Python 文件与异常处理：从基础到实践的完整指南
文章目录
1. 引言
2. 文件的基本操作
2.1 什么是文件
2.2 文件操作的通用流程
2.3 文件打开模式（mode）
2.4 打开文件的方式
2.4.1 open()函数
2.4.2 推荐：使用with自动关闭文件
2.4.3 文件路径（绝对路径 vs 相对路径）
2.5 encoding的重要
Python
Python酷库之旅-第三方库Pandas(154)
目录一、用法精讲701、pandas.Timestamp.utcnow方法701-1、语法701-2、参数701-3、功能701-4、返回值701-5、说明701-6、用法701-6-1、数据准备701-6-2、代码示例701-6-3、结果输出702、pandas.Timestamp.utcoffset方法702-1、语法702-2、参数702-3、功能702-4、返回值702-5、说明702-6
【Python】【数据分析】Python 数据分析与可视化：全面指南
目录
1. 环境准备
2. 数据处理与清洗
2.1 导入数据
2.2 数据清洗
示例：处理缺失值
示例：处理异常值
2.3 数据转换
3. 数据分析
3.1 描述性统计
3.2 分组分析
示例：按年龄分组计算工资的平均值
3.3 时间序列分析
4. 数据可视化
4.1 基本绘图
示例
水果识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
一、项目介绍水果识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了10种常见的水果数据集（‘哈密瓜’, ‘椰子’, ‘樱桃’, ‘火龙果’, ‘猕猴桃’, ‘红苹果’, ‘芒果’, ‘葡萄’, ‘西瓜’, ‘香蕉’），对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视
OCR 新范式！DeepSeek 以「视觉压缩」替代传统字符识别；Bald Classification数据集助力高精度人像分类
公共资源速递1 个公共教程：* DeepSeek-OCR：利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法5 个公共数据集：* FDAbench-Full 异构数据分析基准数据集* AutoDock-GPU_Output 对接结果数据集* T2I-CoReBench 多模态图像生成基准数据集* Bald Classification Dataset 秃头头像数据集*
AI 开发工程师成长路径：从 Python 到量子计算的 12 个月计划
本文为 AI 开发工程师量身打造了一份 12 个月的成长计划，涵盖从 Python 基础到量子计算的完整学习路径。每月设定明确目标，从 Python 核心语法、数据处理库入门，到机器学习算法、深度学习框架实践，再到自然语言处理、计算机视觉等应用领域，最后逐步过渡到量子计算基础及 AI 与量子结合的前沿内容。计划注重理论与实践结合
Python 高效实现 Word 转 PDF：告别 Office 依赖
在工作中，经常会遇到需要把 Word 文档转换成 PDF 的情况。比如生成报表、分发文档、或者做归档保存，PDF 格式在排版和跨平台显示上更稳定。传统的做法往往依赖 Microsoft Office 或 LibreOffice 等软件来完成转换，但在自动化环境（如服务器、Docker 容器、Linux 系统）中，这
python uv 使用教程
以下是 uv 的使用教程。uv 是一个由 Astral 开发的超快 Python 包安装工具和解析器，使用 Rust 编写，旨在替代 pip、pip-tools 和 virtualenv，提供更快的性能和更好的依赖管理。
1. 安装 uv
可以通过以下任一方式安装 uv：
1.1 使用 pip 安装（推荐）pip
保姆级教程：Python调用DeepSeek-v3 API实现多轮对话上下文管理
本教程将手把手教您实现智能对话机器人的上下文记忆功能一、环境准备1.1 安装必要库pip install openai1.2 获取API密钥
登录DeepSeek官网
创建应用并获取API Key
二、OpenAI 标准调用格式深度解析作为AI领域的API设计标杆，OpenAI的调用规范已成为行业标准。本部分将深入解析其核心调用逻辑 2.1请求结构三步曲# 示例代码框架
from
Python文本数据清洗五步法：打造高质量NLP分析数据
文本数据清洗对任何包含文本的分析或机器学习项目来说都是至关重要的，尤其是自然语言处理（NLP）或文本分析类的任务。原始文本通常存在错误、不一致以及多余信息，这些都会影响分析结果。常见问题包括拼写错误、特殊字符、多余空格以及格式不正确等。手动清洗文本数据不仅耗时，而且容易出错，尤其是在处理大规模数据集时。Python
