标签 Python 下的文章 - 至尊技术网

2025-07-19

使用python-oracledb连接Oracle数据库：解决安装难题

对于需要从 Python 访问 Oracle 数据库的开发者来说，python-oracledb 模块是一个强大的工具。作为 Oracle 官方维护的 Python 驱动，它提供了高效、可靠的方式来执行 SQL 查询和管理 Oracle 数据库。然而，在实际安装和使用过程中，不少开发者会遇到各种问题。本文将带你一步步解决这些问题，确保你能顺利连接 Oracle 数据库。1. python-oracledb 简介python-oracledb 是 Oracle 官方提供的 Python 扩展模块，用于连接和操作 Oracle 数据库。它是 cx_Oracle 的继承者，具有更好的性能和更多的功能。该模块支持 Oracle 数据库 11.2 及以上版本，并能在 Python 3.6+ 环境中运行。与传统的 cxOracle 相比，python-oracledb 提供了更简单的安装方式（特别是瘦客户端模式），减少了对外部 Oracle 客户端库的依赖。同时，它保持了高度的兼容性，现有的 cxOracle 代码通常只需很小的修改就能迁移。2. 安装 python-oracledb基本安装...

2025年07月19日

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2025-07-13

Python医学影像处理实战：SimpleITK从入门到精准分析

一、为什么选择SimpleITK？在放射科医师小李的工作中，每天需要分析上百份CT扫描。传统手动测量方式效率低下，直到他发现Python生态中的SimpleITK库——这个基于ITK构建的简化接口，既保留了专业医学影像处理能力，又降低了使用门槛。与OpenCV等通用库相比，SimpleITK具有三大优势： 1. 原生支持DICOM/NIFTI等医学专用格式 2. 内置Hounsfield单位转换等医学特有功能 3. 提供注册、分割等高级算法接口二、环境搭建与基础操作python安装库（建议使用conda环境）conda install -c simpleitk simpleitkimport SimpleITK as sitk import matplotlib.pyplot as plt读取DICOM序列示例reader = sitk.ImageSeriesReader() dicomfiles = reader.GetGDCMSeriesFileNames("CTScan") reader.SetFileNames(dicom_files) image = reader.Ex...

2025年07月13日

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2025-07-10

Python时间序列分析实战：statsmodels工具深度解析

一、时间序列分析的基础认知当我们面对按时间顺序排列的数据时（比如股票价格、气象数据、销售记录），常规的数据分析方法往往捉襟见肘。时间序列数据的特殊性在于其存在时间依赖性——今天的温度会影响明天，上季度的销售额会影响本季度。Python生态中，statsmodels库犹如一把瑞士军刀，提供了从基础描述统计到复杂预测模型的完整工具链。与Pandas的时间序列功能形成互补，statsmodels更侧重于统计建模和推断分析。python import pandas as pd import statsmodels.api as sm from matplotlib import pyplot as plt典型时间序列数据加载data = pd.readcsv('sales.csv', parsedates=['date'], index_col='date') print(data.head())二、数据预处理的关键步骤1. 处理缺失值的艺术时间序列中的缺失值不能用简单均值填充。推荐使用： - 线性插值：data.interpolate(method='time') - 前向填充：dat...

2025年07月10日

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2025-06-24

正则表达式在字符串中提取浮点数的应用详解

1. 理解浮点数的正则表达式模式首先，我们需要理解浮点数的常见格式。浮点数可以是带有小数点的数字，也可以是不带小数点的整数。在正则表达式中，这可以通过以下模式匹配： - 整数部分：[0-9]+ 表示一个或多个数字； - 小数部分：\.?[0-9]+ 表示可选的小数点和至少一个数字； - 组合起来：[0-9]*\.?[0-9]+（这里 [0-9]* 确保整数部分可选）。2. Python中使用正则表达式提取浮点数在Python中，我们可以使用re模块来执行正则表达式的操作。首先，导入re模块，然后定义一个正则表达式来匹配浮点数，最后使用findall()函数来查找所有匹配的项。```python import re定义原始字符串text = "The value is 3.14, and the price is $29.99. The number is 123456."定义正则表达式模式，匹配浮点数pattern = r'\d*.?\d+'使用findall()方法找到所有匹配的浮点数float_numbers = re.findall(pattern, text)pr...

2025年06月24日

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2025-06-13

在Python中，正则表达式（RegularExpression，简称regex）是一种强大的文本处理工具，它能够进行复杂的字符串匹配、查找、替换等操作。本文将详细介绍如何使用Python的re

1. 导入re模块首先，需要导入Python的re模块以使用正则表达式的功能： python import re2. 基础正则表达式函数 re.search(pattern, string)：在字符串中搜索第一个符合正则表达式的子串，返回一个匹配对象，如果没有找到则返回None。 re.match(pattern, string)：从字符串的开始位置开始匹配正则表达式，只有字符串开头与模式匹配时才返回匹配对象。 re.findall(pattern, string)：返回字符串中所有符合正则表达式的子串，以列表形式返回。 3. 构造正则表达式字符类： [abc]：匹配"a"、"b"或"c"中的任意一个字符。 .：匹配除换行符之外的任何单个字符。 \d：匹配任何数字（等同于[0-9]）。 \w：匹配任何字母数字字符（等同于[a-zA-Z0-9_]）。量词： *：匹配前面的子表达式零次或多次。 +：匹配前面的子表达式一次或多次。 ?：匹配前面的子表达式零次或一次。 {n}：n是一个非负整数，匹配确定的n次。 {n,}：n是一个非负整数，至少匹配n次。 {n,m}：n和m是非负整数，...

2025年06月13日

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2025-06-13

Python正则表达式基础与进阶指南

一、正则表达式基础1.1 什么是正则表达式？正则表达式是一种在字符串中执行模式匹配的强大工具，它定义了字符串的搜索模式，可以测试一个字符串是否与预定义的规则相匹配。1.2 Python中的re模块在Python中，re模块提供了对正则表达式的支持。首先需要导入该模块： python import re1.3 基本语法与字符集 .：匹配除换行符之外的任何单个字符。 *：匹配前面的子表达式零次或多次。 +：匹配前面的子表达式一次或多次。 |：执行一个逻辑OR操作，匹配左或右表达式。 []：匹配方括号内的任何一个字符。 {}：指定前一个字符出现的次数范围。 ()：用于分组或捕获文本以供将来使用（\1, \2等）。 \：转义字符，用于指定特殊字符或字面量字符的匹配。二、常用re模块方法2.1 match() 和 search() match() 方法从字符串的起始位置开始匹配正则表达式，如果起始位置不匹配，则返回None。 search() 方法在整个字符串中搜索第一个符合正则表达式的子串，如果找到则返回Match对象，否则返回None。 python pattern = re.com...

2025年06月13日

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2025-06-08

编程语言在软件开发中的角色与选择：Java、C/C++、JavaScript、PHP、Python的深度剖析

Java：企业级应用与大型系统开发的基石特点：Java以其“一次编写，到处运行”的跨平台特性著称，强大的企业级支持和健壮的面向对象特性使其成为开发大型企业级应用的首选。Java拥有庞大的标准库和丰富的框架（如Spring、Hibernate），极大地简化了复杂系统的开发过程。应用场景：银行系统、企业级服务（如Web服务）、Android应用开发等。Java在金融、电信等对安全性和稳定性要求极高的领域中占据主导地位。C/C++：高性能计算与系统级开发的利器特点：C/C++以其接近硬件的操作能力和高效性著称，常用于开发对性能要求极高的应用，如操作系统、嵌入式系统、游戏引擎等。它们允许直接访问内存和硬件资源，提供了对底层操作的高度控制。应用场景：操作系统（如Linux内核）、高性能服务器、网络协议栈、图形渲染引擎等。C/C++在需要直接优化硬件性能或处理复杂算法的场景中表现出色。JavaScript：前端与全栈开发的黄金选择特点：JavaScript是前端开发的核心语言，同时也是实现全栈开发（前端+后端）的强大工具。随着Node.js等技术的出现，JavaScript能够在服务器端运行...

2025年06月08日

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2025-05-31

如何实现全文检索？，如何实现全文检索

安装Elasticsearch：Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，它允许你快速、近乎实时地存储、搜索和分析大量数据。 Python环境：安装Python及必要的库，如elasticsearch。 2. 数据预处理收集数据：从不同的源（如数据库、文件等）收集需要被搜索的数据。清洗和预处理：包括去除无关字符、分词、去除停用词等。 3. 构建索引使用Elasticsearch构建索引，并将预处理后的数据存入索引中。示例代码（Python使用Elasticsearch）```python from elasticsearch import Elasticsearch import json创建Elasticsearch连接es = Elasticsearch("http://localhost:9200")示例数据预处理（假设）documents = [ {"title": "文章一", "keywords": "Python, 数据分析, 机器学习", "description": "这是一篇关于Python数据分析和机器学习的文章。", "conte...

2025年05月31日

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2025-05-31

使用Python创建最简单聊天程序

1. 服务器端代码（server.py）首先，我们编写服务器端的代码。服务器将创建一个socket，监听特定端口上的连接，接收消息，并向所有连接的客户端广播这些消息。```python import socketdef startserver(host='127.0.0.1', port=65432): # 创建socket对象 with socket.socket(socket.AFINET, socket.SOCK_STREAM) as s: # 绑定地址和端口号 s.bind((host, port)) # 开始监听连接请求 s.listen() print(f"Server started, listening on {host}:{port}") while True: # 接受新的连接请求 conn, addr = s.accept() print(f"Connected by {add...

2025年05月31日

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2025-05-31

制作K线图：股市分析的视觉工具

一、K线图基础K线图，也称为蜡烛图或日本蜡烛图，起源于日本，是一种显示股价变动的图表形式。它由开盘价、收盘价、最高价和最低价四个数据点组成，以实体的颜色（上涨为红色或白色，下跌为绿色或黑色）和上下影线的长度来反映股价的波动情况。二、制作K线图的工具选择1. Python（推荐）优点：Python是数据分析的强大工具，拥有丰富的库如matplotlib和Pandas，可以轻松地绘制K线图并进行复杂的数据分析。步骤：安装必要的库：pip install matplotlib pandas。读取数据：使用Pandas读取股票数据文件（如CSV）。计算K线数据：根据开盘价、收盘价、最高价和最低价计算K线实体和影线。绘制K线图：使用matplotlib绘制。调整样式和参数以优化图表的可读性和美观度。 2. Excel 优点：Excel作为办公软件，用户基础广泛，操作简单直观。步骤：导入股票数据：从在线平台或数据提供商获取数据并导入Excel。使用Excel的“股票”功能（需安装相关插件）或手动计算K线数据并输入到相应的列中。使用Excel的图表功能，选择“烛...

2025年05月31日

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