


Mingguan Trend Python#Biar AI membantu anda menulis kod yang lebih baik
Jan 11, 2025 pm 12:09 PMTrend mingguan Python Cat yang direka dengan teliti mengumpulkan lebih daripada 250 sumber maklumat berkualiti tinggi di dalam dan luar negara untuk memilih sumber pembelajaran Python yang paling berharga untuk anda, termasuk artikel, tutorial, projek sumber terbuka, alatan, podcast, video, dan kawasan panas industri. Matlamat kami adalah untuk membantu anda meningkatkan kemahiran Python anda, mengembangkan kerjaya anda dan memperoleh pendapatan sampingan.
Isu mingguan ini mengandungi 12 artikel, 12 projek sumber terbuka dan 1 sumber audio dan video, berjumlah kira-kira 2,300 patah perkataan.
Ikhtisar ringkas kandungan teras:
Artikel dan tutorial:
- Meneroka keupayaan peningkatan kod LLM
- Python pengaturcaraan serentak: analisis mendalam bagi benang, proses dan asyncio
- Sebab mengapa hash(-1) == hash(-2) dalam Python
- Cara menjalankan Python di sebelah penyemak imbas
- PEP-769:
attrgetter
danitemgetter
menambah parameterdefault
baharu - Tiga petua praktikal untuk Pipx
- Perbandingan objektif antara Django dan FastAPI
- Rujukan lemah python dan mekanisme pengumpulan sampah
- Amalan pembangunan model teks-ke-video AI
- Aplikasi Python dalam DevOps
- Sistem pengesanan anemia berdasarkan pembelajaran mesin
- Tafsiran kertas putih teknikal Ejen AI Google
Projek dan Sumber:
- AI-membaca-buku-halaman-demi-halaman: AI PDF pengekstrakan pengetahuan dan penjanaan ringkasan
- ai-book-writer: Alat menulis buku berbantukan AI
- web-ui: ejen AI sebelah penyemak imbas menjalankan antara muka
- F5-TTS: Alat sintesis pertuturan AI yang licin dan realistik
- AutoMouser: Penjana kod automasi penyemak imbas berdasarkan trajektori tetikus
- paper_to_podcast: Alat kertas ke podcast
- xhs_ai_publisher: Pembantu operasi AI Xiaohongshu
- ipychat: sambungan AI untuk IPython
- magnetron: projek pembangunan baharu berdasarkan PyTorch
- dendrite-python-sdk: Kit alat pembangunan ejen AI rangkaian
- Tapak web navigasi projek Django yang popular
- panduan gaya-zh: Piawaian penulisan dokumen teknikal Cina
Podcast & Video:
- Koleksi podcast Inggeris terpilih daripada musim pertama Python Trend Weekly (dihasilkan oleh AI)
Majalah mingguan ini menggunakan model langganan berbayar, dengan yuran tahunan sebanyak 128 yuan, iaitu kurang daripada 40 sen sehari secara purata. Kami percaya bahawa melabur dalam pembelajaran dan pertumbuhan anda sendiri akan membuahkan hasil yang lumayan untuk anda. Selamat datang untuk melanggan dan mulakan perjalanan peningkatan Python anda!
Pautan langganan: http://ipnx.cn/link/4049f46696d549c65f5832e15664afdd
Anda boleh membaca teks penuh keluaran ke-85 mingguan secara percuma selepas melanggan: http://ipnx.cn/link/951cb7fcf08241d659513d4e84acdfaa
Ringkasan musim kedua Python Trend Weekly: http://ipnx.cn/link/01f6211e00cc8f00a7b68e8e24b1b4d6
Koleksi percuma dan e-buku 30 keluaran pertama (EPUB/PDF): http://ipnx.cn/link/7651301cabf91a1be8e3cf0b72e8734f
Versi pekat 800 pautan dalam musim pertama Python Trend Weekly: http://ipnx.cn/link/1cbaa4e5609fb6517f54f0ab0c205ada
Akaun awam WeChat: Kucing Python http://ipnx.cn/link/fd7fb6f837e41936eb831b050db82330
Atas ialah kandungan terperinci Mingguan Trend Python#Biar AI membantu anda menulis kod yang lebih baik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

@Property adalah penghias dalam python yang digunakan untuk menyamar kaedah sebagai sifat, yang membolehkan pertimbangan logik atau pengiraan dinamik nilai apabila mengakses sifat. 1. 2. Ia boleh mengawal tingkah laku tugasan dengan .setter, seperti kesahihan nilai semak, jika .setter tidak ditakrifkan, ia hanya dibaca atribut; 3. Ia sesuai untuk adegan seperti pengesahan tugasan harta, generasi dinamik nilai atribut, dan menyembunyikan butiran pelaksanaan dalaman; 4. Apabila menggunakannya, sila ambil perhatian bahawa nama atribut berbeza dari nama pembolehubah peribadi untuk mengelakkan gelung mati, dan sesuai untuk operasi ringan; 5. Dalam contoh, kelas bulatan menyekat jejari tidak negatif, dan kelas orang secara dinamik menghasilkan atribut penuh_name
