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Python对象内存结构为PyObject*指针指向堆上对象，头部含ob_refcnt和ob_type字段；小整数、字符串字面量可能复用或驻留；None/True/False为单例；is比较地址，==调用__eq__；type()返回ob_type，isinstance()查MRO；动态类型导致每次操作需运行时查类型分发。
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本文详解如何通过设置关键请求头（User-Agent和Accept-Language）并配合流式下载，成功获取ADGM等严格防护网站上的PDF文件，避免文件损坏或403/406错误。
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“badmagicnumber”通常因环境干扰导致，如LVM未激活、LUKS未解密、分区路径错误或设备非XFS格式；需先用xfs_db或hexdump验证超级块魔数0x58465342，再排除三类干扰，最后才考虑重建。
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dis.dis()输出空或极简指令常见原因包括传入未编译对象、lambda被优化、函数体为空/仅注释，以及Python3.12+的快速常量折叠；实操需确认目标为可访问函数对象，用__wrapped__解包装饰器，拆分运算式以观察过程，类方法须传绑定或未绑定对象。
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IO密集型任务应优先用ThreadPoolExecutor，因其轻量、启动快、内存占用低；CPU密集型任务必须用ProcessPoolExecutor以绕过GIL；混合场景可分层协作，线程池处理IO、进程池处理CPU计算。
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Peewee的ModelSelect查询对象本身不可直接序列化；正确做法是执行查询获取模型实例后，再用model_to_dict()转为字典，持久化存储；还原时通过dict_to_model()构造实例——而非试图序列化未执行的查询对象。
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Python运算符优先级从高到低共17级：括号()最高，幂运算**次之（右结合），接着是正负号、算术、位移、位运算、比较（含in/is）、逻辑（not>and>or），赋值运算符=最低。
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dotenv加载失败主因是load_dotenv()未调用或时机过晚，需置于入口文件顶部；跨目录需显式指定路径；pydantic-settings提供类型校验与默认值但启动较慢，应延迟初始化。
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openpyxl读大Excel卡死因默认全量加载内存，应启用read_only=True流式解析并避免max_row等全表扫描操作；写入慢因逐行append开销大，需批量写入或write_only=True模式。
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psaux看不到完整命令行是因为cmdline可能被进程或容器清空/篡改，此时ps退而显示仅16字节且无参数的comm；/proc/pid/cmdline理论上保留完整argv，但易被prctl、ptrace、容器运行时或Goruntime等修改或清空。
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使用timestamp()方法可将datetime对象转换为秒级时间戳，如now.timestamp()输出浮点数；2.用int()转换为整数秒；3.乘以1000并取整得毫秒级时间戳；4.推荐使用带时区的datetime（如timezone.utc）避免时区错误；5.字符串时间可先用strptime解析再转时间戳。核心是时间转数字即转时间戳，注意时区与精度。
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Python网络编程进阶核心是多客户端下TCP/UDP服务端的稳定高效实现：TCP用threading加锁或asyncio协程管理连接与状态，UDP需自行识别客户端并设计会话机制，混合场景中TCP负责可靠控制、UDP处理实时数据，上线前须日志、超时、抓包和压力测试。
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覆盖率高不等于质量高：行覆盖仅表明代码被执行，未验证逻辑分支；分支覆盖需显式启用，对权限校验等关键逻辑更可靠；mock易致假覆盖；设阈值须结合风险、排除生成代码与胶水层。
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抽象类是定义统一接口和强制子类实现逻辑的契约工具，需继承abc.ABC并用@abstractmethod标记必须重写的方法；含抽象方法则不可实例化，但可封装共用逻辑与类属性；子类须实现全部抽象方法，否则仍为抽象类；Protocol适用于轻量、松耦合的接口约定。
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Python中@lru_cache的底层C实现会额外消耗C栈空间，导致即使设置极高recursionlimit仍触发系统级栈溢出；而纯Python递归（如手动DP）在Python3.11+已通过内联调用优化，几乎不占用C栈，因此能安全处理数十万层递归。
