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直接用queue.Queue易卡死，因其get()默认无限阻塞且无超时/异常穿透机制；asyncio.Queue需配timeout和task_done；Redis用zset+bzpopmin支持优先级与持久化；须通过full()或zcard实现反压控制。
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Python异步爬虫核心是asyncio+aiohttp，通过单线程协程切换提升I/O效率；需用async/await语法、aiohttp替代requests、Semaphore控制并发、妥善处理异常与重试，并在外层调用asyncio.run启动事件循环。
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百分位数用于描述数据分布，Python可通过NumPy和pandas计算。百分位数表示数据中特定比例的值小于等于该值，如第90百分位数。常用分位点包括25（下四分位数）、50（中位数）、75（上四分位数）。1.NumPy使用numpy.percentile(data,p)计算，支持多百分位输入列表；2.pandas通过df['col'].quantile(q)实现，参数q为0-1小数，亦支持多分位计算。二者均涉及插值方法，默认线性插值，可选lower、higher等策略，影响结果尤其在小样本时需注意。
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答案：Python中常用PCA、t-SNE、UMAP等方法降维。PCA适用于线性降维，通过标准化和主成分提取减少特征；t-SNE适合小数据集可视化，捕捉非线性结构；UMAP兼具速度与全局结构保留，优于t-SNE；监督任务可选LDA。根据数据规模与目标选择方法，影响模型性能与计算效率。
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LightGBM调优需先分析数据分布再设定目标函数：目标右偏时用'regression_l1'或'huber'，分类任务需关注正样本不均衡问题。
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答案：Python多线程受GIL限制无法直接设置线程优先级，但可通过queue.PriorityQueue实现任务优先级调度，使用ThreadPoolExecutor控制线程数量与资源分配，结合asyncio进行异步编程优化IO密集型任务，并在长时间任务中主动让出执行权以提升调度效率。
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Python爬虫实战核心是requests获取内容、BeautifulSoup/lxml解析HTML并提取数据，关键在于理解网页结构、应对反爬、保障稳定性；需安装requests、beautifulsoup4、lxml，建议虚拟环境运行，并通过开发者工具分析静态/动态结构，加headers、控频、验状态码、规范编码，最终存为CSV/JSON/数据库。
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推荐用pydantic-settings统一加载配置，自动按环境变量>配置文件>默认值优先级合并，支持类型校验与ValidationError提前报错，避免硬编码或手动读YAML导致的覆盖遗漏和上线故障。
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分词需用jieba等专业工具，推荐精确模式；须过滤停用词、统一大小写与全角半角；用正则清理URL、空白、数字等噪声；最后用Counter统计词频并可视化。
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__str__用于生成人类可读的字符串，适合展示给用户；__repr__则生成明确无歧义的开发者用字符串，理想情况下可重构对象。两者分工明确，建议优先定义__repr__以保障调试信息完整，再根据需要定义__str__提供友好显示。若只选其一，应优先实现__repr__。
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Python的json模块用于序列化和反序列化JSON数据，支持基本数据类型映射，提供dumps、loads、dump、load方法，可实现对象与字符串、文件间的转换，需注意自定义对象和中文编码处理。
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Python魔法方法是以双下划线开头结尾的特殊方法，由解释器在特定操作时自动调用，用于定制类行为，使自定义对象支持如+、==、len()等内置操作，并融入Python协议生态。
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Python不支持函数重载因其动态类型特性导致无法通过参数类型区分同名函数，后定义函数会覆盖前者；例如deffunc(a)和deffunc(a,b)中后者生效，调用func(1)报错。可通过默认参数如deffunc(a,b=None)判断b是否为None来执行不同逻辑；使用args接收可变参数并根据len(args)分支处理；结合typing.overload装饰器为类型检查工具提供提示，如标注int转str、str转int的重载签名，实际逻辑在未注解的func中用isinstance分发。总结：Pyth
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用Flask搭建轻量级后台管理系统，核心包含用户登录鉴权、数据CRUD操作和页面渲染三部分，通过合理分层（models/forms/templates）、安全实践（session/CSRF/PRG）及可维护设计（环境变量/迁移/装饰器）实现快、稳、可扩展。
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Python进程池适合计算密集型、可并行且相互独立的任务；当任务CPU耗时长、可拆分、需控制并发数时应使用multiprocessing.Pool，通过map/starmap/apply_async分发任务，注意序列化限制与资源管理。
