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介绍维护python库可能具有挑战性，尤其是在发布新版本时。如果手动完成，该过程可能非常耗时且容易出错。在这篇文章中，我将引导您使用githubactions和commitizen自动化发布过程。这种方法可确保您的版本保持一致，遵守语义版本控制(semver)，并使您的变更日志保持最新，同时减少手动干预。什么是语义版本控制？语义版本控制（semver）是一种版本控制方案，它使用major.minor.patch格式的三个数字。该方案提供了一种清晰且可预测的方式来传达每个版本中的更改：主要：重大更改-任何不
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pydantic库validator的per参数问题问题：pydantic库validator的per参数应控制验证方法的执行顺序，但在我将某个...
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“BUG：net::ERR_CONNECTION_REFUSED”问题在前后端分离项目中，前端传输图片给后端的接口为“http://10.96.67.161:8081/uploa...
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YouCompleteMe安装时install.py脚本报错您在安装YouCompleteMe插件时遇到了使用install.py脚本出现错误的问题。错误信息�...
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如何在内存中存储文件？为了满足特定需求，例如从RAM...
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VSCode中对requests.post的kwargs参数提供智能提示是因为：Python类型标注提供了代码类型信息。requests包使用代用文件来提供类型标注，这些标注是VSCode智能提示的基础。VSCode中的pylance利用这些代用文件中声明的类型信息来提供智能化提示。
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如何判断pandas...
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网络爬虫在频繁访问同一IP时，容易遭遇网站的反爬机制，例如IP封禁和访问限制。本文将介绍几种应对策略，确保爬虫稳定高效运行。一、理解IP封禁的原因网站的反爬机制旨在保护服务器资源和数据安全。频繁访问同一IP，会被视为恶意攻击或数据滥用，从而触发封禁。二、直接应对策略使用代理IP:动态代理IP能为每次请求更换IP地址，有效降低单一IP的访问压力。付费代理服务通常提供更稳定、可靠的IP资源。控制请求频率:设置合理的请求间隔，模拟用户行为，避免瞬间大量请求。随机化请求间隔能进一步降低被识别的风险。User-Ag
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1.简介MohammadS.Anwar发起每周挑战，旨在鼓励各水平的程序员通过学习、分享和娱乐参与编程。挑战赛第308题的第二部分任务是解码一系列编码整数，本文将介绍我使用Python语言完成该任务的解决方案。2.任务：解码XOR给定一个编码数组@encoded和一个初始整数$initial，编写一个脚本找到生成该编码数组的原始数组。编码规则为：encoded[i]=original[i]xororiginal[i+1]。示例1:输入：@encoded=(1,2,
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Python数据清洗IP地址的关键在于正则表达式。1.使用re模块的正则表达式匹配函数（如re.match()）进行IP地址识别；2.ipv4_pattern匹配IPv4地址格式；3.ipv6_pattern匹配IPv6地址格式，该正则表达式较为复杂，需涵盖多种IPv6表示形式；4.根据匹配结果，将IP地址分类为IPv4、IPv6或无效。代码中包含了错误处理，并可根据实际需求调整正则表达式或结合其他方法优化。
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使用Python和SparkStreaming读取Kafka数据：排查依赖问题及解决方案本文将详细解答如何使用Python语言结合Spark...
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使用Python的Selenium绕过Cloudflare检测的困惑在使用Python的Selenium进行网页抓取时，经常会遇到一些网站使用Cloudflare...
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Python代码的基本结构包括模块、函数、类、语句和表达式。1.模块是代码组织的基本单位。2.函数是可重用的代码块，用于执行特定任务。3.类定义对象的属性和方法，支持面向对象编程。4.语句和表达式是代码的基本执行和计算单位。
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Python在NLP领域广泛应用，提供了多种功能强大的库。1.NLTK适合文本分词和词性标注，适用于教育和研究。2.spaCy专注于工业级NLP任务，提供高效的实体识别和依赖解析。3.Gensim用于主题建模和文档相似度分析，处理大规模文本数据。4.Transformers库利用预训练模型如BERT进行情感分析等任务。
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Python中实现分布式计算可以通过使用Dask、Celery和PySpark等工具。1.Dask利用NumPy和Pandas的API进行并行计算，需注意集群配置、内存管理和调试监控。2.Celery用于异步任务队列，需关注任务分发、监控和失败处理。3.PySpark适用于大规模数据处理，需考虑集群配置、数据分区和资源管理。
