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args和kwargs用于增强函数灵活性，args收集位置参数为元组，kwargs收集关键字参数为字典，二者在函数定义中收集参数，在调用时可解包传递，适用于可变参数场景。
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本文旨在解决SeleniumPython自动化过程中常见的AttributeError:'WebDriver'objecthasnoattribute'send_keys'错误。该错误源于将send_keys方法错误地调用在WebDriver对象上。教程将详细阐述WebDriver和WebElement对象的职责区别，并通过示例代码演示如何正确地定位到目标网页元素，并利用WebElement对象的send_keys方法向其输入文本，确保自动化脚本的顺畅运行。
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局部作用域变量仅在函数内有效，全局作用域变量在整个模块可访问，通过global修改全局变量，nonlocal用于嵌套函数中修改外层函数变量。
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日志记录能提升爬虫的可维护性和调试效率，通过logging模块实现多级别信息分类、异常捕获及文件保存，结合模块化配置实现透明化运行。
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1、从Python官网和NumPy、SciPy文档入手掌握科学计算基础；2、通过Pandas官方指南学习数据处理与特征工程；3、利用scikit-learn实现机器学习模型训练与评估；4、在Keras和PyTorch中构建深度学习网络；5、使用Pipeline整合预处理与建模流程，形成端到端AI开发能力。
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首先导入json模块，然后使用dumps将Python对象转为JSON字符串，用loads将JSON字符串解析为Python对象，通过load读取JSON文件，利用dump将数据写入JSON文件。
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本文旨在帮助解决在Ubuntu系统上使用Conda安装pyfftw时可能遇到的环境依赖冲突问题。通过创建一个完全基于conda-forge通道的全新环境，可以有效避免与默认通道的包混合使用所带来的潜在问题，从而成功安装pyfftw。本文将提供详细步骤和示例代码，帮助读者顺利完成安装。
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Python中列表排序主要用list.sort()和sorted()函数：1.list.sort()就地排序，修改原列表，返回None；2.sorted()返回新列表，不改变原对象；两者均支持reverse和key参数自定义排序规则。
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首先完成注册与支付以获取API密钥，然后配置Python请求头中的认证信息，接着构造符合文档要求的HTTP请求并发送，再解析返回的JSON数据与错误码，最后监控调用量与费用防止超额扣费。
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本文旨在深入探讨Python多目录项目中常见的模块导入问题及其解决方案。我们将分析Python的导入机制，区分独立包与子包结构下的导入策略，并提供正确的执行方式。文章还将强调将可执行脚本与可复用包分离的最佳实践，帮助开发者构建结构清晰、易于维护的Python项目。
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本教程旨在详细讲解如何将复杂的嵌套元组列表转换为扁平化的元组列表，并在此过程中实现特定元素的过滤与数据顺序的调整。我们将通过一个具体的Python示例，展示如何有效地解包数据、移除不必要的元素（如数字0），并将关键信息重新组织成目标格式，以提升数据的可用性和可读性。
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Python环境变量配置影响IDE对解释器的查找，主要通过PATH、注册表、虚拟环境检测或手动设置实现；PyCharm、VSCode等主流IDE虽支持手动指定路径，但良好配置可避免“解释器未找到”等问题，提升开发效率。
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Poetry的new命令行为在2021年4月发生了重要变更。此后，它不再默认生成test_*.py测试文件，并且__init__.py文件也会被创建为空。这一变化旨在简化项目初始化流程并与现代Python打包实践对齐。因此，用户在遵循旧教程时应注意此差异，并始终查阅Poetry的最新官方文档以获取准确信息，测试文件需手动创建。
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本文探讨了在Python中遍历字典时，如何针对当前元素后续的剩余元素进行高效迭代的多种方法。从利用显式迭代器与浅拷贝，到借助itertools.islice跳过已处理元素，再到基于键列表切片或动态移除元素的策略，文章详细介绍了各种实现方式及其优缺点，旨在帮助开发者根据具体场景选择最合适的迭代方案，提升代码的简洁性和执行效率。
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conda适合数据科学与复杂依赖，pipenv适配Web开发与轻量管理；前者跨语言强但重，后者专注Python且简洁，可根据项目需求共存使用。
