竖屏版《看漫画学Python》 3.1 Python中的数据类型

Python图形用户界面开发工具包

本次讨论中心在于Python的几种主要图形用户界面(GUI)开发工具包，特别是TKinter、PyQt以及WXpython的比较。TKinter作为Python官方提供的GUI工具包，其优势在于跨平台能力强，无需额外安装，适合简单界面设计。然而其缺点是控件较少，文档支持不全。PyQt是基于有名的跨平台工具QT的封装，提供了丰富的功能，支持多领域应用，主要问题在于需要额外安装。WXpython强调其文档完善，控件丰富，而且能够以本地GUI系统风格进行展示，同样需要额外安装。适合不同需求和平台的开发者。

3分钟吃透python多线程知识点

介绍了多线程编程的概念，区分了进程与线程的不同，并解释了它们之间的相互独立和通信方式。视频强调进程是独立的执行单元，而线程则是轻量级的进程，可以共享同一个进程的内存空间和资源。详细讲解了线程的创建、管理以及主线程的作用，说明了Python应用至少包含一个主线程，并由解释器管理。提供了这些基础概念的实际用例和操作窗口任务管理器的演示。

第一个wxPython程序

介绍了如何使用WX Python来开发一个基础的图形用户界面（GUI）应用程序。重点在于创建窗口对象、设置窗口大小和位置以及实现事件循环以维持界面显示。此外，还提到了不同操作系统下窗口样式的差异性。该内容适合初学者或对跨平台GUI开发感兴趣的开发者，以及对WX Python入门有兴趣的程序员。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

python中的__init__.py文件有什么作用？

讨论了Python中`__init__.py`文件的作用，包括它如何使文件夹被识别为包，以及其在Python3.3版本前后的变化。文件的主要用途是声明文件夹为包并允许导入其中的模块，以及作为包初始化时执行的代码块。这允许执行包中`__init__.py`文件中的代码，再导入包中其他模块的代码，并能用于导入不同目录的包内容，同时涉及到对模块命名空间的初始化。内容适合有兴趣了解Python包结构及模块导入机制的开发者和学习者。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。