合数学公式的应用场景，全面展示如何利用`dataclass`提升Python代码的可读性 ...继续阅读 (14)

随着人工智能技术的迅猛发展，语音助手已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机到智能家居设备，语音交互提供了便捷高效的人机交互方式。本文旨在全面介绍如何利用Python编程语言及其强大的库——`SpeechRecognition`和`gTTS`，构建一个基础但功能完备的语音助手。文章首先概述了语音识别与合成的基本原理和关键技术，随后详细讲解了如何安装和配置必要的开发环境。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，读者将逐步掌握从捕捉音频输入、进行语音识别、生成语音输出到实现简单交互功能的全过程。此外，本文还 ...继续阅读 (18)

对象检测是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于视频监控、自动驾驶、智能安防等多个场景。随着深度学习技术的发展，基于传统方法的对象检测逐渐被基于神经网络的先进模型所取代。本文将系统地介绍如何使用Python进行对象检测，重点探讨了`OpenCV`与`YOLO`（You Only Look Once）两种方法。首先，介绍了对象检测的基本概念、应用及技术挑战。随后，详细讲解了如何利用`OpenCV`进行基于传统方法的对象检测，包括Haar Cascades和HOG+SVM方法，并配以详细的代码示例和中文注释。 ...继续阅读 (13)

英文：https://omairmajid.com/posts/2021-07-16-why-is-hash-in-python作者：Omair Majid译者：豌豆花下猫&Claude-3.5-Sonnet;时间：原文发布于 2021.07.16，翻译于 2025.01.11当我在等待代码编译的时候，我在 Reddit 的 r/Python 上看到了这个问题：hash(-1) == hash(-2) 是个彩蛋吗？等等，这是真的吗？$ python Python3.9.6(default,Jun292021,00:00:00)[GCC11.1.120210531(Red Hat11.1.1-3)]on linux Type"help","copyright","credits"or"license"formore information.>>>hash(-1)-2>>>hash(-2)-2>>>hash(-1)==hash(-2)True是的，确实如此。真让人惊讶！让我们看看其它一些常见的哈希值：>>>hash(1)1>>>hash(0)0>>>hash(3)3>>>hash(-4)-4看起来所有小整数的哈希值都等于它们自身，除了-1…现在我完全被这个问题吸引住了。我试图自己找出答案。在接下来的内容中，我将带你了解如何自己寻找这个答案。如何开始呢？什么能给我们一个权威的答案？让我们 ...继续阅读 (13)

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 12 篇文章，12 个开源项目，1 则音视频，全文 2300 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 如果一直要求 LLM “写出更好的代码”，它们能写出更好的代码吗？② Python 并发：线程、进程与 asyncio 详解③ 为什么在 Python 中 hash(-1) == hash(-2)？④ 在浏览器中轻松运行 Python⑤ PEP-769：给 ‘attrgetter’ 和 ‘itemgetter’ 添加 ‘default’ 关键字参数⑥ Pipx 的三个使用技巧⑦ Django vs. FastAPI，真诚的比较⑧ Python 弱引用与垃圾回收器⑨ AI-text-to-video-model-from-scratch：从零开发一个微型的文本到视频模型⑩ Python 在 DevOps 领域的应用⑪ 用机器学习开发一个贫血检测系统⑫ Google 发布 AI Agent（智能体）技术白皮书🐿️项目&资源① AI-reads-books-page-by-page: AI 逐页从 PDF 提取知识与生成摘要② ai-book-writer: 用 AI 代 ...继续阅读 (13)

Python中的装饰器是功能强大的工具，能够以优雅的方式为函数添加额外功能。然而，当多个装饰器同时作用于同一函数时，如何理解装饰器的执行顺序、参数传递以及如何创建组合装饰器，往往是开发者面临的难题。本文将深入探讨 Python 中的装饰器链机制，分析组合装饰器的实现技巧，并通过大量示例代码详细讲解装饰器的执行流程、优先级、传参方式以及调试技巧。本文还将讨论如何通过组合装饰器优化代码的可维护性和可扩展性，适用于实际开发中的多种应用场景，如日志、缓存、权限验证等。通过学习本篇文章，你将能够灵活使用装饰器链，并掌 ...继续阅读 (12)

在Python中，元类（Metaclass）是一个强大且高级的特性，允许开发者在类创建时控制其行为与属性。通过元类，开发者可以动态生成类和对象，实现自定义的类行为，进而增强代码的灵活性和可扩展性。本文将全面介绍Python元类的概念、原理及其应用，详细解析如何使用`type`和`__metaclass__`动态生成类，展示如何通过元类实现单例模式、接口检查、自动注册等高级功能。文章还将深入探讨元类的底层机制，并结合大量示例代码和中文注释，帮助读者掌握元类的使用技巧与最佳实践。无论是初学者还是有经验的开发者， ...继续阅读 (14)

强化学习作为机器学习的一个重要分支，近年来在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域取得了显著成果。Python作为科学计算和机器学习的主要编程语言，凭借其丰富的库和简洁的语法，成为强化学习研究和应用的首选工具。本文深入探讨了Python在强化学习中的应用，重点介绍了OpenAI的Gym库，通过构建简单的强化学习环境，详细阐述了训练智能代理进行任务决策的过程。文章涵盖了从环境搭建、代理设计、训练算法实现到评估方法的全面内容，配以大量的代码示例和中文注释，帮助读者系统掌握使用Gym库进行强化学习的实战技巧。此外，文章 ...继续阅读 (14)

随着互联网应用的快速发展，程序的响应性和处理效率成为衡量系统性能的重要指标。传统的同步编程模型在面对高并发和IO密集型任务时，常常显得捉襟见肘，难以满足现代应用的需求。Python的`asyncio`库作为一种高效的异步编程模型，为开发者提供了强大的工具来优化程序的性能和响应速度。本文深入探讨了`asyncio`的核心概念与机制，详细解析了事件循环、协程、任务和未来对象等关键组件的工作原理。通过大量的代码示例和详尽的中文注释，展示了如何利用`asyncio`实现异步任务调度，处理网络请求、文件操作等IO密集 ...继续阅读 (13)

随着人工智能技术的迅猛发展，语音助手已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机到智能家居设备，语音交互提供了便捷高效的人机交互方式。本文旨在全面介绍如何利用Python编程语言及其强大的库——`SpeechRecognition`和`gTTS`，构建一个基础但功能完备的语音助手。文章首先概述了语音识别与合成的基本原理和关键技术，随后详细讲解了如何安装和配置必要的开发环境。通过丰富的代码示例和详细的中文注释，读者将逐步掌握从捕捉音频输入、进行语音识别、生成语音输出到实现简单交互功能的全过程。此外，本文还 ...继续阅读 (23)

随着深度学习在计算机视觉领域的迅猛发展，图像分类作为其核心任务之一，受到了广泛的关注。本文旨在详细介绍如何使用Python构建图像分类模型，从TensorFlow到PyTorch两个主流深度学习框架进行全面对比与实践。文章首先回顾了图像分类的基本概念与常用数据集，然后深入探讨了TensorFlow和PyTorch的核心机制与优势。通过大量的代码示例和中文注释，读者将学习如何搭建、训练和评估一个简单的图像分类模型。此外，文章还涵盖了模型优化、性能评估以及迁移学习等高级主题，帮助读者全面掌握从数据预处理到模型部 ...继续阅读 (12)

随着社交媒体和在线评论的迅猛发展，文本情感分析（Sentiment Analysis）成为自然语言处理（NLP）领域的重要研究方向。本文旨在详细介绍如何使用Python实现文本情感分析，涵盖从数据收集、预处理、特征提取，到机器学习模型的构建、训练与评估，直至最终的模型部署。通过丰富的代码示例和中文注释，读者将深入了解情感分析的各个环节，并掌握实际操作中的关键技术和方法。文章首先介绍了情感分析的基本概念和应用场景，随后详细讲解了数据清洗与预处理步骤，包括文本规范化、去除噪声和分词等。接着，探讨了常用的特征提取 ...继续阅读 (23)

据Cyber Security News消息，因为Python 包安装过程方面的严重失误，Amazon Web Services （AWS） 在过去四年中通过其 Neuron SDK 三次引入了相同的远程代码执行 （RCE） 漏洞。 ...继续阅读 (14)

【摘要】使用PyInstaller 打包Python项目是一个常见的需求，它可以将Python程序及其所有依赖项打包成一个独立的可执行文件或者安装文件，方便在没有安装Python环境的机器上运行。本随笔介绍WxPython跨平台开发框架中使用PyInstaller 进行打包处理，包括在WIndow平台下生成独立的exe文件，松散结构的exe文件和目录，以及在MacOS上生成安装包的处理过程。阅读全文 ...继续阅读 (20)

为了处理数据，直接写了一个文件用来处理解析数据。然而比较诡异的一点是，使用 pycharm 可以直接运行这个文件，不会报错。但是，如果用命令运行就直接报错了。上面是 pycharm 的运行效果，下面是直接命令运行的效果。(venv) PS E:\Pycharm_Projects\powersystem> E:\Pycharm_Projects\powersystem\venv\Scripts\python.exe E:\Pycharm_Projects\powersystem\application\data_process_test.py Traceback (most recent call last): File "E:\Pycharm_Projects\powersystem\application\data_process_test.py", line 17, indjango.setup() File "E:\Pycharm_Projects\powersystem\venv\lib\site-packages\django\__init__.py", line 19, in setup configure_logging(settings.LOGGING_CONFIG, settings.LOGGING) File "E:\Pycharm_Pro ...继续阅读 (11)

随着数据量的爆炸式增长，大数据处理成为现代数据科学和工程领域的核心挑战。Python作为数据分析的重要工具，其生态系统中的`pandas`和`dask`库为处理和分析海量数据提供了强大的支持。本文深入探讨了如何利用`pandas`和`dask`高效地处理大规模数据集，从数据加载、清洗、转换到分析与可视化的全流程。首先，介绍了`pandas`的基本操作和优势，随后详细解析了`dask`在并行计算和分布式处理方面的能力，并对比了两者在处理不同规模数据时的性能表现。通过丰富的代码示例和中文注释，本文展示了在实际项 ...继续阅读 (19)

持续集成与部署（CI/CD）是现代软件开发中不可或缺的实践，通过自动化测试、构建和部署流程，显著提高了开发效率与运维质量。本文详细介绍了如何使用Python编写CI/CD脚本，涵盖了CI/CD的基本概念、工具链选择、自动化测试框架的集成、构建与部署自动化等关键环节。文章提供了大量的Python代码示例，配以详尽的中文注释和解释，帮助读者深入理解并实际应用CI/CD流程。此外，还探讨了在实施CI/CD过程中常见的挑战与解决方案，旨在为开发者和运维工程师提供实用的技术指导，提升项目交付的持续性和稳定性。 ...继续阅读 (16)

随着自动驾驶技术的快速发展，车道检测作为自动驾驶系统中的一个重要组成部分，起着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python与OpenCV库构建一个简单的车道检测算法，帮助读者理解自动驾驶技术的基本原理与实现过程。首先，我们会简要介绍车道检测的背景与基本方法，然后详细讲解如何使用OpenCV进行图像处理、边缘检测、霍夫变换等步骤，从而检测车道的具体位置。文章还会结合大量代码示例，并提供详细的中文注释，帮助读者更好地理解每一步操作。通过这一教程，读者将能够掌握简单车道检测算法的核心概念，为进一步的自动驾驶系统 ...继续阅读 (14)

随着数据爆炸式增长，传统数据处理工具在面对海量数据时常常捉襟见肘。本文深入探讨了 Python 中两个强大的数据处理库：`pandas` 和 `dask`，阐述了它们各自的优势和适用场景，并详细介绍了如何结合使用它们来高效处理和分析大数据集。`pandas` 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，适用于内存可容纳的中小型数据集。而 `dask` 则通过并行计算扩展了 `pandas` 的能力，使其能够处理超出内存限制的大型数据集。本文将通过丰富的代码示例和实际应用场景，演示如何使用这两个库进行数据加载、清 ...继续阅读 (19)

随着容器化技术的广泛应用，Docker已成为现代软件开发与运维中不可或缺的工具。Docker容器提供了一种轻量级、可移植的方式来部署和管理应用程序。然而，在大规模应用环境下，手动管理每一个容器会变得繁琐且容易出错。本文将深入介绍如何使用Python结合`docker-py`库来自动化管理Docker容器，涵盖容器的创建、删除、状态监控、日志获取以及容器网络管理等任务。通过示例代码和详细的中文注释，帮助读者理解如何高效地利用Python脚本控制Docker容器，实现自动化部署和管理。文章适合有一定Python ...继续阅读 (22)

随着计算机硬件性能的提升和应用需求的日益复杂，如何高效利用系统资源成为开发者关注的焦点。Python作为一门广泛应用的编程语言，提供了多种并发编程模型，其中多线程和多进程是最为常用的两种方式。本文深入探讨了Python中的多线程与多进程，详细介绍了它们各自的工作原理、适用场景以及在实际应用中的优缺点。通过对比分析、丰富的代码示例和详尽的中文注释，本文旨在帮助开发者理解并掌握如何在不同的任务类型下选择合适的并发模型。此外，文章还涵盖了Python中的全局解释器锁（GIL）对多线程性能的影响，并介绍了如何通过异 ...继续阅读 (17)

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 12 篇文章，12 个开源项目，全文 2200 字。以下是本期摘要：🦄文章&教程① 现代 Python 开发的良好实践② 2024 年最先进的 Python③ 回顾一年：2024 年的 Flask④ 介绍 Annotated Logger：一个在日志中添加元数据的 Python 包⑤ 用 Cowboy 调试 Python 内存泄漏⑥ 使用 shiv 将 Python 项目打包成一个可执行文件⑦ PyPI 的项目隔离功能⑧ 使用 VS Code 和 Sentry 调试 Python—Debugging Python with VS Code and Sentry⑨ 使用 Solara 开发 Jupyter 仪表板⑩ 用于临时分析的一次性 Python 环境⑪ Python：使用 sys.monitoring 监视变化⑫ 实现与扩展：Boids 算法的应用🐿️项目&资源① enlighten：Python 控制台程序的进度条增强② migrate-to-uv：将项目从 Poetry/Pipenv 迁移到 uv③ minimalistic-fastapi-templa ...继续阅读 (12)

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）的深度学习模型，广泛应用于图像生成、图像增强、以及无监督学习任务。DCGAN 在生成图像时通过对抗训练的方式，让生成器（Generator）与判别器（Discriminator）进行博弈，最终实现生成真实图像的目的。本文将从 GAN 的基本原理出发，详细介绍 DCGAN 的架构，并基于 Python 和 PyTorch 实现一个简单的 DCGAN 模型。文章将通过大量的代码示例，逐步讲解每个模块的实现细节、优化方法以 ...继续阅读 (19)

在软件开发过程中，性能优化是提升应用质量和用户体验的关键环节。Python作为广泛应用的高级编程语言，其性能分析工具为开发者提供了强大的支持。本文深入探讨了Python中两大主流性能分析工具——`cProfile`和`line_profiler`，详细介绍了它们的工作原理、使用方法及应用场景。通过丰富的代码示例和详尽的中文注释，本文展示了如何利用这些工具有效地识别代码中的性能瓶颈，并提供了针对性的优化策略。此外，文章还探讨了性能分析过程中常见的问题及其解决方案，帮助开发者在实际项目中实现高效的性能调优。无论 ...继续阅读 (14)