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Excel文件凭借直观的表格结构、丰富的格式支持，广泛应用于办公自动化、数据报表、日志存储等领域。在Python生态中，操作Excel的工具众多，其中openpyxl与pandas是最具代表性的两类工具——二者定位互补，覆盖不同场景的需求。

摘要仓颉语言通过Option类型机制从根本上解决了空指针异常问题。Option类型将"可能没有值"的语义编码到类型系统中，强制开发者处理空值情况。其设计采用Union类型，包含Some和None两个变体，分别表示有值和无值状态。Option类型支持丰富的函数式操作，如map、flatMap、filter等，使处理可能为空的值变得优雅安全。通过将运行时错误转化为编译时错误，Option类型消除了空指针异常，同时提高了代码的清晰度和可靠性。

本文全面介绍了Python字符串的核心操作与应用。主要内容包括：字符串的四种创建方式（单/双/三引号、str()转换）和基本操作（连接、重复、长度检查）；字符串索引与切片技巧（正向/反向索引、步长控制）；常用字符串方法（查找替换、大小写转换、分割连接、去除空白、判断方法）；以及两种字符串格式化方式（推荐f-string和format方法）。文章通过丰富的代码示例展示了字符串处理的实用技巧，是Python字符串操作的完整参考指南。

虽然同目录下面有这个ceshi.html文件，但是按照书中的代码写是会报错的。

用class关键字定义，语法：class类名:，缩进块内写类的属性、方法。当类暂时无需写具体逻辑时，用pass占位，避免语法错误。题目2:定义长方形（Rectangle）类。题目1：定义圆（Circle）类。3.类的初始化方法（init）属性继承：子类直接获得父类的属性。方法继承：子类直接获得父类的方法。调用：创建实例时自动触发。返回：隐式返回None。调用：需手动通过实例调用。参数：首参必为self。参数：首参必为self。用途：实现类的行为逻辑。返回：可返回任意类型值。用途：初始化实例属性。

本文介绍了7种Python字符串反转方法：1）字符串切片[::-1]；2）reversed()+join()；3）循环拼接；4）reduce()函数；5）递归；6）list()+reverse()+join()；7）栈操作。每种方法都通过示例代码演示了实现过程，从切片语法到函数式编程，再到数据结构和递归等不同思路，全面展示了Python字符串反转的多种实现方式。这些方法在时间复杂度上均为O(n)，但实现思路各有特点。

本文介绍了Python和PyCharm的安装配置方法及常见问题解决方案。主要内容包括：1）从官网下载Python3.x和PyCharm安装包，其中PyCharm已合并社区版和专业版；2）PyCharm的基本设置方法，包括编辑器字体、快捷键和解释器配置；3）常见问题的解决方法，如PyCharm无法启动、解释器识别失败、脚本运行错误等。文章为Python开发环境搭建提供了实用指导，特别适合初学者快速解决安装配置中的常见问题。

Python是一门高级、解释型、通用的编程语言，由荷兰程序员吉多·范罗苏姆（GuidovanRossum）于1989年圣诞节期间开始设计，1991年首次发布。它的设计哲学强调代码可读性和简洁的语法（尤其是使用缩进来表示代码块），这使得Python非常适合初学者，同时也深受专业开发者的喜爱。Python从吉多的一个圣诞假期项目，成长为全球最流行的编程语言之一（TIOBE、StackOverflow等榜单常年位居前三）。其成功得益于：友好的设计哲学：降低编程门槛。

策略模式就是把不同的"做法"分别封装起来，用的时候想换就换。Python写这个特别顺手，毕竟函数可以直接当参数传，比Java那套写法省事多了。这篇文章就带你把策略模式从概念到实战都过一遍。

之前一直都是民间大神的野路子，现在官方也下场了

本文介绍了Java类加载器的继承性和隔离性。类加载器分为四个层级：Bootstrap、Extension、System和Plugin，遵循"父委托"机制。隔离性体现在父级不能调用子级类、同级加载器不能互相调用、无法获取Bootstrap实例。文章展示了如何使用URLClassLoader加载外部jar包，并提供了自定义ClassLoader的示例代码，通过读取jar文件字节码实现类加载。最后指出规范实现应优先调用父加载器并缓存已加载类，以提升性能。

【代码】python:正则表达式。

Netty支持多种序列化方式，包括Java原生序列化、ProtocolBuffers、JSON等。本文以Java原生序列化为例，演示了如何在Netty中实现序列化/反序列化。首先定义可序列化的MyMessage类，然后分别实现服务端和客户端：服务端使用ObjectEncoder/ObjectDecoder处理对象序列化，客户端通过相同机制发送/接收消息。代码示例展示了完整的通信流程，包括消息对象的创建、网络传输和反序列化处理。这种机制适用于需要简单对象传输的场景，但需要注意Java原生序列化的性能限制。

本文介绍了使用Python的pymysql库操作MySQL数据库的方法。主要内容包括：1)数据库连接配置；2)通过游标执行SQL语句的两种方式（字符串拼接不推荐，参数化查询推荐）；3)批量插入数据和事务管理；4)结果集获取方法；5)使用with语句自动管理资源。重点强调了参数化查询防止SQL注入的优势，以及事务提交、回滚和资源自动释放的重要性。通过示例代码展示了数据库操作的最佳实践。

Python和Kotlin在表达这种算法时确实更优雅，而C++在性能和类型安全上更有优势。选择哪种语言取决于你的具体需求！Kotlin和Python的函数式编程确实可以更简洁地实现这个逻辑。特性PythonKotlinC++20Ranges。为什么Python/Kotlin更简洁？函数式支持⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。类型安全⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。简洁性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。可读性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。性能⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐。

Python文件操作=open+with+正确的模式80%用10%用二进制10%用pathlib。

服务器如何使用jupyternotebook创建ipynb文件并运行代码访问服务器端数据

【BUG】【Python】eval()报错

本文介绍了Python中文件操作的基本概念和方法，主要包括：文件编码：解释了编码的作用和常见编码类型（如UTF-8），说明编码是内容与二进制相互转换的规则集合。文件读取：详细讲解了文件操作的三个基本步骤（打开、读写、关闭），并介绍了open()函数的使用方法。提供了多种读取文件的方式，包括read()、readlines()、readline()和for循环逐行读取。文件写入与追加：演示了如何通过w模式写入文件和a模式追加内容，强调flush()方法的作用。实战练习：通过单词计数和文本备份两个案例，

本文将撕开多模态大模型的技术面纱，完全从零实现OpenAICLIP架构，并构建一个支持千万级商品的电商跨模态检索系统。完整代码涵盖VisionTransformer图像编码器、Transformer文本编码器、对比学习损失函数等核心模块，提供海量商品数据增强策略、难负样本挖掘、混合精度训练等生产级优化。实测在Product10K数据集上零样本检索Recall@1达0.823，微调后提升至0.967，延迟控制在15ms以内。

Python字典推导式

Python字典元素的增、删、改操作

可以看到视频地址在aweme_list下的video下的play_addr下的url_list中3条视频地址都可以用分别对应索引中的0，1，2。版权声明：本文为CSDN博主「摸鱼的泡泡糖」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。爬取视频的主页不同记得换下主页地址就是换Google.get和监听Google.listen.start后的内容。和响应回来的response中视频的链接地址，我有用黄圈圈出出来。DrissionPage是Python第三方模块，可以用。

⚡教学/博客：Markdown贴公式，Cell输出动态图，读者一键「RunAll」复现。⚡可视化汇报：代码旁就是折线图，老板拖动滑杆看参数敏感性，无需再导Excel。⚡远程弱电脑：老笔记本只当浏览器，GPU算力放服务器，Jupyter做桥梁。量化人用它边跑边画边写，探索快、汇报靓、复现易，是数据科学界最主流的「实验台」。2️⃣高校教师：课堂实时演示「跑策略→出图→改参数→再跑」，学生浏览器同步看。）里，边写边跑边看图，像会“活”的实验报告。⚡探索阶段：策略因子未知，按。