编程点滴

随着多核的发展，Python中并发编程也变得越来越广泛且发展很快。 一方面，Python提供了多种并发编程工具。 比如，传统的多线程，通过threading模块方便地创建和管理线程，可用于I/O密集型

Python 包管理生态中存在多种工具，如 pip、pip-tools、poetry、conda 等，各自具备一定功能。 而今天介绍的uv 是 Astral 公司推出的一款基于 Rust 编写的 Py

目前，在软件开发的协作中，Git 无疑是版本控制的王者。 而其中的 git log 命令，犹如一把强大的历史探寻之剑，能够帮助我们深入洞察项目的演进历程。 本篇将为大家整理解读几个实用的 git Lo

Python 的依赖管理工具一直没有标准化，原因主要包括： 历史发展的随意性：Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足，缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识 社区的分散性：Python社区庞大

数据可视化是数据科学和分析的关键要素，可以增强对复杂数据的理解和交流。 Python的数据可视化库有很多，目前使用广泛的主要有两个，一个是老牌的Matplotlib，一个是新秀Plotly。 Matp

接触Python比较早的朋友可能都有这样的体会，Python语言虽然也支持面向对象的编程方式， 但是，不像那些纯面向对象的语言（比如Java和.NET）那样严格和规范。 随着项目的规模逐步扩大之后，想

在使用Python处理文件路径时，强烈建议使用pathlib。 pathlib以面向对象的方式处理文件路径，既避免了很多陷阱，也能使执行许多路径的相关操作变得更容易。 本篇总结了常用的使用pathli

最近，在使用Rust时遇到了Reborrow的概念，记录下来以备以后参考。 1. 起因 起因准备对数据进行Min-Max标准化处理，也就是将一系列数据映射到一个新的范围。 首先，需要遍历数据，找出其中

字符串是每种编程语言都绕不开的类型， 不过，在Rust中，你会看到远比其他语言更加丰富多样的字符串类型。 如下图： 为什么Rust中需要这么多种表示字符串的类型呢？ 初学Rust时，可能无法理解为什么

在日新月异的 IT 行业中，每隔数年乃至数月，便会涌现出革新性的技术或前沿框架，引领行业潮流。 比如前端开发，我刚开始工作时，大部分都是静态页面+JavaScript，页面上只有一些简单的交互。 后来

机器学习（ML）作为目前一个比较火领域，提供了许多有趣且高薪的工作和机会。 无论你是刚刚踏入机器学习领域的新手，还是已经积累了一定经验的从业者，面试都是检验你技能和知识的重要环节。本文将梳理一些常见的

学习一种编程语言时，常常优先关注在语言的语法和标准库上，希望能够尽快用上新语言来开发，我自己学习新的开发语言时也是这样。 不过，想用一种新的语言去开发实际的项目，或者自己做点小工具的话，除了语言本身之

开发业务系统时，是绕不开RDBMS（关系型数据库）的。虽然现在诞生了各种NoSQL的数据库，RDBMS在业务系统中的严谨和优势依然无法取代。 近几年大大小小的项目中，常用的三种RDBMS（SQLite

最近在记录一些简单的结构化日志信息时，用到了sqlite3数据库（保存的信息比较简单，用Mysql，SQL Server，Postgres这些数据库有点小题大做）。 以前开发系统时，用Mysql和Po

在开发工作中，虽然CPU，内存和硬盘都是必不可少的硬件，不过，编程中，我们常常受到困扰的往往是内存相关的bug（编程中遇到CPU和硬盘相关的bug极少）。 这是因为我们的程序和数据虽然是存放在硬盘上的

Linux不像windows系统那样方便的图形界面，特别是作为服务器使用的时候，只有命令行可以使用。 我有个云服务器平时用来做一些数据分享用的，最近想看看磁盘和其中文件的占用情况，于是搜索并学习了一些

时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为

在数据分析工作中，针对百万，千万级别的数据进行分析是常有的事情，因此，分析代码性能的重要性不容忽视，能够有一个方便快速的测试函数性能的方法，对于我们快速发现性能瓶颈，及时优化，提高项目的开发效率至关重

重试机制在编程中是比较常见的场景，主要被用于处理那些可能由于临时性故障或网络波动等原因而失败的操作。 本文介绍如何通过Python装饰器来实现重试机制，从而能够在尽量少修改现有代码的基础上，给其中某些

print是我们平时写些python小工具时，最常用的调试工具。因为开发代码时，常常通过print将执行流程、变量的值以及其他关键信息输出到控制台来观察，以便了解程序执行情况和调试bug。 但是，pr