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内容提要
介绍Python开发中常用的工具和技术,包括Radon、Semgrep、并行处理、异常处理、数据框架库等,以及SOLID原则、name-main习惯、Python异常处理技术等课程和教程,最后提供一个概率谜题的Python模拟解决方案。
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关键要点
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学习SOLID原则以改善Python中的面向对象设计。
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Radon是一个代码度量工具,可以帮助改善代码质量。
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Semgrep是一个安全检查工具,能够识别代码中的漏洞。
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并行处理可以通过优化低级代码来提高性能。
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学习捕获多个Python异常的不同方法,包括使用元组和异常组。
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MNIST数据集用于分类算法的实验,某些压缩机制也可作为分类工具。
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了解不安全的直接对象引用(IDOR)及其在Python应用中的防护方法。
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深入探讨Python中的并行处理,学习规避全局解释器锁(GIL)的方法。
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介绍Python开发中常用的工具,如black、nox、ruff和Mypy。
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讨论Python中数据框架库的不同视角及其原因。
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使用typing.Protocol进行类型检查,声明鸭子类型类符合特定协议。
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学习Python的name-main习惯及其使用场景。
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探讨Python在字符串API中使用Bloom过滤器以提高性能。
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编写Python模拟解决经典概率谜题。
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软件行业再次认识到复杂性带来的问题,逐渐回归单体和大型服务。
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使用pytest插件nbmake自动化笔记本的端到端测试。
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