SpiffWorkflow工作流引擎终极指南：从零到精通Python业务流程自动化

SpiffWorkflow工作流引擎终极指南：从零到精通Python业务流程自动化 【免费下载链接】SpiffWorkflowA powerful workflow engine implemented in pure Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/SpiffWorkflow 还在为复杂的业务流程管理而头疼吗？想要一个既强大又易用的Python工作流解决方案？SpiffWorkflow正是你需要的答案！这款纯Python实现的工作流引擎，不仅能帮你轻松应对各种业务流程挑战，还能让你的开发效率提升数倍。 3分钟快速上手：你的第一个工作流应用 想象一下，你需要构建一个请假审批系统。传统方式可能需要大量重复代码，但使用SpiffWorkflow，一切都变得简单直观： from SpiffWorkflow.bpmn.PythonScriptEngine import PythonScriptEngine from SpiffWorkflow.bpmn.workflow import BpmnWorkflow # 加载B

揭秘Python反向循环的3大核心方法：你真的会用[::-1]吗？

第一章：Python反向循环的核心概念解析 在Python编程中，反向循环是一种常见的操作模式，用于从后向前遍历序列类型数据，如列表、元组或字符串。与正向遍历不同，反向循环能够更高效地处理某些特定场景，例如在不改变索引结构的前提下删除元素，或按时间倒序处理日志记录。 使用内置reversed函数实现反向迭代 Python提供了内置的 reversed() 函数，可返回一个反向迭代器，适用于所有可迭代对象。该方法不会修改原对象，仅生成逆序访问的迭代器。 # 示例：遍历列表的反向元素 data = [10, 20, 30, 40] for item in reversed(data): print(item) # 输出：40, 30, 20, 10 利用切片语法进行反向遍历 Python切片支持步长参数（step），设置为-1即可实现完整的反向切片。 # 使用切片反转列表并遍历 for item in data[::-1]: print(item)

【Python练习五】Python 正则与网络爬虫实战：专项练习（2道经典练习带你巩固基础——看完包会）

第一题 题目： 使用正则完成下列内容的匹配 * 匹配陕西省区号 029-12345 * 匹配邮政编码 745100 * 匹配邮箱 [email protected] * 匹配身份证号 62282519960504337X 代码： import re # 1. 匹配陕西省区号 029-12345 pattern_area =r'^029-\d{5}$'# 精确匹配 029- 开头，后接5位数字 test_area ='029-12345'print("区号匹配:", re.match(pattern_area, test_area)isnotNone)# 2. 匹配邮政编码 745100

Python核心基础语法

目录 Python语言概述 1. Python特点 2. Python应用领域 基础语法与数据类型 1.变量与赋值 2.基本数据类型 数值类型 字符串 列表(List) 元组(Tuple) 字典(Dictionary) 集合(Set) 3.运算符 1.算术运算符 2.比较运算符 3.逻辑运算符 4.成员运算符 5.身份运算符 4.控制流 1.条件语句 2.循环语句 for循环 while循环 循环控制 5.函数 1.函数定义 2.函数参数 3.返回值

Python 实战：自动对齐 C++ 数组代码，提升代码可读性

Python 实战：自动对齐 C++ 数组代码，提升代码可读性 一、前言 在维护 C++ 项目时，常遇到数组元素未对齐的情况，影响可读性。本文提供一个 Python 脚本，自动对齐 C++ 数组，并讲解代码原理与使用方法。 二、问题场景 假设有这样的 C++ 数组： AlarmInfoAreaA gstAlarmInfoAreaA[]={{0,0, MESSAGE_TYPE2B, SKUI_COLOR_COMMON_LIGHT_YELLOW, SKUI_COLOR_COMMON_NIGHT_YELLOW, MSG_NONE},{1,1, MESSAGE_TYPE2B, SKUI_COLOR_COMMON_

DeepBear-Health：基于迁移学习和可解释时频分析的滚动轴承故障诊断（Python）

首先，利用短时傅里叶变换将原始振动信号转换为时频图像，并通过动态阈值增强故障特征；然后，采用预训练的VGG16网络进行迁移学习，在保留通用视觉特征的基础上微调分类层，实现对10种健康状态的高精度识别。 为了增强模型的可信度，算法引入Grad-CAM热力图可视化模型的决策依据，并设计Faithfulness指标量化解释的忠实性。此外，结合故障机理知识和大语言模型，自动生成符合专家习惯的诊断报告，并在检测到严重故障时通过邮件实时告警。该方法在CWRU轴承数据集上表现出优异的分类性能，同时为工业场景下的智能运维提供了透明、可解释的决策支持。 算法步骤 数据加载与类别映射遍历指定目录下的所有.mat文件，根据文件名中的关键词（如'Normal'、'B007'、'IR014'、'OR021'等）将样本分为10类：正常、三种尺寸的滚动体故障、三种尺寸的内圈故障、三种尺寸的外圈故障。提取每个文件中的驱动端振动信号（DE_time）并存储。 信号预处理 下采样：将原始采样率（12000 Hz）降为6000

Python 文件解析： Excel / Word / PDF 的解析、处理、预览与下载

1. 总览：同一个入口，不同解析器 当用户上传文件时，技术链路通常是： 1. 接收文件并保存原件。 2. 按扩展名选择对应的 Python 解析函数。 3. 生成可预览数据。 4. 前端展示原件与解析结果。 5. 用户编辑后保存。 6. 提供原件下载与编辑结果下载。 xlsx docx pdf 用户上传文件 Upload API 保存原件 按扩展名路由 Excel 处理器 Word 处理器 PDF 处理器 预览数据 预览数据 预览数据 前端预览与编辑 保存编辑结果 下载原件 / 下载编辑结果 2. 插件与依赖清单 先统一约定：本文里“插件”指第三方依赖包（Python 包 / 前端

PyOxidizer实战指南：告别Python部署难题的终极解决方案

PyOxidizer简介 PyOxidizer是一个用于将Python应用打包为独立可执行文件的工具，支持跨平台部署。它通过将Python解释器、标准库及依赖项静态链接到单个二进制文件中，解决传统打包工具（如PyInstaller）的依赖管理和分发问题。 安装PyOxidizer 通过Rust的包管理器cargo安装PyOxidizer： cargo install pyoxidizer 确保系统已安装Rust工具链（通过rustup安装）。 初始化项目 在项目目录中运行以下命令生成配置文件： pyoxidizer init 会生成pyoxidizer.bzl文件，用于定义构建规则和依赖项。 配置打包参数 编辑pyoxidizer.bzl文件，指定Python版本、依赖项及入口脚本。示例配置片段： def make_exe(): dist = default_python_distribution() policy = dist.make_python_packaging_policy() policy.resources_location = "i

从 0 到 1 的 ORM 指南：Python+SQLAlchemy+MySQL

作为 Python 生态中最强大的 ORM 框架，SQLAlchemy 几乎是中大型 Python 项目的 “标配”—— 它能帮你用 Python 类操作 MySQL 数据库，彻底告别原生 SQL 的繁琐。 本文针对0 基础小白，从环境搭建→核心概念→CRUD 实战→关系映射，一步步讲清如何用 SQLAlchemy 连接 MySQL。全程代码可复制，每一行都有解释，目标是让你 “学完就能用”。 一、前置准备：环境搭好再开始 在写代码前，必须先搞定 3 件事：安装 MySQL、安装 Python 库、配置连接。 1. 安装 MySQL（新手推荐用

Python爬虫（47）Python异步爬虫与K8S弹性伸缩：构建百万级并发数据采集引擎

目录 * 一、背景与行业痛点 * 二、核心技术架构解析 * 2.1 异步爬虫引擎设计 * 2.2 K8S弹性伸缩架构 * 三、生产环境实践数据 * 3.1 性能基准测试 * 3.2 成本优化效果 * 四、高级优化技巧 * 4.1 协程级熔断降级 * 4.2 预测式扩容 * 五、总结 * 🌈Python爬虫相关文章（推荐） 一、背景与行业痛点 在数字经济时代，企业每天需要处理TB级结构化数据。某头部金融风控平台曾面临以下挑战： 数据时效性：需实时采集10万+新闻源，传统爬虫系统延迟超12小时 反爬对抗：目标站点采用IP轮询+设备指纹识别，单IP请求被限速至10RPM 成本困境：固定资源池模式导致闲时资源浪费，月均成本超支40% 基于此背景，我们设计并实现了基于Python异步爬虫+K8S弹性伸缩的解决方案，

CUDA、python、pytorch、mmcv-full、mmdet版本对照表

Python、Pytorch、CUDA版本对应表 高版本CUDA可兼容低版本 PyTorch 版本Python 支持版本CUDA 10.1CUDA 10.2CUDA 11.1CUDA 11.3CUDA 11.6CUDA 11.7CUDA 11.8安装指令中 CUDA tag2.1.03.8–3.11❌❌❌❌✅✅✅+cu117, +cu1182.0.13.8–3.11❌❌❌❌✅✅✅+cu117, +cu1181.13.13.7–3.10❌✅✅✅✅✅✅+cu117, +cu116, etc.1.12.13.7–3.

【大数据毕设源码分享】基于Python+Django+数据爬取的旅游景点数据分析与推荐系统的设计与实现(程序+文档+代码讲解+一条龙定制)

博主介绍：✌️码农一枚 ，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容：免费开题报告、任务书、全bao定制+中期检查PPT、代码编写、🚢文编写和辅导、🚢文降重、长期答辩答疑辅导、一对一专业代码讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。 🍅文末获取源码🍅 感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及🚢文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人 文章目录 * 演示视频 * 系统功能 * 具体实现部分截图 * 架构设计