Python 自動化測試:Airtest IDE 與 Poco 框架入門介紹
Airtest 簡介 Airtest 是網易遊戲團隊開發的跨平台 UI 自動化測試框架,基於圖像識別與 Poco UI 選擇器雙引擎,支援 Android、iO
甲骨文拼合編輯系統:基於 Python+uni-app+Django 的畢業設計專案
本專案針對殷契文淵甲骨文拼合展示功能修改不便、專家新成果無法及時更新、錯誤無法即時修正等痛點,開發一套規範化的拼合信息編輯修改系統。 專案背景 甲骨文是中國最早
Python Binary Search Tutorial: From Linear to Logarithmic Search
1. Linear Search Sequentially check each element from the start until target fou
Python 實現 Matrix 代碼雨:Pygame 全屏重繪動畫原理解析
一直想複刻《駭客帝國》經典代碼雨效果,Pygame 版本網上很多,但核心邏輯同樣精妙:看似逐行下落,實則每幀全屏重繪字符。參考 GitHub 開源專案(核心僅
Python 二分查找完整教學:從順序查找到二分法優化
1. 順序查找 從列表第一項開始依次搜尋,直到找到目標或遍歷完畢。時間複雜度 O(n)。 def linear_search(data_list, value)
MicroPython 實現 Matrix 風格代碼雨:ST7789 屏幕驅動優化全記錄
早就想寫個「駭客帝國」風格的代碼雨當練手專案,要求畫面優美、運行絲滑。單行雨滴容易,但多行同時下落卻讓我卡住。參考 GitHub 上唯一的 MicroPytho
藍橋杯基礎練習:Fibonacci 數列模 10007 遞歸與迭代解法
題目描述 Fibonacci 數列遞推公式:Fn = Fn-1 + Fn-2,其中 F1 = F2 = 1。當 n 很大時 Fn 會極大,求 Fn % 1000
Python 新手常見疑問:為什麼 for 迴圈沒輸出?
初學者常遇到這個困惑:明明寫了 for 迴圈配合 if-else,執行卻毫無輸出,程式碼如下: users = [] for user in users:
Python 列表查找排名:輸入姓名獲取名次的實作方法
遇到一個實際問題:給定一個已排序的姓名列表,如何快速查出輸入姓名的排名(名次)? 解決方案:使用 list.index() 方法 Python 列表內建的
Python 爬蟲能當副業嗎?入門到接單全攻略與平台推薦
許多朋友都在詢問:Python 爬蟲真的能當副業賺錢嗎?答案是肯定的。我身邊就有朋友透過 Python 爬蟲接案,月入超過萬元,截圖顯示的副業收入甚至超過許多人
Python __all__ 變數詳解:控制模組匯入行為
前言 Python 模組被 from module import * 匯入時,預設會導入所有不以下劃線開頭的名稱。__all__ 變數提供精確控制機制,讓模組作
TensorFlow 與 PyTorch GPU 環境驗證與手寫數字辨識實戰
前言 深度學習模型訓練高度依賴 GPU 加速。本文說明如何驗證 TensorFlow/PyTorch GPU 環境、效能比較,並以 PyTorch 實作 LeN
Python 安全實戰:基於 Paramiko 的 SSH 客戶端與伺服端實作
前言 滲透測試與自動化運維常需建立加密通道執行遠端指令。Python Paramiko 基於 PyCrypto 實作 SSHv2 協定,支援客戶端、伺服端、SF
Python 有陣列嗎?array 模組 vs List 完整比較
前言 許多從 Java、C++ 轉 Python 的開發者會問:「Python 有陣列嗎?」答案是:**有,但不常用**。Python 內建 list 已涵蓋絕
Python 入門完全指南:特性、歷史、應用領域與環境建置
前言 Python 是目前全球最熱門的程式語言之一,以簡潔語法、豐富生態與廣泛應用領域著稱。本文為初學者整理 Python 核心特性、發展歷程、應用場景與開發環
Python 日期時間操作:取得指定時間前的日期
前言 專案中常需計算「N 天前」、「上週一」、「去年同期」等相對日期。Python datetime 模組配合 timedelta 可輕鬆完成各類日期運算。
主流程式語言應用領域大比較:C/C++/Python/Java/JavaScript
前言 選擇程式語言取決於專案需求、團隊技術棧、效能要求與生態系統。本文整理五大主流語言的特性、優缺點與典型應用場景,協助技術選型決策。 程式語言應用領域分佈圖
Python 爬蟲實戰總結:從 Requests 到非同步協程的完整案例集
前言 整理多年 Python 爬蟲實戰筆記,涵蓋基礎請求、解析、動態渲染、反爬對抗、並發模型等核心技術,附完整可執行程式碼,方便查閱與學習。 目錄 Requ