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sqlalchemy-Python库


SQLAlchemy 是 Python 中一个强大且灵活的 SQL 工具包和对象关系映射(ORM)库,它为使用不同数据库(如 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等)提供了统一的接口。以下是关于 SQLAlchemy 的详细介绍:

安装

你可以使用 pip 来安装 SQLAlchemy

pip install sqlalchemy

基本使用

1. 连接数据库

以 SQLite 为例,以下是连接数据库的代码:

from sqlalchemy import create_engine

# 创建一个 SQLite 数据库引擎
engine = create_engine(&...

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Pendulum- Python库-日期时间处理库


Pendulum 是一个用于 Python 的日期时间处理库,旨在提供更直观和功能丰富的日期时间操作方式。与 Python 标准库中的 datetime 模块相比,Pendulum 提供了更简洁的 API 和更多的功能,特别是在时区处理和持续时间计算方面。

主要功能

  1. 易于使用的日期时间操作
  2. Pendulum 允许使用链式方法进行日期时间的加减操作,使代码更加简洁易读。
  3. 例如,获取当前时间并增加 2 天 3 小时: python import pendulum now = pendulum.now() future = now.add(d...

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textwrap-文本进行格式化-Python库


textwrap 是 Python 标准库中的一个模块,主要用于对文本进行格式化,特别是用于处理长文本的换行、缩进等操作。它非常适合用来处理在终端显示或文本文件中格式化文本,使其更加易读。

主要功能

  1. wrap(text, width):
  2. 这个函数将给定的长文本 text 按照指定的 width(每行的最大字符数)进行包装,返回一个列表,其中每个元素是格式化后的文本行。
  3. 例如,将文本按每行最大 50 个字符进行包装。

python import textwrap text = "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisci...

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Typer- CLI 开发库


Typer 库详细总结

Typer 是一个基于 Python 类型提示的 CLI 开发库,旨在让开发者轻松构建用户友好、功能强大的命令行工具。其设计理念与 FastAPI 相似,强调代码简洁性、开发效率和扩展性。以下是核心内容总结:


核心特性

  1. 直观开发
    • 通过 Python 类型提示自动推断参数类型,减少代码量。 • 提供编辑器智能提示支持,降低调试时间。 • 自动生成帮助文档(--help)和 Shell 自动补全(支持所有主流 Shell)。

  2. 用户友好
    • 用户无需学习复杂语法,自动生成的帮助信息清晰易懂。 • 支持通过 --install-...

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pyright-Python 静态类型检查器


这个仓库是 pyright,它是一个功能齐全、基于标准的 Python 静态类型检查器,专为高性能设计,可用于大型 Python 源代码库。以下是对该仓库的详细介绍:

主要功能

  • 静态类型检查:对 Python 代码进行静态类型检查,帮助开发者在编码阶段发现潜在的类型错误,提高代码的健壮性和可维护性。
  • 高性能:设计上考虑了性能优化,能够处理大型的 Python 代码库。

可用工具和扩展

  • 命令行工具:可以通过命令行对 Python 代码进行类型检查,详细使用说明可参考 命令行工具文档
  • VS Code 扩展:为 Visual Studio Code 提供了集成的类型检查功能,可在 VS...

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AutoML-自动化机器学习-Python库


在交易系统和体育博彩中使用AutoML(自动化机器学习)可以极大地简化模型选择、超参数调优和特征工程的过程。Python提供了多种AutoML库,适用于这些领域。以下是使用AutoML进行交易系统和体育博彩的概述,以及一些常用的Python库。


1. 交易系统中的AutoML

交易系统通常涉及时间序列数据,目标是预测价格走势、识别趋势或生成买卖信号。AutoML可以帮助自动化构建和优化这些任务的模型。

步骤:

  1. 数据收集:收集历史价格数据、技术指标和其他相关特征(如成交量、移动平均线、RSI等)。
  2. 特征工程:创建特征,如滞后价格、滚动平均值和波动率指标。
  3. 模型训练:使用AutoML自动...

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Instructor-获取大语言模型(LLM)结构化输出的热门工具


该网页主要介绍了一个名为Instructor的库,它是用于获取大语言模型(LLM)结构化输出的热门工具,具有简单、透明和以用户为中心的设计特点,基于Pydantic构建。以下是具体内容总结: 1. 安装与使用 - 可通过 pip install instructor 进行安装,不同模型如OpenAI、Ollama、llama-cpp-python等需安装对应的扩展,如 pip install "instructor[ollama]"。 - 以从自然语言中提取用户信息为例,展示了如何结合不同模型使用Instructor。如使用OpenAI模型时,先定义输出结构类 Extra...

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keras 源码分析


Keras是一个由Python语言编写的深度学习库,以下是对其源码的分析:

整体架构

  • 模块划分:Keras的源码主要由多个模块组成,包括enginelayersmodelscallbacksoptimizers等。每个模块负责不同的功能,如engine模块是Keras的核心计算引擎,layers模块定义了各种神经网络层,models模块用于构建和训练模型等。
  • 面向对象设计:Keras采用了面向对象的编程风格,通过定义各种类和对象来实现其功能。例如,Model类表示一个深度学习模型,Layer类表示一个神经网络层,Optimizer类表示一个优化器等。

核心模块分析

  • laye...

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torchvision-计算机视觉库


torchvision是PyTorch的一个计算机视觉库,它提供了丰富的工具和数据集,方便用户进行计算机视觉任务的开发和研究,以下是具体介绍:

主要功能

  • 数据集处理:包含了许多常用的计算机视觉数据集,如MNIST、CIFAR-10、Caltech 101/256、ImageNet等,并提供了方便的数据加载和预处理功能,用户可以轻松地将这些数据集用于模型训练和测试。
  • 模型架构:提供了各种经典的计算机视觉模型架构的实现,如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等,这些模型可以直接使用或进行微调,以满足不同的任务需求。
  • 数据转换与增强:支持对图像数据进行各种转换和增强操作,...

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