-
答案：使用re模块可提取文本中符合模式的数据。1.re.findall返回所有匹配项，re.finditer用于大文本，re.search找首个匹配。2.示例包括提取手机号、邮箱、日期、订单号。3.用捕获组()提取特定部分，如姓名和邮箱。4.处理多行文本时启用re.DOTALL或re.MULTILINE标志。关键在于构造正确正则表达式并选择合适方法提取数据。
-
Python多设备自动化控制通过统一通信协议、抽象设备模型和可扩展联动逻辑实现解耦；定义BaseDevice标准接口，适配HTTP/MQTT/串口等通信方式；配置驱动规则，支持YAML热重载与简单条件表达式。
-
Python网络容错设计核心是预判异常、分层捕获、有状态重试与失败降级；需区分连接类（可重试）、客户端错误（不可重试）和服务端错误（选择性重试），配合指数退避抖动、状态持久化、幂等保障及合理超时熔断。
-
深度神经网络训练出错主要源于数据、模型、训练过程或硬件问题，其中80%集中在数据预处理不一致和损失函数与标签不匹配，需规范归一化、验证张量形态、检查梯度及GPU内存管理。
-
Python通过标准库和第三方库实现数据加密，常用hashlib验证完整性，secrets生成密钥，pycryptodome或cryptography支持AES和RSA等算法。使用AESGCM模式可同时保障机密性与完整性，结合nonce和tag确保安全；RSA则用于密钥交换与数字签名，通过公私钥配对实现安全通信，如PKCS1_OAEP加密和PSS签名，适用于小量数据加密与身份认证。
-
Python通过try-except-finally处理异常以保证程序稳定；2.可捕获特定异常如ZeroDivisionError或ValueError，并获取异常信息；3.推荐使用exceptException而非裸except防止屏蔽错误；4.else在无异常时执行，finally始终执行用于清理资源；5.可用raise主动抛出异常并可重新抛出已捕获异常；6.异常处理应增强健壮性，但不能替代正常逻辑判断。
-
优先调用GoogleCustomSearchAPI或BingWebSearchAPI获取结构化JSON结果，合法稳定；动态渲染页用Selenium模拟用户行为并加反反爬策略；结果需标准化URL、清洗广告内容、分级结构化输出为JSONL。
-
Python通过魔术方法实现运算符重载，如__add__、__mul__等，使自定义类支持+、*等操作，需注意类型检查、行为一致性及可读性，适用于向量、矩阵等数学对象，提升代码简洁性与直观性。
-
Python函数参数的默认值和可变参数不是语法糖，而是影响函数行为和调用安全的关键设计：默认值陷阱在于可变对象作默认值会被多次调用共享；args接收任意位置参数并打包为元组；kwargs捕获未匹配关键字参数并存为字典；参数顺序必须是普通参数→args→命名关键字参数→kwargs。
-
用Python搭建轻量级个人知识库只需本地文件夹+脚本：将笔记存为Markdown，用os.walk()或pathlib扫描并提取元数据生成索引，通过Jinja2等渲染HTML静态站，支持Git钩子、watchdog监听或定时任务自动更新。
-
ThinkPHP6.0快速入门：先准备PHP7.2+环境并安装Composer，用composercreate-projecttopthink/thinktp6创建项目，进入tp6目录后了解app/、route/、public/等核心结构，在app/controller下创建Index控制器返回“Hello,ThinkPHP!”，通过route/app.php配置Route::get('/','index/index')路由规则，执行phpthinkrun启动服务并访问http://127.0.0.1:8
-
Python网页爬虫与数据清洗需分“获取”和“处理”两阶段：爬虫用requests+BeautifulSoup，注意headers、异常捕获和请求频率；提取优先用find/select而非正则；清洗按空值→格式→逻辑三级过滤；落地推荐SQL存储与函数封装。
-
答案：异常处理需精确捕获特定异常并记录日志，避免宽泛捕获；内存泄漏常因循环引用、资源未关闭等引起，可通过weakref、with语句及memory_profiler、objgraph等工具排查。
-
最简单的方法是使用字符串格式化或tabulate库。1.用str.ljust()等手动对齐列；2.安装并使用tabulate库输出美观表格，支持grid等样式；3.用pandasDataFrame打印结构化数据，适合数据分析。小项目可选手动方式，推荐tabulate实现清晰终端表格。
-
FastAPI适合轻量高性能API微服务，Django适合需内置功能的中型微服务；前者强调异步、自动文档与低耦合，后者侧重全栈集成与快速开发，实践中可混合使用。
