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答案：Python中使用jsonpath-ng库可通过简洁路径表达式高效提取JSON数据，支持复杂查询如递归查找与条件过滤，相比原生代码更直观高效。 在Python中，要从JSON数据里精准地提取所需信息， jsonpath 库提供了一种非常高效且直观的解决方案。它就像为JSON数据量身定制的查询语…

本教程探讨从Confluence页面提取结构化数据（尤其是表格数据）的两种主要方法。首选方案是利用Confluence REST API，它提供了一种官方且相对简便的途径，适用于各种Confluence部署环境，并通过Python进行数据获取与解析。其次，教程也介绍了直接连接Confluence后端…

本文旨在探讨如何从Confluence页面高效提取数据，特别是表格格式内容。我们主要介绍两种策略：推荐使用的Confluence REST API，它适用于大多数场景且易于实现；以及针对特定自托管环境和极致性能需求下考虑的数据库直连方式。文章将详细阐述两种方法的优缺点、适用场景，并提供API方式的P…

使用enumerate()是Python中获取元素及其索引最简洁的方式，它返回包含索引和元素的元组，支持自定义起始值，提升代码可读性和健壮性。相比手动维护索引或使用range(len())，enumerate()更直观且不易出错，尤其适合遍历可迭代对象。当需要通过索引修改列表时，range(len(…

本文介绍如何在不依赖PyTorch的环境中部署和运行PyTorch训练的模型。针对软件依赖限制，核心方案是利用PyTorch的ONNX导出功能，将模型转换为通用ONNX格式。这使得模型能在轻量级运行时（如ONNX Runtime）中高效执行推理，从而避免在部署环境中安装庞大的PyTorch库，实现模…

本教程旨在解决JSON数据中 NaN (Not a Number) 值的清洗问题。我们将深入探讨 NaN 在Python中的特殊性及其识别挑战，并提供一个基于 math.isnan() 的高效Python解决方案，实现从字典或JSON对象中精确移除 float(‘nan’) …

本文将指导如何在不包含PyTorch运行时的环境中部署PyTorch训练的模型。针对对依赖有严格限制的软件项目，我们提供了一种有效的解决方案：将PyTorch模型导出为ONNX格式。通过ONNX，开发者可以在不安装PyTorch的情况下，利用多种推理引擎高效地执行模型推理，从而实现模型部署的轻量化与…

本文旨在解决PyTorch模型在不包含PyTorch依赖的生产环境中部署的挑战。通过将训练好的PyTorch模型导出为开放神经网络交换（ONNX）格式，开发者可以在各种支持ONNX的运行时（如ONNX Runtime）中进行高效推理，从而摆脱对PyTorch框架的直接依赖，实现模型的轻量级、跨平台部…

本教程详细讲解如何使用Python高效地从JSON数据结构中识别并移除浮点型NaN（非数字）值。通过利用math.isnan()函数和字典推导式，文章提供了一种专业且易于理解的数据清洗方案，旨在区分NaN与null，确保数据准确性，并附有完整的代码示例和关键注意事项，帮助开发者优化数据处理流程。 引…

Python中集合的交集和并集可通过运算符或方法实现：使用&或intersection()求交集，|或union()求并集，两者功能相似但后者支持多集合操作。此外，集合还支持差集(-)、对称差集(^)、子集判断(issubset)等运算，底层基于哈希表实现，具有高效性，适用于数据去重…