Python结合正则表达式从Excel提取数据并生成新表

本文介绍如何利用Python的openpyxl库与正则表达式,解决Excel中非规律性数据的提取难题。通过定义日期和邮箱的正则模式,遍历指定单元格范围提取关键信息,并将结果写入新建的工作表中,最终实现自动化数据整理与保存,适用于需要统计特定时间段项目用时的场景。

TensorFlow版本兼容性问题排查与修复指南

本文总结了TensorFlow在版本升级过程中常见的几类错误及其解决方案,包括rnn_cell属性缺失、concat参数顺序调整、pack函数替换为stack、softmax_cross_entropy_with_logits命名参数规范以及变量作用域复用问题。通过具体代码修正示例,帮助开发者快速定位并修复因API变更导致的程序异常,确保模型训练与部署的稳定性。

CentOS升级Python至3.5后解决pip命令失效与插件导入报错

本文针对CentOS6.x系统升级Python至3.5版本后出现的pip命令失效及插件导入报错问题,提供了详细的排查与修复步骤。通过验证Python版本、检查/usr/local/bin目录下的pip链接,并明确使用pip3.5进行插件安装,成功解决了程序运行时的ImportError错误。

Python基本数据类型内存占用详解与实测

本文通过Python代码实例,详细展示了int、bool、long、float、str、list、tuple、dict及set等基本数据类型的内存占用情况。利用sys.getsizeof方法获取具体字节数,揭示Python与其他语言在内存管理上的差异,为开发者优化程序性能提供参考。

Python实时获取CPU和内存使用率的方法

本文介绍利用Python的psutil库实时获取CPU和内存使用率的方法。通过安装psutil并调用virtual_memory及cpu_percent接口,可循环打印系统资源状态。代码包含完整实现逻辑,适用于需要轻量级系统监控脚本的场景。

Python实时获取CPU和内存使用率的方法

Python程序内存泄漏排查与调试实战指南

本文记录Python程序内存持续增长的排查过程。通过psutil监控进程内存,利用pmap分析堆内存,结合gc.collect强制垃圾回收,并使用memory_profiler定位高消耗代码行。最后借助guppy库深入分析对象占用,发现95%内存被列表占用,为定位逻辑导致的内存泄漏提供完整解决方案。

Python程序内存泄漏排查与调试实战指南

Python使用xlsxwriter库操作Excel:从安装到高级应用

本文详解Python中xlsxwriter库的安装与核心用法。涵盖Workbook创建工作簿、add_worksheet添加工作表、set_row/set_column调整行列尺寸,以及write方法写入各类数据。同时介绍如何自定义单元格样式(字体、对齐、换行)及通过insert_image插入PNG/JPEG等格式图片,提供完整代码示例。