随笔分类 - Python
摘要：本文详细介绍了在使用asyncio库编写异步程序时常见的错误和问题，并进一步通过实践案例进行分析和讨论，以便在项目中更有效地应用asyncio库。有关asyncio库的详细介绍，可参考：Python 异步编程库 asyncio 使用指北。 目录1 asyncio程序的常见错误1.1 试图直接调用并运
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摘要：Python的asyncio模块提供了基于协程（coroutines）的异步编程（asynchronous programming）模型。作为一种高效的编程范式，异步编程允许多个轻量级任务并发执行，且相比传统的多线程模型，具有更低的内存消耗。因此，asyncio在需要高并发处理的场景中，尤其是在We
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摘要：CleanVision是一个开源的Python库，旨在帮助用户自动检测图像数据集中可能影响机器学习项目的常见问题。该库被设计为计算机视觉项目的初步工具，以便在应用机器学习之前发现并解决数据集中的问题。CleanVision的核心功能包括检测完全重复、近似重复、模糊、低信息量、过暗、过亮、灰度、不规则
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摘要：PyOD是一个全面且易于使用的Python库，专门用于检测多变量数据中的异常点或离群点。异常点是指那些与大多数数据点显著不同的数据，它们可能表示错误、噪声或潜在的有趣现象。无论是处理小规模项目还是大型数据集，PyOD提供了50多种算法以满足用户的需求。PyOD的特点包括： 统一且用户友好的接口，适用
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摘要：TSLiB是一个为深度学习时间序列分析量身打造的开源仓库。它提供了多种深度时间序列模型的统一实现，方便研究人员评估现有模型或开发定制模型。TSLiB涵盖了长时预测（Long-term forecasting）、短时预测（Short-term forecasting）、缺失值填补（Missing va
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摘要：Joblib是用于高效并行计算的Python开源库，其提供了简单易用的内存映射和并行计算的工具，以将任务分发到多个工作进程中。Joblib库特别适合用于需要进行重复计算或大规模数据处理的任务。Joblib库的官方仓库见：joblib，官方文档见：joblib-doc。 Jolib库安装代码如下： p
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摘要：scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库，可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见：scikit-opt，scikit-opt官网文档见：scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下： pip install scikit-opt # 调用s
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摘要：Loguru是一个功能强大且易于使用的开源Python日志记录库。它建立在Python标准库中的logging模块之上，并提供了更加简洁直观、功能丰富的接口。Logging模块的使用见：Python日志记录库logging总结。Loguru官方仓库见：loguru，loguru官方文档见： logu
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摘要：PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy
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摘要：华夫饼图Waffle chart是一种独特而直观的图表，用于表示分类数据。它采用网格状排列的等大小方格或矩形，每个方格或矩形分配不同的颜色或阴影来表示不同的类别。这种可视化方法有效地传达了每个类别在整个数据集中的相对比例。本文介绍如何使用基于Python的PyWaffle库绘制华夫饼图。PyWaff
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摘要：Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具，其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口，用以处理数据集以及直观地展示检测结果。Supervision库的官方开源仓库地址为：supervision，官方文档地址为：supervision-doc。 Supervision库需
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摘要：RapidFuzz是一个用于快速字符串模糊匹配的Python库，它能够快速计算两个字符串之间的相似度，并提供与Fuzzywuzzy（已停用）和TheFuzz（Fuzzywuzzy的升级版）类似的接口。RapidFuzz和TheFuzz功能相似，只是提供的接口不同。RapidFuzz和TheFuzz安
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摘要：dataset库是Python中一个用于操作数据库的简单库，它提供了一种简洁的方式与各种关系型数据库进行交互，例如SQLite、MySQL、PostgreSQL 等。你可以使用dataset库来执行查询、插入、更新和删除操作，而无需编写复杂的SQL语句。dataset库适用于小规模的数据存储和查询场
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摘要：Tablib是一个用于处理电子表格（如 Excel，CSV，JSON）的Python 库。它提供了一种简单而强大的方式来操作和处理数据。利用Tablib，我们可以轻松地读取、写入、过滤和转换各种类型的电子表格数据。Tablib 具有一致且易于使用的 API，以在不同的数据格式之间进行无缝转换。比如，
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摘要：动画是一种高效的可视化工具，能够提升用户的吸引力和视觉体验，有助于以富有意义的方式呈现数据可视化。本文的主要介绍在Python中两种简单制作动图的方法。其中一种方法是使用matplotlib的Animations模块绘制动图，另一种方法是基于Pillow生成GIF动图。 目录1 Animations
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摘要：文本纠错（Text Error Correction）技术旨在自动修正输入文本中的拼写、语法、标点符号等错误，以提高文本的准确性、通顺性和规范性。该技术可以通过自然语言处理技术实现，基于上下文和语言规则对文本进行分析和推断，发现其中的错误，并给出正确的替换或修改建议。 pycorrector是一个开
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摘要：collections是Python标准库中的一个内置模块，它提供了一些额外的数据结构类型，用于增强Python基础类型如列表（list）、元组（tuple）和字典（dict）等。以下是对collections模块中主要数据结构类的概述： - namedtuple：命名元组，创建一个带有名称的tup
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摘要：语音识别技术的快速发展为实现更多智能化应用提供了无限可能。本文旨在介绍一个基于Python实现的简易音频录制与语音识别应用。文章简要介绍相关技术的应用，重点放在音频录制方面，而语音识别则关注于调用相关的语音识别库。本文将首先概述一些音频基础概念，然后详细讲解如何利用PyAudio库和SpeechRe
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摘要：MovingPandas是一个基于Python和GeoPandas的开源地理时空数据处理库，用于处理移动物体的轨迹数据。关于MovingPandas的使用见文章：[MovingPandas入门指北](https://www.cnblogs.com/luohenyueji/p/17602916.htm
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摘要：MovingPandas是一个基于Python和GeoPandas的开源地理时空数据处理库，用于处理移动物体的轨迹数据。它提供了一组强大的工具，可以轻松地加载、分析和可视化移动物体的轨迹。通过使用MovingPandas，用户可以轻松地处理和分析移动对象数据，并从中提取有关行为、模式和趋势的见解。无
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