在 Python 中处理大型数据集的技巧

处理大型数据集很常见，但具有挑战性。这里有一些技巧可以帮助您更轻松地在 Python 中处理如此大的数据集。

在 Python 中处理大型数据集可能是一个真正的挑战，尤其是当您习惯于处理计算机可以轻松处理的较小数据集时。但不要害怕！ Python 充满了工具和技巧，可以帮助您有效地处理和分析大数据。

在本教程中，我将引导您了解像专业人士一样处理大型数据集的基本技巧，重点关注：

• Python 核心功能：生成器和多处理
• pandas 中大型数据
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每个开发人员都应该知道的 10 个 Python 库

在本文中，我们将介绍用于日志记录、单元测试、数据处理等任务的 Python 库，每个库都具有可以简化应用程序开发的功能。

您是喜欢使用 Python 编码的开发人员吗？如果是这样，您可以将一些 Python 库添加到您的开发工具箱中。

作为开发人员，您应该熟悉调试、日志记录和单元测试。此外，您还需要使用数据源、进行数据验证并构建 API。

在本文中，我们将介绍用于日志记录、单元测试、数据处理等任务的 Python 库，每个库都具有可以简化应用程序开发的功能。让我们开始吧。

Python 闭包：常见用例和示例

在 Python 中，闭包通常是在另一个函数内定义的函数。该内部函数获取在其封闭范围内定义的对象，并将它们与内部函数对象本身关联起来。由此产生的组合称为闭包。

闭包是函数式编程语言的一个常见特性。在 Python 中，闭包非常有用，因为它们允许您创建基于函数的装饰器，这是强大的工具。

在本教程中，您将：

• 了解什么是闭包以及它们在 Python 中的工作原理
• 了解闭包的常见用例
• 探索关闭的替代方案
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如何重置 pandas DataFrame 索引

在本教程中，您将了解如何重置 pandas DataFrame 索引、您可能想要执行此操作的原因以及如果不这样做可能会出现的问题。

在开始学习之旅之前，您应该熟悉如何创建 pandas DataFrame。了解 DataFrame 和 pandas Series 之间的区别对您也很有用。

此外，在完成本教程中的示例时，您可能需要使用数据分析工具 Jupyter Notebook。或者，JupyterLab 将为您提供增强的笔记本体验，但您可以随意使用您想要的任何 Pytho

Python 字典推导式：如何以及何时使用它们

字典推导式是一种在 Python 中创建、转换和过滤字典的简洁而快速的方法。与使用常规 for 循环处理字典相比，它们可以显着增强代码的简洁性和可读性。

作为一名 Python 开发人员，理解字典推导式至关重要，因为它们是用于字典操作的 Python 工具，并且可以成为编程工具包的宝贵补充。

在本教程中，您将学习如何：

• 使用字
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如何使用LangChain和GPT分析多个文档

在过去一年左右的时间里，开发者世界中涌现出了用于处理大型语言模型和生成式人工智能的巧妙的新工具、应用程序和流程。

LangChain 项目是一个特别通用的例子。总体目标包括提供与各种法学硕士模型的轻松集成。但浪链生态系统也承载着越来越多的（有时是实验性的）项目，这些项目突破了简陋的法学硕士的极限。

花一些时间浏览 LangChain 的网站，了解一下它的可能性。您将看到有多少工具旨在帮助您构建更强大的应用程序。

但您也可以使用它作

如何为 JavaScript 开发人员学习 Python [完整手册]

作为一名拥有 JavaScript 经验的开发人员，您可能知道该语言的通用性，尤其是在 Web 开发方面。 JavaScript 为前端和后端开发提供支持（感谢 Node.js），并已发展成为最广泛使用的编程语言之一。

尽管 JavaScript 很强大，但还有其他语言在特定领域表现出色，而 JavaScript 可能不是最有效的选择。 Python 就是其中一种语言。

本手册旨在向经验丰富的 JavaScript 开发人员介绍 Python，不仅作为替代工具，而且作为可以扩展您的开发

使用 Python 可视化外汇数据

历史外汇数据对于识别趋势、评估过去的表现以及在货币市场做出明智的预测至关重要。可视化这些数据可以通过清晰地显示价格变动和模式来增强分析，帮助交易者和分析师做出更好的决策。

本教程将指导您使用 TraderMade API 检索历史货币数据，并使用 Plotly 以烛台图格式将其可视化。烛台图在金融分析中很受欢迎，因为它们可以清晰地显示价格变动，包括特定时期的开盘价、最高价、最低价和收盘价。我们将使用指定日期范围内的欧元/美元货币对数据。

学完本教程后，您将能够：

• 使用Python向历史数据发出API请求。
• 将 JSON 数据格式化并处理为数据帧。
• 使用 Plotly 创建交互式烛台图以进行财务分析。

先决条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

1.基本的 Python 知识： 熟悉 Python 编程，尤其是函数和错误处理，将会很有帮助。

什么是 COCOTB 以及它如何彻底改变硬件验证？

数字硬件设计领域的验证是在制造前确保硬件组件正确性和可靠性的关键步骤。传统的验证方法通常依赖于硬件描述语言 (HDL)，例如 Verilog 或 VHDL，以及约定的验证语言和方案。但这些方法很麻烦并且会降低生产力。

Cocotb 诞生了，这是一种结合了 Python 强大功能的新颖方法，以一种全新的方式编写硬件验证器。

什么是可可布？

Cocotb（基于 COroutine 的 COsimulation TestBench）是一个免费的开源框架，允许使用 Python 编写测试平台来验证使用 HDL（Verilog、VHDL）描述的硬件设计。

Cocotb 由开源社区中的任何人开发，并由 GitHub 上的 Cocotb 组织维护，以便工程师可以利用 Python 库的简单性和广度来更轻松地创建更快、更清晰的测试平台。

传统的硬件验证方法

传统上，硬件验证依赖于 HDL 和专

如何在Ubuntu中安装Python？

Python是一种功能强大、开源且易于学习的编程语言。它是最流行的现代编程语言之一，拥有庞大的开发人员社区和广泛的文档。

它通常预安装在所有最新的 Linux 系统上，因为它是许多操作系统工具的构建块之一。不过，根据用户需求，可以从可用来源安装特定版本的 Python。

在本教程中，我们将向您展示在 Ubuntu 系统上安装 Python 的两种方法 -

• 使用包管理器 (apt) 安装 Python
• 使用 Python 源代码安装 Python

使用包管理器 (apt)

在 Ubuntu 上，打开终端窗口（或通过 SSH 连接到系统）并执行以下命令 -

这些命令将更新系统的存储库数据并安装可用的 Python 3.xx 包（如果尚未