Python

立即构建仪表盘、追踪器与工作流。 对于有经验的 Python 开发者而言，经常会遇到这样的需求：管理层希望快速构建一个内部仪表盘或工具。虽然这听起来颇具挑战，但事实是，企业运营确实离不开各类内部工具，如数据看板、审批流程、KPI 追踪器和自动化机器人。Python 凭借其丰富的生态系统，正是构建这类应用的理想选择。 在经历了多年为不同团队构建内部系统的实践后…

构建仪表盘是数据驱动应用开发中的常见需求，无论是用于系统监控、业务分析还是成果展示。然而，选择合适的工具至关重要——一些工具性能不佳，一些将简单的可视化复杂化，另一些则因模板僵化而限制了灵活性。 幸运的是，Python 生态提供了多样化的选择，无论你倾向于通过代码实现精细控制，还是希望通过低代码方式快速搭建，都能找到合适的方案。 1. Dash Dash 是…

小工具，大作用。 Python 工具带：12 个能解决大问题的小型库 发现一打容易被忽视的 Python 库，它们安静地让开发更顺滑、更高效、更聪明——一次优雅的 import 就够。 如果你是有经验的 Python 开发者，你的工具箱里可能已经装满了 requests、pandas、flask 和 numpy 这样的“大腕”。但在这些明星库之下，还隐藏着一…

深夜，当办公室的灯光一盏盏熄灭，总有一块屏幕还在固执地亮着。 一位数据科学家靠在椅背上，目光紧盯着那条几乎停滞的进度条。数据集不大，机器也不差，问题在于 Python 正在忠实地、一个接一个地执行任务。 许多开发者都经历过这样的时刻。此时，“并行处理”的念头极具诱惑力——直到你真正尝试使用 Python 自带的 multiprocessing 模块，才发现它…

从Jupyter到Web应用：用Python、FastAPI与LangChain构建可部署的AI工具（第1/2部分） 为何需要将AI脚本转化为Web应用 在Jupyter Notebook中成功验证一个AI模型（如问答或文本摘要）后，其价值往往受限于本地环境。团队无法协作，用户无法访问，模型的价值难以释放。 核心在于：AI的价值不仅在于模型本身，更在于其可访…

写出更简洁、更聪明的 Python 函数 许多开发者，包括经验丰富的老手，在编写 Python 函数时都会不自觉地陷入一些常见陷阱。这些做法短期内或许不会引发问题，但随着代码库的增长，它们会导致代码变得难以维护、效率低下。 如果你对 Python 函数的理解还停留在“能跑就行”，现在是时候升级你的认知了。了解这些常见误区并采用最佳实践，能让你的代码焕然一新。…