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Python魔术方法是以__开头和结尾的特殊方法，由解释器在特定操作时自动调用，通过协议机制实现自定义行为，无需继承即可生效。
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本文介绍如何将包含姓名与数字的二维列表按姓名去重合并，并对对应数字进行累加，推荐使用字典实现O(n)时间复杂度的高效聚合。
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图像识别Python实现需完成数据准备、模型搭建、训练评估、测试部署四步：统一图像格式与标签，用预训练模型微调，监控损失防过拟合，严格复现预处理流程进行推理。
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定义类需用class关键字和大驼峰命名，如classPerson:；通过__init__方法初始化属性；创建对象时调用类并传参，如person1=Person("Alice",25)；用点语法访问属性和方法，如person1.name和person1.say_hello()；可添加实例方法实现更多功能，如update_age；类属性在所有实例间共享，如Dog.species="Canislupus"。
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Python可插拔中间件框架核心是解耦、约定与运行时注册：以函数为插件单元，统一接口（context,next_handler）、配置驱动链式调度、支持条件启用与热重载，错误通过context["error"]传播。
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Python爬虫必须闭环监控：用psutil实时查进程状态与资源、APScheduler+Redis定时上报心跳、RotatingFileHandler防日志爆盘、Flask提供健康接口，细节如时间戳对齐和降级逻辑需压测验证。
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conntrack表满后秒满的根本原因是net.netfilter.nf_conntrack_tcp_established_timeout默认值过大（432000秒），导致空闲ESTABLISHED连接长期滞留；需分场景设为300–3600秒，并同步调低TIME_WAIT、CLOSE_WAIT等关联超时，且锁定nf_conntrack_max防止动态下调。
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argparse中用add_mutually_exclusive_group(required=True)创建必须二选一的互斥参数组，否则默认可全不提供；组内参数类型宜一致，required必须设在组层级而非单个参数；子命令中需在对应子解析器上定义该组。
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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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本文介绍如何在不显式循环的前提下，使用isin()、shift()和布尔逻辑组合，精准选取DataFrame中匹配关键词的行及其指定偏移量（如+2行）的记录，适用于多关键词、多偏移规则的批量筛选场景。
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openpyxl与pandas分工协作：pandas负责数据清洗计算，openpyxl负责格式化呈现；pandas读写会丢失样式，需用openpyxl操作模板、填入结果并设置格式、条件高亮等。
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Python协程性能瓶颈在于I/O等待、CPU密集任务阻塞、调度不当或同步代码混用；应避免time.sleep()等同步操作，改用asyncio.sleep()、aiohttp、asyncpg等异步方案，控制并发、卸载CPU任务至线程/进程池，并优选uvloop提升事件循环性能。
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Django采用MVT架构而非MVC：Model负责数据逻辑与数据库交互，View处理请求响应（类似MVC的Controller），Template专注页面渲染。
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导入math模块后可通过math.pi获取π值；2.math.pi是精度约15位的浮点常量，可直接用于计算如圆面积；3.必须先导入importmath，否则会报NameError。
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Python奉行“一切皆对象”设计哲学，所有值（含数字、字符串、函数、类、类型本身）均为对象，具备类型、身份和值，可赋值、传递、返回、存储，并支持反射操作。
