Python 軟體架構模式 領域驅動設計
本文探討如何應用軟體架構模式來解決實際商業問題，尤其關注在 Python 環境下實踐領域驅動設計和事件驅動架構。透過 MADE.com 的案例，說明如何利用軟體架構最佳化供應鏈管理，並探討測試驅動開發、領域模型、Repository、Service Layer 和 Unit of Work
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Articles
Pandas資料型別最佳化與PyArrow應用
本文探討Pandas中類別型與時間型資料的處理技巧，有效利用`pd.CategoricalDtype`和`datetime64[ns]`降低記憶體使用並提升效能。同時，文章也介紹了PyArrow擴充套件應用，包含時間差計算、時區處理、List型別和十進位制資料型別，以應對更複雜的資料結構和高精確度計算需求，避免浮點數誤
Netmiko 自動化遠端管理 Linux 伺服器
本文介紹如何使用 Python 的 Netmiko 模組實作 Linux 伺服器的遠端自動化管理，涵蓋伺服器重啟、程式停止、Firewalld 服務管理等關鍵操作，並提供程式碼範例和詳細說明，有效提升管理效率和安全性。
機器學習：連續特徵資料的高斯貝氏分類別
當處理連續型特徵資料時，高斯貝氏分類別（Gaussian Naive Bayes）是最適合的選擇。這種分類別假設特徵在每個類別中都遵循正態分佈。以下是使用 scikit-learn 實作高斯貝氏分類別的範例。
Python 網路監控系統設計與實作
本文介紹如何使用 Python 和 SNMP 協定構建網路監控系統，涵蓋 SNMP 協定原理、PySNMP 函式庫使用、資料收集、儲存與視覺化，並探討 RRDTool 的整合應用與網路裝置效能監控，同時也包含 Citrix Netscaler 負載平衡器的 SOAP API 管理技術與實務操作。
Python 命令模式實作任務佇列與非同步處理
本文深入探討 Python 命令模式的應用，包含任務佇列和非同步處理、日誌整合、命令與接收者實作，以及動態命令執行與復原等導向。搭配實際程式碼範例，演示如何運用命令模式提升程式碼的靈活性、可維護性和可擴充套件性，並探討進階應用場景，例如結合依賴注入、服務定位器、並發控制、命令日誌和 Memento 模式等。
Pandas資料表儲存格索引修改技巧
本文介紹如何使用 Pandas 的 .loc 和 .iloc 方法修改資料表中的特定儲存格，包含單一值、多值和條件式修改，以及索引排序、欄位更名等技巧，並提供實際案例與程式碼說明。
Python網路安全閘道器與防禦策略
本文深入探討網路閘道器的功能與實作，並以 Python 程式碼示範網路安全相關操作，涵蓋閘道器狀態檢查、路由器路由表檢視、網路路徑追蹤、橋接器功能模擬、代理伺服器實作、VPN 設定，以及防火牆設定、蜜罐技術、系統更新檢查等。此外，文章也分析了中間人攻擊技術，包括 ARP 快取毒化、DNS 偽造和 ICMP
Seaborn資料視覺化圖表技巧
本文介紹如何使用 Python 的 Seaborn 函式庫進行資料視覺化，涵蓋小提琴圖、散佈圖、聯合圖和 FacetGrid 等圖表型別，並提供程式碼範例和圖表說明，幫助讀者快速掌握 Seaborn 的使用方法，有效地探索和呈現資料。
Python 建構事件驅動回測框架與交易策略
本文介紹如何使用 Python 建構事件驅動的回測框架，並示範如何實作交易策略、計算績效指標以及進行策略評估。文章涵蓋了交易模擬器的核心方法、交易策略基礎類別的建構、根據事件的回測框架的建立以及技術指標策略的實作等方面，提供完整的程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解和應用。
Python 資料科學工具應用與視覺化技巧
本文探討 Python 資料科學領域中常用的工具與技巧，涵蓋陣列操作、迴歸模型、資料視覺化等導向。文章將介紹如何使用 reshape() 方法重塑陣列、運用 Ridge 迴歸處理過擬合問題，以及使用 Seaborn 和 Matplotlib
月球乘法與序列計算Python實作
本文探討月球乘法、Recamán 序列、Van Eck 序列和非連續費氏數列等特殊數學問題，並提供 Python 函式實作與詳細程式碼解析。這些演算法涵蓋字串操作、數列生成、數學計算等技巧，可應用於特定領域的程式開發。
Python平行處理與Futurist週期任務
本文介紹了Python中使用concurrent.futures、Futurist和Cotyledon進行平行處理和週期性任務管理的技巧。concurrent.futures 提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor兩種方式實作平行化，Futurist
Python 物件導向程式設計核心技術
本文探討 Python 物件導向程式設計的核心概念，包含類別與物件、繼承與多型、封裝與存取修飾子等。從類別和物件的定義開始，逐步講解如何利用繼承機制擴充套件程式碼的重用性，並探討多型特性。此外，文章還詳細介紹了封裝的應用，以及如何使用存取修飾子來保護物件的內部狀態，確保程式碼的穩定性和安全性。
Pandas時間資料型別與PyArrow整合應用
本文深入探討 pandas 中 datetime、timedelta 和 PyArrow 日期型別的應用，包含時區處理、轉換、規範化以及缺失值處理。此外，文章也介紹了 PyArrow 的 List 和 Decimal 型別在 pandas
SNMPv3 介面狀態查詢與 Ansible/pyATS 實戰
本文探討網路自動化技術，以 Python 和 pysnmp 函式庫實作 SNMPv3 介面狀態查詢，並示範單個和批次查詢方法。同時，分享 Ansible 和 pyATS 在網路自動化中的應用，探討其優勢和侷限性，並結合 Python 虛擬環境的實戰經驗，提供構建高效網路自動化實驗室的實用。
Python程式設計問題解析與實作技巧
本文探討 Python 程式設計中常見問題的解決方案，包含字元處理、浮點數比較、貝特朗悖論模擬、遞迴演算法、FizzBuzz 問題以及程式除錯技巧。文章提供多種實作範例與程式碼解析，並探討不同方法的優缺點，幫助讀者提升程式設計能力和邏輯思維。
Python時間處理詳解與最佳實踐
本文深入探討 Python 中 datetime、timedelta 與 pytz 模組的應用，涵蓋檔案時間處理、時間間隔計算、時區轉換等實務場景。同時，文章也詳細介紹了序列化技術 pickle、shelve 和 dbm 的使用方法、安全性考量以及最佳實務，並輔以程式碼範例和流程圖，幫助讀者更好地理解和應用
Python 高效資料結構：Counter、ChainMap 與 UserDict 應用
Python `collections` 模組提供高效資料結構，本文探討 `Counter`、`ChainMap` 和 `UserDict` 的應用，並以實際案例說明如何提升程式碼效能與可讀性，解決開發痛點。
Python 事件驅動回測框架設計與策略實踐
本文介紹如何使用 Python 建立一個事件驅動的回測框架，並探討了交易成本、資料處理、交易物件建立、下單、平倉等核心功能的實作。同時，文章也詳細說明瞭如何根據此框架實作 SMA 和動量等交易策略，並提供程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解和應用。
Ray框架下的MapReduce分散式運算範例
本文示範如何使用 Ray 框架實作一個簡單的 MapReduce 範例，用於計算多個檔案中的單詞出現次數。文章首先介紹了 MapReduce 的基本概念，然後逐步展示瞭如何在 Ray 中實作 Map 和 Reduce 階段，最後將結果整合以獲得最終的單詞計數。透過 Ray
Python網路檔案傳輸FTP與SFTP實作
本文介紹如何使用 Python 進行檔案傳輸，涵蓋 FTP 和 SFTP 協定，並示範如何使用 ftplib、ftpretty 和 paramiko 函式庫進行檔案操作。文章也探討了使用 Netmiko 進行 SCP
Flask 框架原始碼解析與除錯技巧
本文深入解析 Flask 框架的原始碼，探討其核心機制，例如請求上下文、例外處理、日誌記錄和路由機制等。同時，文章也提供實用的除錯技巧，協助開發者理解 Flask 的內部運作方式，並進一步探討 Python 套件的封裝、釋出和管理，包括使用 PyPI、Conda 和其他工具。
Python 資料視覺化：Matplotlib 與 Seaborn 應用
本文深入探討 Python 資料視覺化技巧，使用 Matplotlib 和 Seaborn 繪製多種圖表，包含蜘蛛圖、等高線圖、流線圖、熱力圖、散點圖、條形圖、小提琴圖等，並提供詳細的程式碼範例和解說，涵蓋圖表型別選擇、資料準備、程式碼實作以及圖表解讀，幫助讀者快速掌握 Python 資料視覺化核心技能。
K線圖交易策略：技術分析的模式識別與常見陷阱
洞悉市場：技術分析的模式識別與常見陷阱 在技術分析的世界中，圖表形態如同市場的語言，訴說著價格的未來走向。我將帶您深入理解這些形態，並分享我多年來的經驗和觀察，助您避開技術分析的常見陷阱。 圖表形態：解讀市場密碼 圖表形態是價格走勢中反覆出現的特定結構，預示著市場的後續動向。這些形態大致可分為
MicroPython 嵌入式開發板實戰
本文深入淺出地介紹如何使用 MicroPython 開發嵌入式系統，涵蓋 PyBoard、BBC micro:bit 和 Adafruit Circuit Playground Express 等熱門開發板，從韌體更新、REPL 操作到程式碼範例，帶領讀者逐步掌握嵌入式開發的精髓。
Python Pandas 更新、合併與串接技巧
本文探討 Python Pandas 中資料框架的更新、合併與串接技巧，解析 `update()` 和 `merge()` 的差異、`loc()` 索引器的應用，以及條件式更新的實作方式。同時，比較了 Pandas 與 SAS 在資料串接方面的異同，提供更全面的資料處理策略。
Python時間序列資料處理與預測
本文介紹如何使用 Python 處理和預測時間序列資料，涵蓋 Pandas 和 NumPy 等函式庫的應用，重點說明時間序列資料的操作、視覺化和預測技術，例如 ARIMA 模型。文章也提供實際應用案例，例如股票價格和銷售額預測，幫助讀者將理論應用於實務。
圖形資料處理與Python實作技術
本文介紹如何使用 Python 和 igraph 函式庫處理圖形資料，包含從 CSV 檔案匯入節點和邊、計算度中心性、分析連線元件、以及使用 select() 方法查詢和篩選節點與邊等實用技巧。文章以 Facebook 相互讚資料集為例，示範如何建構圖形、分析圖形結構，並探索熱門節點的屬性。