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舞夢輝影
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  • 舞夢輝影

    舞夢輝影

    2025-09-22 23:56:01
    Python pandas 性能优化技巧
    选择合适数据类型、避免循环、使用向量化操作、合理过滤和高效读写可显著提升Pandas性能，如用category减少内存、.loc替代iterrows、query优化条件筛选、parquet替代csv。
    777
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    2025-09-22 23:59:01
    Linux命令行中ps命令的使用方法
    ps命令用于查看系统进程快照，常用psaux和ps-ef显示详细信息，结合grep筛选和排序可分析资源占用，是运维基本技能。
    1213
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    2025-09-23 22:09:01
    SQL 分组查询中如何计算累计值？
    使用窗口函数SUM()OVER()可实现SQL分组累计值计算，1.按日期排序累加销售额：SUM(amount)OVER(ORDERBYsale_date)；2.按部门分组内累加：SUM(amount)OVER(PARTITIONBYdeptORDERBYsale_date)；3.示例查询返回各部门按日期累计销售额；4.其他函数如COUNT()、AVG()结合OVER()可计算累计数量与平均值，关键在于掌握ORDERBY与PARTITIONBY用法。
    996
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    2025-09-24 23:47:02
    多表联合查询中字段重复怎么办？
    多表联合查询时字段名重复需通过别名或完全限定名区分。使用表别名如FROMusersu，结合字段别名SELECTu.idASuser_id,o.idASorder_id，避免SELECT*，可清晰指定字段；或用完全限定名如mydb.users.id防止歧义。
    771
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    2025-09-29 21:39:01
    python中__del__方法的使用
    __del__是Python中用于对象销毁前清理资源的特殊方法，由垃圾回收机制自动调用。其执行时机不确定，尤其在循环引用或非CPython环境中可能延迟，因此不能依赖它及时释放关键资源。推荐使用with语句和上下文管理器（__enter__、__exit__）实现确定性的资源管理，如文件关闭。__del__适合作为兜底措施，避免在此方法中引发异常、依赖其他对象或执行耗时操作，以防影响程序稳定性和性能。
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    2025-09-29 22:35:01
    Linux命令行中wc命令的实用技巧
    wc命令可统计文件的行数、单词数、字符数和字节数，常用-l统计行数，如wc-l/etc/passwd查看用户数量；结合grep可分析日志，如grep"error"logfile.txt|wc-l统计错误行数；-w统计单词数，-m统计字符数（含空格换行），-c统计字节数；echo"Hello,world!"|wc-m输出14（含换行），echo-n"Hello,world!"|wc-m输出13（无换行）；直接运行wcfile.txt显示行数、单词数、字节数及文件名；cat.log|wc可汇总所有日
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    2025-09-29 22:46:01
    Python中Gevent的使用
    Gevent通过协程实现高效并发，安装后使用monkey.patch_all()使标准库非阻塞，gevent.spawn()创建协程并发执行任务，结合requests可加速HTTP请求，适用于I/O密集型场景如爬虫、高并发服务器。
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    舞夢輝影

    2025-09-30 17:23:02
    python中的插入排序怎么用？
    插入排序通过构建有序序列，将未排序元素插入已排序部分的合适位置。从第二个元素开始，依次取出待插入元素，在已排序部分从后向前比较并后移大于它的元素，找到位置后插入。Python实现无需外部库，代码简洁：定义函数insertion_sort，遍历数组，使用while循环向左比较并移动元素，最后插入正确位置。示例输入[5,2,4,6,1,3]输出[1,2,3,4,5,6]。该算法时间复杂度O(n²)，适用于小规模或接近有序的数据，具有稳定、原地排序的优点，适合算法初学者理解排序逻辑。
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    2025-09-30 18:04:02
    如何在Linux命令行中查看历史命令？
    使用history命令可查看Linux终端历史记录，直接输入history显示所有命令及编号，结合grep可搜索关键词如history|grepls，按上下箭头快速浏览执行过的命令，用history-c清空当前会话记录，编辑~/.bash_history文件可彻底删除历史。
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    2025-09-30 18:24:01
    Python随机数中种子的使用
    随机数种子用于初始化伪随机数生成器，确保每次运行时产生相同的随机序列。通过random.seed()或np.random.seed()设置相同种子值，可使后续生成的随机数序列完全一致，适用于调试、测试和机器学习等需结果复现的场景；若不设种子，则默认使用系统时间导致每次结果不同。Python的random模块与NumPy的随机数生成相互独立，需分别设置种子以保证整体可重现性。是否设置种子取决于对结果稳定性与可重复性的需求。
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