api调用

使用time.time()、time.perf_counter()、time.process_time()和timeit模块可测量Python代码执行时间；其中time.time()简单但精度低，受系统时钟影响；perf_counter()提供高精度单调计时，适合短时间测量；process_time…

多线程适用于IO密集型任务，因GIL在IO等待时释放，可实现高效并发；多进程则通过独立解释器绕过GIL，适合CPU密集型任务实现真正并行，但存在内存开销大、IPC复杂等问题。 在Python中，实现多线程主要依赖于内置的 threading 模块，而多进程则通过 multiprocessing 模块…

本文旨在解决Python调用Google Apps Script时遇到的重复认证问题，详细介绍了如何通过管理token.json文件实现持久化认证。通过存储和刷新OAuth 2.0凭据，开发者可以构建无需人工干预的自动化流程，从而确保Python脚本能够无缝执行Google Apps Script宏…

Django是全栈框架，适合快速开发复杂应用；Flask是微框架，灵活轻量，适合API和微服务。2. 项目规模大、需快速迭代选Django；定制化高、追求自由选Flask。3. 团队熟悉Django生态则效率更高，新手可从Flask入门理解底层原理。4. 性能差异 negligible，扩展性均强但…

本文旨在解决Streamlit应用中，用户点击按钮后st.session_state数据无法按预期持久化的问题。核心原因在于Streamlit的脚本重运行机制导致状态更新滞后。我们将详细探讨两种有效的解决方案：优化st.session_state的初始化方式并利用st.text_input的key参…

Apache Beam通过PTransform的链式调用机制，实现了数据处理逻辑的模块化与顺序执行。本文将深入探讨如何在Beam管道中将一个PTransform的输出作为下一个PTransform的输入，并通过详细的Python代码示例，演示从数据库读取、调用外部API、处理API响应数组到最终数据…

本教程详细阐述了在Apache Beam中如何将一个PTransform的输出作为下一个PTransform的输入，从而构建复杂的数据处理管道。通过一个实际案例，演示了从数据库读取数据、调用多级API并进行数据转换的全过程，并探讨了优化外部服务调用的策略，帮助开发者高效地设计和实现数据工作流。 在a…

本文探讨了在现代Python环境（如Python 3.11.6）中安装过时GeoIP库（版本1.3.2，2014年发布）时遇到的兼容性错误，主要表现为C头文件缺失导致编译失败。文章分析了问题根源在于库的长期未维护，并强烈建议放弃使用该旧库。作为替代方案，教程详细介绍了如何使用MaxMind官方推荐的…

全局变量在整个程序中可访问，局部变量仅在函数内有效。Python按LEGB规则查找变量，函数内修改全局变量需用global声明，避免命名冲突和副作用。 Python中的全局变量和局部变量，核心区别在于它们的作用范围（scope）和生命周期。简单来说，局部变量只在定义它的函数或代码块内部有效，当函数执…

Python日志记录通过logging模块实现，核心组件包括Logger、Handler、Formatter和Filter。使用basicConfig可快速配置，而复杂场景可通过自定义Logger和Handler将日志输出到控制台、文件或滚动文件。相比print，logging支持级别控制（DEBU…