ページ 7-Python チュートリアルプログラミングチュートリアル: Python チュートリアルオンラインで学ぶ-php.cn

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Python チュートリアル

Pythonの辞書とは何ですか？どのように使用しますか？

Adictionaryinpythonisabuilt-indatastructureturtorestoresdatainkey-valuepairs、fastlookupsbykeysを許可します。

Aug 03, 2025 am 04:16 AM

最初にすべきことは、明確にすることです。これは、初心者の学習に適したWebタイトル、著者、タグをクロールするためのスクラピークローラーの例です。 1.最初にPipinstallscrapyを介してScrapyをインストールし、ScrapystartProjectMyscraperを使用してプロジェクトを作成します。 2。quotes_spider.pyファイルを作成し、spidersディレクトリにファイルを作成し、quotesspiderという名前のクローラークラスを定義し、名前を「quotes」に設定し、start_urlsは 'https://quotes.toscrape.com/'; 3.解析方法でresponse.cssを使用します

Aug 03, 2025 am 04:12 AM

java プログラミング

Pythonセット交差点の例

Pythonのセット交差点操作は、セット内の一般的な要素を見つけるために使用されます。 1。交差点（）メソッドまたは＆オペレーターを使用して、A.intersection（b）やa＆bなどの2つのセットの交差点を見つけます。 2。複数のセットの交差点を見つけるとき、A.intersection（b、c）またはa＆b＆c; 3。交差点（）は、リストなどの反復オブジェクトをサポートして交差点を見つけ、セット間でのみ使用されます。交差点の結果は新しいセットであり、一般的な要素がない場合にset（）が返され、操作は元のセットを変更しません。

Aug 03, 2025 am 03:37 AM

PythonのVenv、Virtualenv、Pipenv、詩の違いは何ですか？

Venvは、Python 3.3に組み込まれた軽量仮想環境ツールです。環境分離のみを提供するだけでなく、依存関係の管理が組み込まれておらず、PIPと要件を手動で使用する必要があります。 2。VirtualenVは、古いPythonをサポートし、より多くの構成オプションを提供する、より機能的なサードパーティ仮想環境ツールですが、それでも依存関係管理は含まれません。 3.PipenvはPIPとVirtualENVを組み合わせ、PIPFILEとPIPFILE.LOCKを使用して環境と依存関係を自動的に管理します。 4。詩は、環境の分離とpyproject.tomlに基づいた正確な依存関係分析を実装する最新のフル機能のツールです

Aug 03, 2025 am 03:33 AM

マルチスレッドPythonアプリケーションでレース状態をデバッグする方法は？

aracecondition occurswhenmultipretheadsaCsshareddataconconconconconconconconconconults;識別は、特にハイロードを識別します

Aug 03, 2025 am 03:05 AM

Pythonの「With with」ステートメントとは何ですか？また、ファイル処理にどのように使用されますか？

for forfileAndling to Ensureautomaticandpropercoluseoffiles、vevinererroroccurs.1.itprovidesautomaticresourcemanagement bycallingthefileの\ _ \ _ exit \ _ _ \ _ _ _ methotocloseToclosefilewiLedItitingTheBlock.2.2

Aug 03, 2025 am 02:41 AM

Pythonの円形の参照によって引き起こされるメモリリークを避ける方法は？

useweakrefforback-referencestobreakcys、特にinlparent-childrelationships;

Aug 03, 2025 am 01:55 AM

メモリーリーク循環参照

Python Djangoを使用した堅牢なWebアプリケーションの開発

Python Djangoを選択してWebアプリケーションを開発する場合、構造設計、パフォーマンスの最適化、セキュリティに注意を払う必要があります。 1.クリアモジュール分割を使用し、ビジネスに応じて独立したアプリに分割され、コアモジュールを使用して一般的なツールを保存し、大規模なプロジェクトにフィールド駆動型のデザインを導入します。 2。クエリを最適化し、n 1の問題を回避し、select_relatedとprefetch_relatedを使用してデータベースアクセスを削減し、インデックスを合理的に追加し、debugtoolbarの助けを借りてSQLパフォーマンスを分析します。 3.セキュリティを強化し、Login_requiredと許可確認を有効にし、CSRF保護を有効にし、安全なセッションポリシーを設定し、生産環境でデバッグモードをオフにします。 4

Aug 03, 2025 am 01:04 AM

Pythonアプリケーションで環境変数を使用する方法は？

useos.environ.get（ "var"、 "default"）tosafelyAccessenvironmentvariableswithoutraisingkeyerror.2.setvariablesviaexport（linux/macos）、set（windowscmd）、または$ env：（powershell）beforerunningthescript.3.instalpaltaltallyondonevev.

Aug 03, 2025 am 01:03 AM

パフォーマンスチューニングCythonを使用したPythonアプリケーション

Cythonは、PythonコードをC拡張モジュールにコンパイルし、型宣言を可能にし、ランタイムのオーバーヘッドを削減するため、パフォーマンスを向上させます。 1. Pythonのスーパーセットであり、構文スタイルを保持し、静的型宣言をサポートしています。 2. Pythonと直接対話し、可変アクセスを最適化できます。 3.パフォーマンスを改善するために、既存のコードの完全な書き換えは必要ありません。 Cythonの使用を開始するには：1。Cythonをインストールします。 2。.pyファイルを.pyxに変更します。 3. setup.pyまたはpyximportを使用して、Cモジュールにコンパイルします。実際に利点を活用してください。1。CDEF宣言などのタイプ情報を追加します。 2。代わりにCアレイを使用するなど、Python API呼び出しを削減します。 3.メモリビューを使用して、配列処理を加速します

Aug 03, 2025 am 12:56 AM

データエンジニアリング用のPythonライブラリの開発

効率的なPython Data Engineeringライブラリを構築するには、モジュール性、パフォーマンス、再利用性に注意する必要があります。特定の手順は次のとおりです。1。ライブラリ構造を合理的に整理し、データを取得するためのingest.pyなどのモジュールで関数を除算します。 2.共通の接続パラメーターを含むデータ抽出ベースクラスの作成、環境変数またはYAMLファイルから構成をロードする方法を設計し、ハードコーディングの回避など、再利用可能で構成可能なコンポーネントを構築します。 3.依存関係とテストは、compoyuts.txtまたはpipfileを使用して依存関係バージョンをロックし、単一を書き込むために、初期段階で処理されます。

Aug 03, 2025 am 12:48 AM

Pythonの2つのPandasデータフレームで外側の結合を実行する方法は？

2つのpandasdataframes間の外側の接続を実行するには、pd.merge（）を使用し、how = 'outer'を設定する必要があります。1。pd.merge（）関数を使用します。 2. on parameterを共通の列名として指定するか、left_onとright_onを使用して、キーを異なる名前で一致させます。 3. 2つのデータフレームのすべての行を含む方法= 'outer'を設定し、NANを欠損値で埋め、最後に完全なデータマージを実現すると、結果にはすべてのキー値が含まれ、レコードはありません。

Aug 03, 2025 am 12:02 AM

pandas

Pythonの複数のプロセス間でデータを共有する方法は？

MultiProcessing.Queueを使用して、複数のプロセスと消費者のシナリオに適した複数のプロセス間でデータを安全に渡す。 2。MultiProcessing.Pipeを使用して、2つのプロセス間の双方向の高速通信を実現しますが、2点接続のみ。 3.値と配列を使用して、シンプルなデータ型を共有メモリに保存し、競争条件を回避するためにロックで使用する必要があります。 4.マネージャーを使用して、リストや辞書などの複雑なデータ構造を共有します。これらは非常に柔軟ですが、パフォーマンスが低く、複雑な共有状態を持つシナリオに適しています。データサイズ、パフォーマンス要件、複雑さに基づいて適切な方法を選択する必要があります。キューとマネージャーは、初心者に最適です。

Aug 02, 2025 pm 01:15 PM

python プロセス間通信

PythonのFoliumを使用して地理的マップでデータをプロットする方法は？

installfoliumandpandasusingpipandimportthem.2.createamapwithfolium.mapbyspecifingercoordinatesandzoomlevel.3.loausingpandasanddddddmarkersviafolium.markerwithpopupandtooltipfortipfortipfortipforativitivition.4.

Aug 02, 2025 pm 01:13 PM