Issue Summary and Solutions: pip Upgrade Failure (Windows Permission Error) Error Description When attempting to upgrade pip using pip install --upgrade pip on a Windows system, the following error appears: ERROR: Could…

在 Python 中，要输出这种紧凑风格的 YAML（类似于 JSON 的 {} 格式），可以使用 pyyaml 库并调整输出格式。以下是实现方法： 方法1：使用 pyyaml 并禁用默认换行 import yaml data = { "count": 122, "grade": 4, "data": [1, 0, 4, 0, 6, 12, 14, 16, 300,…

在 Python 中，要保持列表长度为固定值（比如 10），不足部分用 0 补充，可以使用以下简洁方法： 方法 1：使用切片和 + lst = lst[:10] + [0] * (10 - len(lst)) 方法 2：使用 ljust（需转换为列表） lst = (lst + [0] * 10)[:10] 方法 3：使用列表推导式（更通用） lst =…

在 C++ 中读取 CSV 文件，可以使用标准库提供的文件操作功能，并通过字符串处理来解析 CSV 格式。以下是一个简单的例子，展示如何读取一个 CSV 文件并将其内容输出到控制台： 示例代码： #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <string> #include <vector> using namespace std; // 读取 CSV 文件并存储每一行数据 vector<vector<string>> readCSV(const string& filename) {…

在C++中，也有一套丰富的标准库数据结构（主要在 <vector>, <map>, <set>, <unordered_map>, <unordered_set> 等头文件中），它们可以和Python中的 list, dict, set 对应起来。下面是一个对比总结，帮你快速建立映射关系： 🟢 Python list ⇨ C++ 对应数据结构 PythonC++ 等效特性liststd::vector动态数组，支持随机访问，插入删除效率较低（除非在尾部）std::list双向链表，插入删除效率高，但不支持随机访问std::deque双端队列，两端插入删除都快，支持随机访问 ✅ 通常用 std::vector 替代 Python 的 list，除非你特别需要链表性质或双端操作。 🟡 Python dict ⇨ C++ 对应数据结构…

# 获取打包后的 OpenCC 数据文件路径def get_opencc_data_path(): if getattr(sys, 'frozen', False): # Nuitka 打包后，文件解压到 _MEIPASS app_path = sys._MEIPASS else: # 开发环境中直接使用原始路径 app_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # OpenCC 数据路径 return os.path.join(app_path, 'opencc', 'data')os.environ["OPENCC_CONFIG_PATH"] = get_opencc_data_path()# 初始化…

If network fluctuations cause an interruption, please continue outputting to the session history until the task is completed. The use of ";" to keep code on a single line is prohibited. Pay…

如果你想要压缩所有 .py 和 .bin 文件，同时保留目录结构，可以使用以下 7z 命令行方法： 方法 1：直接指定多个扩展名 7z a -r output.7z *.py *.bin *.py *.bin 会匹配所有 .py 和 .bin 文件 -r 递归所有子目录 方法 2：使用 -i 选项（更灵活） 7z a -r output.7z…

!/bin/bash echo "Starting Nuitka compilation…" 清理之前的编译文件 rm -f app.bin compile.log nuitka使用更简洁的编译命令 nohup python -m nuitka \--onefile \--lto=yes \--assume-yes-for-downloads \--include-package-data=requests,yaml \--enable-plugin=anti-bloat \-o app.bin \app.py > compile.log 2>&1 & echo "Compilation process started in…

在 Flask 中使用 logging 模块时，可以不将日志写入磁盘文件，而是采用其他输出方式（如控制台输出、内存缓存、网络传输等）。以下是具体方案和注意事项： 1. 不写盘的日志输出方式 （1）输出到控制台（默认行为） import logging # 默认会输出到控制台（sys.stderr） logging.basicConfig(level=logging.INFO) logging.warning("这是一条警告信息") # 直接打印到终端 （2）输出到内存（StringIO） import logging from io import StringIO log_stream = StringIO() handler = logging.StreamHandler(log_stream) logging.basicConfig(handlers=[handler], level=logging.INFO) logging.error("错误信息")…