spaCy是一个基于Python编写的开源自然语言处理库。基于自然处理领域的最新研究，spaCy提供了一系列高效且易用的工具，用于文本预处理、文本解析、命名实体识别、词性标注、句法分析和文本分类等任务。 spaCy的官方仓库地址为：spaCy-github。本文主要参考其官方网站的文档，spaCy的官方网站地址为：spaCy。

Self-collaboration Code Generation via ChatGPT

在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。 Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

Selenium3+Pytest+Allure 全流程实战自动化测试 视频教程

近日在尝试引用其他文件的代码时，遇到了错误: ImportError: attempted relative import with no known parent package.

Python222.com网站视频+源码+文档

当python要做编码转换的时候，会借助于内部的编码

本着 「路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索」 的精神。终于要开始深入研究 Python 中 asyncio 的源码实现啦。 本文章可能篇幅较长，因为是逐行分析 asyncio 的实现，也需要读者具有一定的 asyncio 编码经验和功底，推荐刚开始踏上 Python 异步编程之旅的朋友们可以先从官方文档入手，由浅入深步步为营。 若在读的你对此感兴趣，那么很开心能与你分享我的学习成果。 本次源码分析将在 Python 3.11.3 的版本上进行探索。

requests 模块是写python脚本使用频率最高的模块之一。很多人写python第一个使用的模块就是requests，因为它可以做网络爬虫。不仅写爬虫方便，在日常的开发中更是少不了requests的使用。如调用后端接口，上传文件，查询数据库等。本篇详细介绍requests的使用。