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解决问题的方式从流程驱动转向数据驱动，解法重心从事先设计转向事后验证；需将业务问题对齐AI任务类型、数据基础和决策链条，并用Python工具链延伸AI开发，同时以规则兜底防范AI幻觉。
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推荐用pandas做数据清洗计算、openpyxl控样式，python-docx填Word模板，PyPDF2/pdfplumber/reportlab分责处理PDF，三者协同实现Excel→Word→PDF自动化流程。
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calendar模块用于日历操作，如判断闰年需用isleap()方法；2.monthrange()可获取某月第一天星期几和总天数；3.结合datetime获取当前时间后可进行日历计算；4.prmonth()能打印美观的日历。calendar不直接判断时间，依赖datetime或time模块提供时间数据。
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Python协程在I/O密集型场景下比线程更轻量高效，优势包括单线程高并发、无锁开销、纳秒级切换、天然规避竞态、极低内存占用及与异步生态深度整合。
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本文介绍两种将本地TXT文件内容存入MySQL表字段的方法：一是使用LOAD_FILE()函数（需满足严格权限条件），二是通过Python读取文件后作为参数安全插入，后者更可靠、易调试。
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使用pathlib可便捷获取文件属性。通过Path对象的.stat()方法获取文件大小、修改时间等信息，并结合.is_file()、.suffix等属性简化操作，利用datetime格式化时间戳，实现跨平台兼容的路径处理。
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Python位数可通过platform.architecture()直接判断，如('64bit','WindowsPE')为64位；struct.calcsize("P")返回8为64位、4为32位；sys.maxsize为9223372036854775807则为64位。
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调用函数时需先传位置参数再传关键字参数，否则报错；2.避免使用可变对象作为默认参数，应使用None并在函数内初始化；3.args收集多余位置参数为元组，kwargs收集多余关键字参数为字典，参数顺序必须为普通参数→args→kwargs；4.Python参数传递为对象引用传递，修改可变对象会影响原对象，需使用copy()或[:]创建副本以避免副作用。
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在Airflow中实现带参数（如hour、minute）的自定义Timetable时，若未正确实现serialize()和deserialize()方法，DAG加载会因反序列化失败而抛出TypeError:__init__()missingrequiredpositionalarguments。核心在于：Airflow序列化机制默认调用无参__init__()，必须显式支持参数持久化。
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Python的sort()方法用于列表原地排序，不返回新列表；sorted()函数则返回新列表。1.sort()默认升序排列数字或字符串列表。2.设置reverse=True实现降序排序。3.使用key参数自定义规则，如按长度len或忽略大小写str.lower排序。4.注意sort()仅适用于列表且修改原数据，若需保留原列表应使用sorted()。掌握这些即可应对多数排序场景。
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Python正则默认不匹配换行符，需用re.DOTALL使.跨行匹配，re.MULTILINE使^$匹配每行首尾，二者作用不同不可混用，组合可用re.DOTALL|re.MULTILINE或(?ms)。
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Scapy是Python中功能强大的交互式数据包操作工具，可构造、发送、嗅探、解析各类协议包；安装后需管理员权限运行，支持抓取HTTP包、自定义SYN探测、保存/重放pcap文件及链式筛选分析。
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使用cv2.putText()可在图像上添加文本，参数包括图像、文本内容、位置、字体、大小、颜色、粗细和线型，支持多种字体类型，但仅限ASCII字符，中文需借助PIL实现。
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当从父目录导入子目录中的类时，若该类又依赖同目录下的其他模块，需使用相对导入（如from.BimportB）而非绝对导入，否则会触发ModuleNotFoundError。
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推荐使用venv、virtualenv、conda、pipenv或poetry创建Python虚拟环境。venv是Python3.3+内置工具，无需安装，适合基础场景；virtualenv功能更强，支持Python2/3及自定义配置，但需额外安装；conda适用于数据科学，可管理非Python依赖，跨平台一致，但安装包较大；pipenv整合pip与virtualenv，自动生成Pipfile，适合中小型项目，但性能较慢；poetry现代且功能全面，支持依赖锁定与项目打包，适合团队协作与发布，但学习曲线较高
