python爬虫获取B站视频评论
代码使用deepseek生成
免责声明：本文章涉及到的应用仅供学习交流使用，不得用于任何商业用途，数据来源于互联网公开内容，没有获取任何私有和有权限的信息（个人信息等）。由此引发的任何法律纠纷与本人无关！
点击查看代码
import requests
import time
import re
import csv
from datetime import datetime
import os
...
[python]requests VS httpx VS aiohttp
前言
前段时间想着把一个python服务的接口逐渐改成异步的，其中用到requests的地方就要改成httpx或者aiohttp，有点好奇异步请求相较于同步请求有哪些提升，遂做了点小实验。
首先有个服务A提供接口，这个接口会停顿1秒，模拟数据库操作。服务B去请求服务A的这个接口，并把响应返回给客户端C。服务B提供4个接口，这4个接口分 ...
pytorch入门 - AlexNet神经网络
AlexNet背景
AlexNet是2012年由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出的深度卷积神经网络架构。
它在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中取得了突破性成绩，将top-5错误率从26%降低到了15.3%，这一成就标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。
AlexNet的成功主要归功于以下几个创新点：
使用ReLU(Rect ...
pytorch入门 - 修改huggingface大模型配置参数
介绍
Hugging Face的Transformers库提供了大量预训练模型，但有时我们需要修改这些模型的默认参数来适应特定任务。
本文将详细介绍如何修改BERT模型的最大序列长度(max_position_embeddings)参数，并解释相关原理和实现细节。
原理
BERT等Transformer模型对输入序列长度有固定限制，这主要由位置编码(position embeddings) ...
python中可变参数与装饰器的例子
python的可变参数
方法定义
#*args是可以传list类型的可变参数，**kwargs是可以传dict的可变参数
def wrapper(*args, **kwargs):
使用示例
def foo(*args, **kwargs):
print 'args = ', args
print 'kwargs = ', kwargs
print '---------------------------------------'
if __name__ == '__main__':
foo ...
Python 潮流周刊#105：Dify突破10万星、2025全栈开发的最佳实践
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 400+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。
温馨提示： 在微信关注 Python猫，发送“优惠券”，即可领取 9 折优惠码，订阅专栏可享 15 元优惠。
分享了 12 ...
pytorch入门 - 微调huggingface大模型
在自然语言处理(NLP)领域，预训练语言模型如BERT已经成为主流。HuggingFace提供的Transformers库让我们能够方便地使用这些强大的模型。
本文将详细介绍如何使用PyTorch微调HuggingFace上的BERT模型，包括原理讲解、代码实现和逐行解释。
1. 微调原理
1.1 什么是微调(Fine-tuning)
微调是指在预训练模型的基础上，针对特定任 ...
Django-vue3-admin Windows PyCharm本地部署指南
Django-vue3-admin Windows PyCharm本地部署指南
以下是针对PyCharm IDE优化的部署流程，整合多来源的最佳实践：
一、环境准备
安装Python 3.11+
官方下载安装包，勾选 Add Python to PATH
验证安装：python --version（需显示3.11+）
安装Node.js 18.x LTS
官网下载安装包，验证：node -v
安装PyCharm Professiona ...
pytorch入门 - LetNet5神经网络
1.LetNet5简介
LeNet5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，主要用于手写数字识别。它是早期卷积神经网络的成功应用之一，为现代深度学习模型奠定了基础。LeNet5的名字来源于其发明者LeCun和网络层数(5层)。
LeNet5的主要特点包括：
使用卷积层提取空间特征
使用子采样层(池化层)降低特征维度
...
Manim中三种函数图像类的比较
在 Manim 库中，FunctionGraph、ImplicitFunction 和 ParametricFunction 都是用于绘制函数图像的类，但它们的适用场景、输入形式和实现方式有显著区别。
以下是详细对比：
1. FunctionGraph
用途：绘制 显式函数 ($ y = f(x) $) 的图像（单值函数）。
输入要求：
接受一个 一元函数 ($ f(x) \() 和 (\) x $) 的范围（如x_ ...
Python 基于http.server模块实现简单http服务
测试环境
win11专业版
python 3.9
代码实现
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import traceback
import uuid
from http.server import HTTPServer, ThreadingHTTPServer, BaseHTTPRequestHandler
from urllib.parse import urlparse, parse_qs
class MyHTTPRequestHandler(BaseHTTPRequestHandler):
def _sen ...
一文速通 Python 并行计算：12 Python 多进程编程-进程池 Pool
一文速通 Python 并行计算：12 Python 多进程编程-进程池 Pool
摘要：
在Python多进程编程中，Pool类用于创建进程池，可并行执行多个任务。通过map、apply等方法，将函数和参数分发到子进程，提高CPU利用率，简化进程管理，便于资源复用。适用于CPU密集型场景。
关于我们更多介绍可以查看云文档：Freak 嵌入式工作室云文 ...
manim边做边学--参数化曲线
在数学可视化领域，参数方程提供了一种灵活描述曲线的方式。
Manim库中的ParametricFunction类正是为此而生，它允许用户通过参数方程创建各种复杂的二维和三维曲线。
ParametricFunction的核心作用是将数学参数方程转换为可视化的曲线。与普通函数不同，参数方程使用独立参数t表示曲线上点的坐标：
x = f(t)
y = g(t)
z = h ...
manim边做边学--隐函数图像
在数学可视化中，显函数$ y=f(x) $相对容易处理，但 隐函数 $ F(x,y)=0 $ 的绘制则更具挑战性。
Manim库中的ImplicitFunction类专门用于解决这个问题，它能够高效地绘制各种复杂的隐函数曲线。
ImplicitFunction的典型应用场景包括：
高等数学教学：绘制圆锥曲线（椭圆、双曲线）、心形线、双纽线等
工程应用：可视化等值 ...
Ubuntu部署tensorflow（CPU/GPU）方法
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
在文章部署CPU与GPU通用的tensorflow：Anaconda环境以及部署可使用GPU的tensorflow库中，我们已经介绍了Windows平台下，配置CPU、GPU版本的tensorflow库的方法；而在本文中，我们就介绍一下在Linux ...
manim边做边学--显函数图像
在Manim库中，FunctionGraph类是一个核心组件，专门用于在坐标系中绘制函数图像。
FunctionGraph的主要作用是将数学函数以直观的图形形式展示出来，使得复杂的数学概念更加容易理解。它广泛应用于数学教学、科学演示以及数据可视化等领域。
其典型应用场景包括：
数学教学：直观展示函数的基本形状和性质（奇偶性、周期性 ...
Python 潮流周刊#104：Python 考虑添加虚拟线程啦？（摘要）
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。
温馨提示： 在微信关注 Python猫，发送“优惠券”，即可领取 9 折优惠码，订阅专栏可享 15 元优惠。
分享了 12 ...
Manim实现旋转变色特效
在数学动画的世界里，旋转与变色特效无疑是最能吸引观众眼球的元素之一。
今天，就让我们一起探索如何使用Manim框架来实现自定义的旋转变色特效吧！
1. 实现原理
Manim的动画魔法源于Animation类的interpolate_mobject方法。
这个方法通过alpha参数（0到1之间）控制动画进度，我们只需重写这个方法就能创造自定义特效：
cla ...
一文速通Python并行计算：11 Python多进程编程-进程之间的数据安全传输-基于队列和管道
一文速通 Python 并行计算：11 Python 多进程编程-进程之间的数据安全传输-基于队列和管道
摘要：
Python 多进程中，Queue 和 Pipe 提供进程间安全通信。Queue 依赖锁和缓冲区，保障数据原子性和有序性；Pipe 实现点对点单/双向数据流。二者内置序列化，简化交换流程，确保一致性与安全性高效。
关于我们更多介绍可以查 ...
Manim实现图像变形特效
在数学教学和科普领域，变形效果往往能起到事半功倍的作用，让抽象的数学概念变得生动形象。
这篇文章将通过三个典型场景，来看看如何超越默认效果的限制，制作出更专业的变形动画。
1. 几何体的形态跃迁
传统形状变化往往生硬，而通过组合Transform与样式动画，我们可以创造更丰富的视觉效果：
class ShapeTransformation( ...
