除了使用内置的聚合函数外，我们还可以传入自定义函数来对每个组的数据进行处理。假设我们想计算每个部门工资的极差（最大值减去最小值），可以自定义一个 lambda 表达式或函数来实现。我们也可以定义一个函数，并传入agg()方法。salary_range_func = df.groupby("部门")["工资"].agg(calc_range)print("各部门工资极差（自定义函数）：")输出与上例

《Pandas vs Polars：下一代DataFrame库的性能革新》 摘要：面对大数据时代的处理需求，传统Pandas库在内存效率和并行计算方面显露出局限性。本文对比分析了Pandas的内存开销(约12MB/100万行)和单线程瓶颈，并介绍了基于Rust的Polars解决方案。Polars通过四大核心设计实现性能突破：1)默认并行处理，2)零拷贝内存优化，3)惰性执行查询优化，4)严格的类型

2025年GitHub增长最快的开源项目反映了技术领域的三大趋势：AI自动化、低代码平台和数据隐私保护。n8n工作流自动化平台以18,420颗新增Star领跑，展现了企业对自动化工具的强劲需求；Supabase作为Firebase开源替代品，简化了后端开发；AppFlowy和NocoBase分别提供Notion式协作工具和低代码平台，强调数据控制与扩展性；OpenDevin和LLaMA 3代表了A

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本文介绍了基于LangChain框架构建文档问答系统的完整流程。系统架构包括文档加载、文本分割、向量存储、相似性检索和答案生成等模块。文章详细讲解了环境配置、文档处理流水线实现，包括PDF/TXT/DOCX/网页等多种格式的文档加载，以及使用递归字符分割器进行文本分块处理。代码示例展示了如何设置日志系统、检查环境变量，并为每个文本块添加唯一标识和哈希值。该系统能够帮助用户快速从文档中获取精准答案，

《后台任务与WebSocket实时应用开发指南》摘要：本文介绍了现代Web应用对实时通信的需求，分析了WebSocket、SSE等技术特点，并提出了包含客户端层、负载均衡层、应用服务器层和消息中间件的系统架构。重点讲解了基于Python的后台任务调度系统设计，支持定时任务、任务依赖等特性，适用于实时数据处理场景。文章还包含系统架构图和核心组件交互流程说明，为开发者提供了一套完整的实时应用解决方案。

Python+Telegram API构建高效消息机器人 本文介绍了使用Python开发Telegram机器人的完整流程。首先概述了Telegram机器人在客户服务、内容推送等领域的广泛应用，以及Python在机器人开发中的语法简洁、生态丰富等优势。详细说明了环境配置步骤，包括获取Bot Token和安装必要依赖库。提供了完整的配置管理类代码示例，涵盖Token验证、连接测试等关键功能。还包含依赖

Python自动化脚本：提升效率的10个实用工具 本文介绍了一套Python自动化解决方案，帮助用户高效处理日常工作流程。主要内容包括： 环境准备：列出了自动化脚本所需的常用库（requests、pandas、selenium等） 文件管理自动化：展示了智能文件整理脚本，能够： 根据文件类型自动分类（

摘要： Python已成为自动化领域的首选语言，其丰富的生态系统推动着自动化框架的创新。本文全面解析Python自动化框架，重点介绍三大类：测试自动化框架(如Playwright、Selenium)、AI智能体框架(如LangGraph、AutoGen)和RPA流程自动化框架(如TaskFlow)。以Playwright为例详细分析，展示其跨浏览器支持、智能等待等优势，并提供同步/异步代码示例、移

本文介绍了Python协程从生成器到async/await的演进历程。Python 2.2引入生成器和yield关键字，提供了基本的暂停/恢复功能；Python 2.5通过send()等方法实现双向通信，使生成器成为真正协程；Python 3.3引入yield from语法简化协程组合；最终Python 3.5推出async/await语法，使异步编程更加直观。文章通过代码示例展示了各阶段的特性，