PyCharm

预计阅读时间：3 分钟 PyCharm 现在是一个功能强大的统一产品！ 它的核心功能（包括 Jupyter Notebook 支持）免费提供，Pro 订阅将带来更多功能。 从 2025.1 版本开始，每个用户都可以立即获得为期一个月的免费 Pro 试用，您可以直接使用 PyCharm 的所有高级功能。 试用结束后，您可以选择继续订阅 Pro 或免费使用核心功能。 此前，PyCharm 分为两款独立产品：免费的 Community Edition 和具有扩展功能的 Professional Edition。 现在，借助单一的精简产品，您不再需要费心选择。 所有内容都集中在一个位置，您可以随时在…

Django 模板是框架的重要组成部分。 了解它们是什么以及它们为什么有用，可以帮助您为 Django 网站和应用构建无缝、适应性强且功能齐全的模板。 如果您刚接触这个框架，想要建立您的第一个 Django 项目，那么掌握模板至关重要。 在这篇指南中，您将找到有关 Django 模板的所有信息，包括不同类型以及使用方法。 什么是 Django 模板？ Django 模板是 Django 框架的基本组成部分。 借助模板，您能够将网站的视觉呈现与底层代码分开。 模板包含所需 HTML 输出的静态部分和描述如何插入动态内容的特殊语法。  最终，模板可以生成完整的网页…

视图是 Django 架构模式的核心，理解视图对所有使用该框架的开发者来说都至关重要。 如果您是刚开始使用 Django 开发 Web 应用，或者只是想复习一下视图的相关知识，本文可以满足您的需求。  深入理解视图将有帮助您在 Django 项目中更快取得进展。 无论您是在处理 API 后端还是 Web UI 流程，了解如何使用视图都至关重要。 本文将讲解什么是 Django 视图、视图的不同类型、最佳做法以及用例。 什么是 Django 视图？ 视图是 Django 的 MTV（模型-模板-视图）架构模式的核心组件。 它们本质上充当模型和模板之间的中间人，处理用户请求并返回响应。 您可能在 …

如何识别数据中可能揭示关键问题或隐藏机遇的异常模式？ 异常检测有助于识别严重偏离常规的数据。 时间序列数据由一段时间内收集的数据组成，通常包括趋势和季节性模式。 当模式被打乱时，时间序列数据中就会出现异常，异常检测也因此成为销售、金融、制造和医疗等行业的重要工具。 由于时间序列数据具有季节性和趋势等特征，需要专门的方法来有效检测异常。 在这篇博文中，我们将探讨一些流行的时间序列异常检测方法，包括 STL 分解和 LSTM 预测，并提供详细的代码示例帮助您入门。 企业中的时间序列异常检测 时间序列数据对许多企业和服务至关重要。 许多企业使用时间戳记录一段时间内的数据，由此分析变化和比较一段时间内…

近年来，我们的许多应用程序都由我们能够收集和处理的大量数据驱动。 有人可能会说我们正处于数据时代。 处理如此大量数据的一个重要方面是异常值检测 – 这个过程使我们能够识别离群值、超出预期范围的数据并展现反常的行为。 在科学研究中，异常值数据点可能是技术问题的原因，在得出结论时可能需要舍弃，或者，也可能带来新的发现。 在这篇博文中，我们将分析为什么使用机器学习进行异常值检测很有帮助，并探索使用 Python 检测异常值的关键技术。 您将学习如何实现 OneClassSVM 和孤立森林等流行方法，查看直观呈现这些结果的示例并了解如何将它们应用于实际问题。 异常值检测在哪里使用？ 异常值检测也是现代…

在本数据科学博文系列中，我们探讨了从哪里获取数据以及如何使用 pandas 探索数据，不过虽然这些数据对于学习非常有用，但它与我们所说的真实世界数据并不相似。 用于学习的数据通常已经过清理和整理，方便您快速学习而不必考虑数据清理，但真实世界数据存在问题并且很混乱。 真实世界数据需要清理才能提供有用的洞察，这就是本文的主题。  数据问题可能来自数据本身的行为、数据收集方式，甚至是数据输入方式。 流程的每个阶段都可能发生错误和疏忽。  我们在这里专门讨论数据清理而不是数据转换。 数据清理可以确保您从数据中得出的结论可以泛化到您定义的总体。 数据转换则涉及转换数据格式、对数据进行归一化和聚合数据等任…

搜索 Python Web 框架时，Django、Flask 和 FastAPI 这三个名字总会出现。 我们最新的 Python 开发者调查结果证实，这三个框架仍然是开发者使用 Python 进行后端 Web 开发的首选。 三个框架都是开源框架，并与最新版本的 Python 兼容。  但是，怎样才能确定哪个 Web 框架最适合您的项目呢？ 本文将探讨每个框架的优势和劣势，并比较框架的表现。 Django Django 是“自带电池”的全栈 Web 框架，被 Instagram、Spotify 和 Dropbox 等公司使用。 Django 框架被誉为“为面对截止日期的完美主义者打造的 Web …

Kubernetes 是一个开源容器编排平台，可以自动执行部署、扩缩和负载平衡，在 Django 应用程序的管理方面具有无与伦比的弹性和灵活性。 无论是启动小型项目还是管理复杂应用程序，Kubernetes 都能提供稳健的环境来增强您的 Django 应用程序，确保它能够满足现代 Web 开发的需求。 通过自动执行容器化应用程序的部署、扩缩和运作，Kubernetes（或 K8s）为快速发展的科技行业中的组织提供了许多好处。 无论您是想要增强部署技能的 Django 开发者，还是渴望探索 Django 集成的 Kubernetes 爱好者，本指南都可以满足您的需求。 (more&helli…

本文是深度学习工程师兼 Python 程序员 Dido Grigorov 撰写的客座文章，他在业界拥有 17 年经验。 聊天机器人的发展已经远远超出单纯问答工具的范畴。 借助大语言模型 (LLM) 的强大功能，它们可以理解对话上下文并生成类似人类的回复，因此对于客户支持应用程序和其他类型的虚拟辅助非常有用。  LangChain 是一个开源框架，通过为无缝模型集成、上下文管理和提示工程提供工具，简化了构建这些对话式聊天机器人的过程。 在这篇博文中，我们将探讨 LangChain 的运作方式以及聊天机器人与 LLM 的交互方式。 我们还将逐步指导您构建一个上下文感知聊天机器人，这个聊天机器人使…

情感分析是最流行的文本分析方式之一。 它能让我们直观地了解人们在多种领域的感受，并在客户服务、市场与产品研究以及竞争分析等方面具有实际应用。 像其他自然语言处理 (NLP) 领域一样，情感分析也可能会有些复杂。 好在 Python 拥有出色的软件包和工具，使 NLP 的这一分支更易理解。 在这篇博文中，我们将探讨一些最流行的 Python 情感分析软件包、它们的运作方式，以及如何使用前沿技术训练您自己的情感分析模型。 我们还将分析一些使这些软件包更易用、更快速的 PyCharm 功能。 什么是情感分析？ 情感分析是分析一段文本以确定其情绪基调的过程。 从这个定义中您可能可以看出，情感分析领域非…

生成式 AI 和 LLM 是今年的热门主题，但它们是否正影响数据科学和机器学习的发展趋势？ 数据科学领域有哪些新趋势值得关注？ JetBrains 每年都会与 Python Software Foundation 合作开展 Python 开发者调查，该调查将为这些问题提供一些有用的洞察。 最新一期调查的结果在 2023 年 11 月到 2024 年 2 月之间收集，新增了数据科学部分。 此部分更全面地提供了过去一年的数据科学发展趋势，并强调了 Python 在这一领域的重要性。  虽然有 48% 的 Python 开发者会参与数据探索和处理，但使用 Python 进行数据分析的受访者百分比却…

Jupyter Notebook 允许您通过按顺序创建和共享数据、方程和可视化效果来讲述故事，并在您浏览 Notebook 时提供支持性叙述。 PyCharm Professional 中的 Jupyter Notebook 提供了比基于浏览器的 Jupyter Notebook 更多的功能，例如代码补全、动态绘图和快速统计，以帮助您快速有效地探索和处理数据。   我们来看看在 PyCharm 中使用 Jupyter Notebook 实现您的目标的 7 种方式。 它们是： 创建或连接到现有的 Notebook 导入数据 熟悉您的数据 使用 JetBrains AI Assistant  使…