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合理重试需满足三个条件：只对可恢复错误重试，限制总次数和等待时间，采用指数退避；需结合状态码、响应内容、登录态、熔断机制与日志监控综合实现。
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使用Selenium实现网页截图的最常用方法是安装库和对应浏览器驱动，通过代码控制浏览器进行截图。步骤如下：1.安装Selenium并下载对应的浏览器驱动（如ChromeDriver）；2.编写代码打开浏览器、访问网址并保存截图；3.若遇到驱动路径或加载问题，应检查驱动版本与路径设置，并添加等待条件确保页面加载完成；4.如需调整截图区域，可设置窗口大小或使用脚本滚动页面后再截图。掌握这些要点即可满足大多数网页截图需求。
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Python多线程爬虫应采用Queue+threading.Thread的生产者-消费者模型，合理控制并发数、加锁保护共享资源、添加延时与异常处理，避免被封；I/O密集型任务适用，CPU密集型则选multiprocessing。
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Python循环结构主要由for和while实现：for用于遍历已知长度的可迭代对象（如列表、字符串、range），支持break、continue和else；while依据条件动态执行，需确保循环变量更新以防死循环。
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企业级推荐系统需兼顾准确性、实时性、可解释性、工程稳定性与业务目标，核心在于架构设计与场景适配，而非单纯调用库；应按场景明确数据基础、冷启动与实时性需求，分阶段选型（ALS→XGBoost→序列模型），并打通特征更新、在线服务、AB测试与监控闭环。
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Python数据库连接失败通常源于环境、配置或权限问题，需依次排查：数据库服务状态、连接参数匹配性、驱动安装与兼容性、防火墙及用户权限设置。
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企业模型调优是围绕业务目标、数据质量、部署约束和迭代机制的工程化闭环，核心是保障模型在真实场景中持续稳定发挥价值。需明确业务导向的调优目标与线上评估口径，分层诊断数据、特征、模型问题，按阶段选择适配手段，并建立含分布监控、影子模式、模型卡片的可持续机制。
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itertools是Python中高效处理迭代器的内置模块，提供内存友好的工具函数。1.生成无限序列：count、cycle、repeat可创建无限迭代器；2.有限迭代器：chain、islice、compress用于组合或筛选数据；3.组合生成器：product、permutations、combinations等生成数学结构。其函数基于C实现，返回迭代器，节省内存，适用于大数据处理、参数组合等场景。例如combinations(['A','B','C'],2)输出所有两字母组合，简化循环逻辑，提升代码
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Python异步编程中异常不会自然冒泡，需明确await直接抛出异常、Task需显式await才触发异常传播、asyncio.gather默认快速失败但可设return_exceptions=True收集全部结果。
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print()函数在Python3中替代了旧的print语句，支持灵活输出。1.可打印字符串或变量：print("Hello")或print(name)；2.支持多值输出，默认空格分隔：print("Name:",name,"Age:",25)；3.参数sep设置分隔符：print("a","b",sep=",")输出a,b；4.参数end定义结尾字符：print("Hello",end="")使下次输出接在同一行；5.file参数重定向输出：print("text",file=f)写入文件；6.flus
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NumPy中的ndarray是科学计算核心，提供创建（如np.array、zeros、ones、arange、linspace）、形状操作（reshape、flatten、transpose）、数学统计（sum、mean、argmax、where）及数组拼接与广播等高效函数，掌握后可显著提升数据处理效率。
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start()用于启动新线程并自动调用run()，实现并发；2.run()定义线程任务逻辑，直接调用不创建新线程，仅为主线程中的普通函数调用。
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<p>/是真除法返回浮点数，%是取模运算返回非负余数；判断奇偶、轮询索引等必须用%；Python中%与//互补满足a==(a//b)*b+(a%b)，divmod封装该关系。</p>
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需在每次创建ClientSession时显式传入aiohttp.ClientTimeout和TCPConnector：timeout控制DNS、连接、读写全周期超时，推荐显式设total/connect/sock_read；connector管理连接池，需设limit和limit_per_host防止单域名占满，并复用session对象。
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PythonWebSocket实战核心是用asyncio+websockets实现轻量双向通信，需理清连接生命周期、分组管理频道、定义type字段JSON协议，并通过定时ping/pong维护连接稳定性。
