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Python 单元测试进阶:深入掌握 unittest 框架,提升代码质量与可维护性

本文介绍了Python标准库unittest框架的核心使用方法,旨在帮助开发者构建健壮的测试体系。主要内容包括: unittest框架的核心价值:标准化、面向对象设计、丰富的断言方法和生命周期管理功能,是Python工程师必备技能。 测试生命周期管理:详细讲解setUp()、tearDown()等关键方法的使用场景,以及如何保证测试的原子性。 断言方法详解:列举了assertEqual、asser

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#python#单元测试#开发语言 +2
Python自动化邮件发送完全指南:从入门到精通,让你的工作更高效

摘要: 本文介绍了使用Python实现邮件自动化的核心技术,涵盖纯文本、HTML格式及带附件邮件的发送方法。通过smtplib和email库,结合SMTP协议,可高效完成日常邮件任务。文章提供详细代码示例,包括邮件配置、内容构建及发送流程,并强调安全注意事项(如使用授权码替代密码)。此外,还建议添加错误处理与重试机制以增强脚本健壮性。掌握这些技能可显著提升工作效率,适用于报表发送、系统监控等办公场

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#python#自动化#开发语言
Python Token 爬虫实战:如何优雅地搞定分布式采集与反爬策略

本文介绍了如何利用Python构建基于Token认证的分布式爬虫系统。主要内容包括: 环境隔离:使用Python内置的venv工具创建虚拟环境,确保依赖隔离和项目可复现性。 Token认证处理:详细解析现代Web应用的Token认证流程,并提供Python实现方案,包括自动Token获取、刷新和请求重试机制,使用aiohttp和tenacity库构建健壮的请求客户端。 分布式架构:探讨分布式爬虫的

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#python#爬虫#分布式
用 PyQt5 做一个「批量目录重命名」工具,并打包成带图标的 EXE

本文介绍了使用PyQt5开发的批量目录重命名工具,支持添加前缀/后缀、替换/删除子串等操作,并能叠加多个规则按顺序执行。文章详细讲解了工具的功能设计(从单操作升级为规则流水线)和界面布局(目标目录选择、规则配置、预览执行三部分),展示了如何通过PyQt5实现图形界面,并最终打包成带图标的可执行文件。该工具能有效解决批量修改目录名的重复工作问题,提升文件管理效率。

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#驱动开发#开发语言#python
【Html网页模板】私密日记本网页模板--打造属于自己的笔记本

摘要 网页版日记本是一款纯前端开发的电子日记应用,完美模拟纸质日记本的书写体验。采用HTML5、CSS3和JavaScript技术实现,数据本地存储保障隐私安全。核心功能包括:密码保护系统、仿真纸质UI设计(含双页布局和纸张纹理)、富文本编辑(支持文字格式、图片插入)、智能数据管理(自动保存、历史记录)。应用无需后端服务器,通过localStorage实现数据持久化,提供流畅的交互体验和响应式设计

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#html#前端
用Python解放双手!15个超实用的自动化办公脚本(附代码)

本文介绍了15个实用的Python自动化办公脚本,涵盖文件整理、数据处理、图像处理等多个办公场景。主要内容包括: 环境搭建指南(Python安装、VS Code配置、必备库安装) 15个自动化脚本详解,如: 批量重命名文件 按文件类型自动整理 文件搜索与分类 每个脚本提供完整代码、功能说明和使用方法 特别提示Windows路径处理注意事项 这些脚本能帮助用户快速完成重复性办公任务,提升工作效率。文

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#python#自动化#开发语言
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【Python办公自动化】——Excel、Word、PDF操作大全(2026版)

本文介绍了Python处理Excel、PDF和Word文档的自动化方法。通过openpyxl库可高效操作Excel:读取/修改单元格内容、插入行列、移动区域、使用公式等;PyPDF2和pdfplumber处理PDF文档;python-docx操作Word。这些工具能显著提升办公效率,减少重复劳动。文章详细展示了各库的核心功能与代码示例,帮助读者快速掌握自动化办公技能。适用于需要批量处理文档的职场人

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为什么 Python 运行速度慢却如此受欢迎?

Python作为热门编程语言,虽然存在解释执行、动态类型和GIL等技术原因导致运行速度较慢,但其优势使其广受欢迎:1.简洁易学的语法适合初学者;2.丰富的标准库和第三方库生态系统,覆盖Web开发、数据科学、AI等多个领域;3.极高的开发效率和快速迭代能力;4.强大的跨平台特性和活跃的社区支持。在实践中,通过调用C/C++模块、使用PyPy解释器或多进程处理等方式可以优化性能。Python的成功证明

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#python#开发语言
【Python数据分析】数据分析与可视化

本文介绍了如何使用Python快速完成数据分析全流程,以餐厅小费数据集为例演示了从数据载入、清洗、特征工程到可视化的完整步骤。文章重点讲解了pandas数据处理、seaborn静态图表绘制和plotly交互式可视化等核心技能,并提供了可直接运行的完整脚本。通过15分钟的案例演示,读者可以掌握数据分析的基本方法,并能将这套技术迁移到实际业务场景中。文章还推荐了进一步学习机器学习建模和构建Web应用的

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#python#数据分析#开发语言 +1
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