键值对
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Python中的*args和kwargs是什么_Python *args与kwargs用法详解
args和kwargs用于传递可变数量的非关键字和关键字参数，使函数更灵活。它们在函数定义中按普通参数、args、kwargs顺序使用，并可用于函数调用解包及装饰器中传递任意参数。 它们是Python中用于传递可变数量参数给函数的特殊语法。 *args 用于传递非关键字参数，而 **kwargs 用…
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Python中根据属性值获取现有对象实例：Metaclass与对象唯一性管理
本文探讨了在Python中，当通过类名和特定属性（如name）尝试获取现有对象实例时，默认行为是创建新对象而非检索现有对象的问题。针对此挑战，教程详细介绍了如何利用元类（Metaclass）及其__call__方法来控制实例创建过程，实现基于属性值（如名称）的对象唯一性管理，确保每次请求相同名称的对…
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Pydantic 模型导出时忽略额外字段
在 Pydantic 中，extra=”allow” 配置允许模型接收未在字段定义中声明的额外数据。然而，在某些场景下，例如数据序列化或导出时，我们可能希望忽略这些额外字段，只保留模型定义中明确声明的字段。本文将介绍一种优雅的方法，通过自定义基础模型类和使用 model_se…
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Pydantic 深度定制：在 model_dump 中自动排除额外字段
本教程演示如何在 Pydantic 模型序列化时自动排除未声明的“额外”字段。针对 model_dump 缺乏直接 exclude_extras 选项的问题，我们提出一种通用解决方案：通过创建一个自定义 MyBaseModel 类，并利用 model_serializer（mode=”w…
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Pydantic model_dump 忽略 extra 字段的优雅实现
本文介绍了一种在 Pydantic 模型序列化时，优雅地排除未定义额外字段的通用方法。通过创建自定义基类并利用 model_serializer 的 wrap 模式，我们可以确保 model_dump 的输出仅包含模型中明确定义的字段，从而避免在处理带有 ConfigDict(extra=̵…
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PostgreSQL超万列CSV数据高效管理：JSONB方案详解
面对拥有超过一万列的CSV数据，传统关系型数据库的列限制和管理复杂性成为挑战。本文将介绍一种利用PostgreSQL的jsonb数据类型来高效存储和管理海量稀疏列数据的方案。通过将核心常用列独立存储，而不常用或次要的列聚合为JSON对象存入jsonb字段，结合GIN索引优化查询，实现数据的高效导入、…
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创建可存储超过10000列CSV表数据的PostgreSQL数据库
将包含大量列（例如超过10000列）的CSV数据导入PostgreSQL数据库，直接创建表可能会超出数据库的列数限制。一种有效的解决方案是将常用和重要的列作为普通列存储，而将不常用和不太重要的列转换为JSONB格式存储在单个列中。以下是详细步骤和注意事项： 1. 设计表结构 首先，需要确定哪些列是常…
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PostgreSQL处理超万列CSV数据：JSONB与GIN索引的实战指南
当CSV文件包含数千甚至上万列数据时，传统关系型数据库的列限制成为导入和管理难题。本教程将介绍一种高效策略：将核心常用列作为标准字段存储，而将大量不常用或稀疏的列整合到PostgreSQL的jsonb类型中。文章将涵盖数据库模式设计、数据导入概念以及如何利用GIN索引实现对jsonb字段内数据的快速…
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PostgreSQL处理超宽表：利用JSONB高效存储和管理稀疏数据
面对CSV文件包含上万列数据，传统关系型数据库的列限制成为挑战。本文将介绍如何在PostgreSQL中利用jsonb数据类型高效存储和管理这些超宽表数据，特别是那些不常用但又需要保留的稀疏列。通过将不重要列封装为JSON对象，并结合GIN索引优化查询，我们可以克服列数限制，实现灵活的数据模型和高性能…
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Python中的可变对象和不可变对象有哪些？区别是什么？
Python中对象分为可变和不可变两类，区别在于创建后能否修改其内容。可变对象（如列表、字典、集合）允许原地修改，内存地址不变；不可变对象（如整数、字符串、元组）一旦创建内容不可更改，任何“修改”实际是创建新对象。这种机制影响函数参数传递、哈希性、并发安全和性能优化。例如，不可变对象可作为字典键，因…
