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内容提要

本文介绍了如何使用Narwhals库编写与DataFrame无关的Python代码,强调消除不稳定测试的重要性,并探讨了Python 3.15的最新特性和开发趋势。

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关键要点

  • 使用Narwhals库编写与DataFrame无关的Python代码的教程。
  • 强调消除不稳定测试的重要性,尤其是在使用Selenium时。
  • 对比了多种AI代码审查工具,发现Macroscope在捕捉Python错误方面表现最佳。
  • Python 3.15.0 Alpha 3版本已发布,正在积极开发中。
  • 讨论了规范驱动开发的优势及其与传统编码方式的对比。
  • 介绍了PySpark 4.0的新特性,包括更快的Arrow UDFs和动态模式UDTFs。
  • 强调了代码可读性的重要性,建议合理使用空格和换行。
  • 提供了构建Python技能的学习计划,帮助开发者提升能力。
  • 介绍了如何在Jupyter笔记本中内联SVG图形的简单步骤。
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