NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 1
NumPy 的 `linalg` 库提供了丰富的线性代数功能，如 `dot`、`vdot`、`inner`、`matmul`、`determinant`、`solve` 和 `inv` 等。其中，`numpy.dot()` 用于计算数组的点积或矩阵乘积。对于一维数组，它计算向量点积；对于二维及以上数组，则计算矩阵乘积。
如何在python下建立cucumber项目
Gherkin语言使用的是主要英文关键词Scenario、Given、when 、And、Then和But等，这些关键词可以转换成中文关键词，场景、假如、当、那么等。根据用户故事，需求人员或测试人员使用Gherkin语言编写好测试场景的每个步骤。
Python Requests 库中的重试策略实践
在网络请求中，由于网络波动或服务暂时不可达等原因，请求可能失败。为增强客户端健壮性，自动重试机制变得尤为重要。本文介绍如何在 Python 的 `requests` 库中实现请求自动重试，通过 `urllib3` 的 `Retry` 类配置重试策略，并提供了一个具体示例，展示了如何设置重试次数、状态码集合及异常类型等参数，从而提高系统的可靠性和容错能力。
几个基础python防坑小常识
本文介绍了Python编程中的一些基础知识和易错点，包括`type`和`object`的关系、`all`和`any`函数的用法、链式运算的特点、`sorted`和`reversed`函数的区别、布尔值的处理、`round`函数的银行家舍入规则、列表操作符`+`和`+=`的区别，以及在循环中删除列表元素时需要注意的问题，并提供了正确的实现方法。最后还介绍了如何通过`sum`函数的`start`参数来改变求和的初始值。
11个Python循环技巧
本文介绍了在Python中使用循环创建多个列表的方法，并提供了丰富的代码示例。内容涵盖根据固定数量、条件、数据类型、属性、索引范围、哈希值等不同条件创建列表的技巧，展示了如何灵活运用循环和列表推导式，提高代码的灵活性与可维护性，加速开发流程并提升程序性能。
Python中的单例模式
单例模式确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点。此模式常用于共享资源或限制资源访问，可避免资源浪费并简化全局访问。其实现方法包括使用模块级变量、装饰器或元类。尽管单例模式能简化访问和初始化，但也可能引入全局状态，影响代码的可维护性。适用于配置管理、数据库连接池等场景。