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大文件分块读取需按需加载数据块以避免内存溢出，分为按字节、按行、结构化格式及自定义上下文保持四类：字节分块用file.read(size)配rb模式；行分块用forlineinf或itertools.islice；CSV/JSONL/Parquet需专用库逻辑分批；跨块记录需buffer缓存并拼接。
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set是基于哈希表的无序唯一可变容器，要求元素可哈希；list不可哈希故无法入set；tuple可哈希需其元素皆可哈希；去重可转可哈希表示；&与intersection行为一致但后者更灵活；set无索引，pop随机移除元素；遍历时修改会报错；带_update的方法原地修改。
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Python可扩展系统设计核心是解耦、分层与预留演进空间：通过接口抽象（Protocol/ABC）、依赖注入、按业务域划分服务模块、配置驱动差异化行为，并内置可观测性与降级能力。
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多线程适用于量化中IO密集型任务，如并发拉行情、批量下单、多账户监控及并行通知；不适用于纯计算类策略，应选multiprocessing或numba；推荐ThreadPoolExecutor，注意线程安全与资源管理。
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Python3不支持b'%s'%obj这类直接字节串格式化，因其严格区分文本（str）与数据（bytes）。正确做法是先用字符串格式化（如'%s'%obj），再显式编码为bytes（如.encode('utf-8')），必要时配合%a和ASCII转义确保兼容性。
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functools.wraps是装饰器必备项，否则name和doc等元信息丢失，导致help()、inspect.signature()失效及日志、路由、OpenAPI异常。
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不会。socket和http.client不支持with语法，因未实现上下文管理协议；urllib.request.urlopen和requests.Session则显式支持，但需注意手动关闭响应体及异常不吞掉。
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系统可扩展性设计需聚焦瓶颈识别与领域驱动拆分，高可用须落实熔断、超时、兜底等细节，技术选型应权衡维护成本与业务需求，遗留系统演进重灰度过渡而非推倒重来。
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rope适合安全跨文件重命名，依赖完整项目结构和正确配置；jedi仅定位引用位置，不修改代码且缺乏语义准确性。
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推荐直接使用asyncio.PriorityQueue实现优先级队列，它是标准库中线程安全、协程友好的内置类，基于heapq自动排序，支持await，优先级数值越小越先执行；避免手动维护排序。
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Windows下PermissionError[WinError32]本质是文件被独占占用，应先用ProcessExplorer或handle.exe定位占用进程；代码中需确保正确关闭文件，重试仅适用于临时占用且须指数退避；捕获异常应覆盖OSError和PermissionError并校验winerror==32；避免使用文件锁，推荐原子替换（os.replace）方案。
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pypiserver是最轻量私有PyPI方案，需指定包目录、禁用fallback、配置鉴权与pip源；上传依赖正确wheel命名，排查要点包括trusted-host、缓存、文件名大小写及python_tag兼容性。
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pytest直接使用原生assert，无需继承TestCase或self.assert*方法；测试函数需以test_开头或_test结尾，assert失败时自动展开变量值并高亮原因。
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Python中requests设置代理需注意代理类型、格式及报错原因：支持HTTP/HTTPS/SOCKS五种协议，格式为字典；可通过单次传参、Session全局设置或环境变量三种方式配置；需用no_proxy绕过本地地址，验证推荐httpbin.org/ip接口。
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Python中pickle和json都能实现对象序列化，但适用场景、能力边界和安全特性差异极大，不能简单互换。功能覆盖：pickle支持任意Python对象，json只支持基础数据类型pickle是Python原生序列化协议，能处理函数、类实例、嵌套自定义对象、带循环引用的结构等。例如：序列化一个包含方法、属性和内部状态的类实例（如datetime.datetime.now()）保存带有闭包的lambda函数（虽不推荐，但技术上可行）正确处理对象间相
