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2024-08-10




def is_prime(num):
    if num <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True
 
# 使用上面定义的is_prime函数检查数字是否为质数
print(is_prime(5))  # 输出: True
print(is_prime(6))  # 输出: False

这段代码定义了一个名为is_prime的函数，它检查输入的整数是否为质数。函数首先排除了小于等于1的数，然后只需检查2到num的平方根之间的数是否能整除num即可。如果在循环过程中发现可以整除的数，则该数不是质数，函数返回False；如果循环结束都没有发现可以整除的数，则该数是质数，函数返回True。

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Python—使用LangChain调用千帆大模型

System

2024-08-10

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要在Python中使用LangChain调用千帆大模型，首先需要安装LangChain库，并确保你有一个可用的千帆大模型的API密钥。以下是一个简单的例子，展示如何使用LangChain调用千帆大模型的指令生成功能：




from langchain import ChatOpenAI, LLM
 
# 创建一个千帆大模型的实例，确保你有有效的API密钥
llm = LLM(model_name="QLChat", temporary_api_key="你的API_KEY")
 
# 创建一个聊天对象，使用千帆大模型
chat = ChatOpenAI(llm=llm)
 
# 用户的提示输入
prompt = "你能描述一下Python的特点吗？"
 
# 使用聊天对象生成响应
response = chat.respond(prompt)
 
# 打印出千帆大模型的响应
print(response)

确保将 "你的API_KEY" 替换为你的实际API密钥。如果你还没有API密钥，你可以在千帆AI开放平台上注册并获取。

这段代码首先创建了一个千帆大模型的实例，然后创建了一个聊天对象，并使用这个聊天对象来生成和用户交互的响应。在这个例子中，它会生成并返回一个描述Python特点的文本。

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Python lambda（匿名函数），一文详解

System

2024-08-10

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Python 中的 lambda 表达式是一种创建单行小函数的方式。lambda 函数可以接受任意数量的参数，但只能有一个表达式。

lambda 函数的基本语法如下：




lambda arguments: expression

下面是一些使用 Python lambda 表达式的示例：

简单的加法函数：




add = lambda x, y: x + y
print(add(1, 2))  # 输出: 3

计算列表中数字平方的函数：




square = list(map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5]))
print(square)  # 输出: [1, 4, 9, 16, 25]

使用 lambda 函数进行列表排序：




sorted_list = sorted([1, 5, 3, 4, 2], key=lambda x: x * -1)
print(sorted_list)  # 输出: [5, 4, 3, 2, 1]

用于字符串的简单过滤器，过滤掉长度小于3的字符串：




filtered_strings = list(filter(lambda x: len(x) >= 3, ['a', 'ab', 'abc', 'abcd'])))
print(filtered_strings)  # 输出: ['abc', 'abcd']

结合 map 和 reduce 函数，计算阶乘：




from functools import reduce
 
factorial = lambda x: reduce(lambda a, b: a * b, range(1, x + 1))
print(factorial(5))  # 输出: 120

在类似于 if 条件的上下文中使用 lambda 函数：




result = 'Increment' if lambda x: x < 10 else 'No Increment'
print(result)  # 输出: 'No Increment'

请注意，虽然 lambda 函数可以在一行内编写简单的内联表达式，但它们的用途有限，并且通常不适合复杂的代码逻辑。对于复杂的函数，最好使用标准的 def 语句来定义。

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Python自动录入ERP系统数据

System

2024-08-10

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要使用Python自动录入ERP系统数据，你需要使用自动化工具，如Selenium，来操作浏览器自动填写表单并提交。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Selenium在ERP系统中自动登录并录入数据。

首先，确保你已安装Selenium库和对应的WebDriver，例如ChromeDriver。




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
 
# 创建WebDriver对象，指定使用Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开ERP系统的登录页面
driver.get('http://erp-system.com/login')
 
# 找到用户名输入框，输入用户名
username_input = driver.find_element(By.ID, 'username')
username_input.send_keys('your_username')
 
# 找到密码输入框，输入密码
password_input = driver.find_element(By.ID, 'password')
password_input.send_keys('your_password')
 
# 找到登录按钮，并点击登录
login_button = driver.find_element(By.ID, 'login-button')
login_button.click()
 
# 登录成功后，进行数据录入
# 假设数据录入链接是: http://erp-system.com/data-entry
driver.get('http://erp-system.com/data-entry')
 
# 找到数据输入框，输入数据
data_input = driver.find_element(By.ID, 'data-input')
data_input.send_keys('data_to_enter')
 
# 提交数据
submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
submit_button.click()
 
# 操作完成后，关闭浏览器
driver.quit()

确保替换上述代码中的'username', 'password', 'data\_to\_enter', 'http://erp-system.com/login', 和 'http://erp-system.com/data-entry'为你自己ERP系统的实际登录URL和相应的元素ID。

这个脚本会自动打开Chrome浏览器，进入ERP系统登录页面，输入用户名和密码进行登录，然后跳转到数据录入页面，输入数据并提交。最后，关闭浏览器。

注意：在使用Selenium时，可能需要处理弹窗、验证码等复杂情况，确保你的ERP系统允许自动化操作，并且在使用时必须遵守ERP系统的使用条款和隐私政策。

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Python酷库之旅-第三方库Pandas(026)

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2024-08-10

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import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，pandas库提供了丰富的功能来处理和分析数据。

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2024-08-10

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# 安装必要的包
pip install llama-python
 
# 下载并加载Llama 3模型
from llama_python import Llama
 
# 初始化Llama 3实例
llama = Llama()
 
# 使用Llama 3进行交互
user_input = "你好，世界！"
response = llama.chat(user_input)
print(response)

这段代码演示了如何安装llama-python包，并使用它来加载和与Llama 3模型进行交互。代码中的Llama类用于初始化Llama 3模型的实例，chat方法用于生成对用户输入的响应。这是在Python环境中快速与Llama 3交互的最简单方法。

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【Python日志模块全面指南】：记录每一行代码的呼吸，掌握应用程序的脉搏

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2024-08-10

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import logging
 
# 配置日志输出级别、格式和目的地
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
                    datefmt='%m/%d/%Y %H:%M:%S',
                    filename='application.log',
                    filemode='w')
 
# 示例日志记录
logging.debug('这是一个 debug 级别的日志信息')
logging.info('这是一个 info 级别的日志信息')
logging.warning('这是一个 warning 级别的日志信息')
logging.error('这是一个 error 级别的日志信息')
logging.critical('这是一个 critical 级别的日志信息')
 
# 运行上述代码会在当前目录下生成一个 application.log 文件，
# 里面记录了应用程序的每一条日志信息，包括时间、日志级别和消息内容。

这段代码展示了如何配置和使用Python的logging模块来记录应用程序的日志信息。通过设置日志级别为DEBUG，所有级别的日志（从DEBUG到CRITICAL）都会被记录。日志信息按照指定的格式被输出到一个日志文件中。这对于追踪应用程序的运行状态和调试非常有帮助。

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2024-08-10

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错误解释：

docx.opc.exceptions.PackageNotFoundError: Package 错误表明 Python 的 docx 库在尝试处理一个 .docx 文件时，无法找到或打开该文件包含的某些必需的包内部资源。这可能是因为文件不存在，路径错误，或者文件损坏。

解决方法：

确认文件路径：检查你提供给 docx 库打开的文件路径是否正确，包括文件名和扩展名。
文件存在性：确保目标文件确实存在于你指定的路径中。
文件权限：确保你的程序有足够的权限去访问和读取该文件。
文件完整性：如果文件损坏，尝试用相同的内容重新创建或修复该文件。
依赖库版本：确保你安装的 python-docx 库是最新的，或者至少是与你的 Python 版本兼容的版本。

示例代码：




from docx import Document
 
try:
    doc = Document('path/to/your/document.docx')
    # 进行文档处理的代码
except docx.opc.exceptions.PackageNotFoundError:
    print("文件未找到或路径错误，请检查文件路径是否正确。")

如果以上步骤都无法解决问题，可能需要更详细的错误信息或者环境信息来进一步诊断问题。

System

2024-08-10

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# 卸载系统自带的Python 2
sudo apt-remove python2
sudo apt-get autoremove
 
# 设置Python 3为默认版本
sudo apt-get install python3-minimal
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 2
 
# 配置国内镜像源以加速后续的软件安装
echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ buster main non-free rpi contrib" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/raspbian.list
echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspberrypi/ buster main ui" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/raspberrypi.list
 
# 更新软件源并清理不需要的包
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get autoremove

这段代码实现了以下功能：

卸载系统自带的Python 2，以防止版本冲突。
安装python3-minimal以确保Python 3的存在。
通过update-alternatives设置Python 3为默认版本。
配置国内的软件源，加快后续软件安装的速度。
更新软件源并清理不必要的软件包，以维护系统的整洁。

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python导出requirements.txt的几种方法及环境配置流程

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2024-08-10

所有,python

在Python中，导出requirements.txt文件是一个常见的操作，它记录了当前环境中所有已安装的包及其版本。以下是几种导出requirements.txt的方法：

使用pip命令：

pip提供了一个命令可以直接导出requirements.txt文件。




pip freeze > requirements.txt

使用pipreqs库：

pipreqs是一个第三方库，它可以分析一个项目的源代码并收集所有使用到的库，生成requirements.txt文件。

首先安装pipreqs：




pip install pipreqs

然后使用pipreqs生成requirements.txt：




pipreqs /path/to/project

使用Poetry库：

如果你使用Poetry作为包管理和项目依赖管理工具，你可以很容易地导出requirements.txt文件。

首先安装Poetry：




curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/sdispater/poetry/master/get-poetry.py | python

然后使用poetry export生成requirements.txt：




poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt

使用Pipenv库：

Pipenv是一个管理Python虚拟环境和依赖的工具，它可以方便地生成requirements.txt文件。

首先安装Pipenv：




pip install pipenv

然后使用Pipenv生成requirements.txt：




pipenv lock -r --dev > requirements.txt

以上方法可以根据你的项目需求和环境选择适合的方法来导出requirements.txt文件。在实际操作中，可能还需要考虑环境的兼容性和项目的具体需求。

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