-
本文讲解Python中函数间共享数据的正确方式，重点解决“如何将func1创建的列表传递给func2并修改其内容”的常见误区，强调返回值传递与可变对象引用的本质区别。
-
PyCharm的安装步骤如下：1.访问JetBrains官网，下载社区版或专业版；2.双击安装包，同意许可协议，选择安装路径；3.启动PyCharm，创建新项目，使用默认Python解释器。PyCharm提供代码自动补全、调试工具和版本控制功能，使用虚拟环境可避免配置问题。
-
Python中避免循环依赖的关键是打破双向引用，可通过拆分公共逻辑到独立模块、使用延迟注解解析（fromfutureimportannotations）、函数内导入及TYPE_CHECKING条件导入实现。
-
timeit模块用于测量小段代码执行时间，通过多次运行取最小耗时以减少误差。使用timeit.timeit()函数，传入代码字符串和运行次数number（默认100万次）即可测试性能差异。
-
本文详细介绍了如何从自定义的经验累积分布函数（CDF）中进行数据抽样。我们将利用逆变换抽样原理，结合Python的Numpy和Scipy库，实现两种抽样方法：一是直接基于CDF离散点进行阶梯式插值抽样，二是采用样条等平滑技术对CDF进行插值后抽样，以生成更平滑、更符合实际分布的样本。
-
绝对导入从根目录开始，明确清晰，推荐使用；相对导入基于当前位置，适用于包内模块。例如，在views.py中可用fromutils.helpersimportmy_function（绝对）或from..utils.helpersimportmy_function（相对）。建议优先用绝对导入，避免混用，确保根目录在Python路径中或用-m运行。
-
本教程详细介绍了在PandasDataFrame中对多列执行批量加减运算的两种高效方法。我们将探讨如何利用DataFrame.eval()进行多行表达式求值，以及如何通过链式调用add()和sub()方法结合向量化操作实现相同效果。文章将提供详细的代码示例和解释，帮助读者根据具体场景选择最合适的策略，从而提升数据处理效率和代码可读性。
-
本教程详细介绍了如何在DuckDB中直接将SQLSELECT查询结果转换为特定格式的JSON对象，无需借助外部工具或中间文件。通过利用DuckDB的LIST聚合函数和STRUCT数据类型，您可以高效地将多行数据聚合为以列名为键、列值列表为值的JSON结构。本文将提供具体示例和操作步骤，帮助您在DuckDB中实现数据的高级JSON输出。
-
Python深度学习GPU加速核心是确保模型、数据、计算三者统一在CUDA设备上；需先验证GPU可用性，再手动迁移张量，配合混合精度、合理batchsize及避免隐式CPU切换以提升效率。
-
concurrent.futures模块提供ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两类执行器，分别用于I/O密集型和CPU密集型任务；通过submit提交任务返回Future对象，使用result获取结果，map实现并行映射，as_completed处理先完成的任务，配合with语句确保资源安全，适用于常见并发场景。
-
使用type()和isinstance()判断类型，dir()和__dict__查看属性方法，getattr/hasattr/setattr操作属性，inspect模块获取详细信息。
-
使用集合、Redis、布隆过滤器和数据库唯一约束可有效避免爬虫重复抓取。小规模用set，大规模结合Redis与布隆过滤器，存储时通过数据库唯一索引防止重复插入，形成去重闭环。
-
本文详细介绍了如何使用Python的openpyxl库在Excel工作表的特定单元格中插入图片。教程涵盖了图片加载、将其锚定到指定单元格，以及根据图片尺寸自动调整单元格的行高和列宽的关键步骤。通过这些方法，可以实现图片在视觉上完美适配并“嵌入”到指定单元格的效果，而非仅仅作为浮动对象。
-
本文详细介绍了如何利用Pandas库高效地根据一个字典来聚合DataFrame中的列。通过将原始列名映射到新的分组键，并结合rename和groupby.sum方法，或者在较新版本Pandas中采用转置(.T)的策略，我们可以实现将多个指定列按行求和并创建新列的需求，避免了传统循环的低效，提升了代码的简洁性和执行效率。
-
首先创建并激活虚拟环境，再安装ipykernel并注册内核，最后在Jupyter中选择该内核即可使用独立环境。
