-
单下划线在Python中有多种约定用途：1.前置单下划线如_helper表示内部使用，提示私有；2.在循环中用_作无关变量占位符；3.交互式环境中_保存上一表达式结果；4.国际化时_()作为翻译函数别名。
-
Python中类是对象模板，实例化生成独立对象并分配内存；实例属性属单个对象，类属性被所有实例共享；点号或getattr/setattr访问属性；self是实例方法必含的隐式参数。
-
字符串反转是将字符顺序颠倒，常用切片[::-1]实现，如"python"变"nohtyp"；也可用reversed()加join()或循环拼接，但切片最高效。
-
pandas读取Excel最常用pd.read_excel()，写入用df.to_excel()；需注意引擎依赖（如openpyxl、xlrd）、参数设置（sheet_name、skiprows、dtype等）及大文件优化策略。
-
Pandas的sort_values()函数是Python中处理表格型数据排序的核心工具，其优势在于支持单列或按多列复合排序，例如先按部门升序、再按年龄降序等，使用by参数指定列名列表，ascending参数控制每列的排序方向。此外，sort_values()还提供inplace参数决定是否修改原数据，na_position参数控制缺失值位置，默认为'last'，也可设为'first'。对于复杂排序需求，可以通过1.创建衍生列（如字符串长度、计算比率等）进行排序；2.利用CategoricalDtype定
-
删除目录需根据是否为空选择方法：1.空目录用os.rmdir()或Path().rmdir()；2.非空目录用shutil.rmtree()；3.推荐先用os.path.exists()检查存在性，避免异常，提升程序健壮性。
-
Docker通过镜像封装代码、依赖、环境实现“一次构建，到处运行”，解决Python项目部署时的环境不一致问题；关键在于合理编写Dockerfile、区分开发与生产运行方式，并配置健康检查与资源限制。
-
答案是使用df.to_csv()方法保存DataFrame为CSV文件，需注意index=False避免保存索引，设置encoding='utf-8'防止中文乱码，根据数据内容选择sep参数调整分隔符，用na_rep处理缺失值，通过列筛选或float_format等参数控制输出格式，并在处理大数据时考虑compression压缩或mode='a'追加模式以优化性能。
-
图像分类模型训练核心是“数据准备→模型选择→训练调优→评估部署”四步闭环：规范数据格式、迁移预训练网络、监控训练过程、用真实场景评估并导出ONNX部署。
-
答案：编写Python爬虫需先分析网页结构，用requests发送请求获取HTML，再用BeautifulSoup解析提取数据，最后清洗并存储为CSV或数据库；以豆瓣电影Top250为例，通过设置headers、分页爬取、解析class标签获取电影名、评分等信息，保存为CSV文件，并注意遵守robots协议、防止IP被封，使用代理或延时应对反爬，确保编码为utf-8避免乱码。
-
本教程详细介绍了如何使用Python的Tkinter和tkVideoPlayer库创建一个功能完善的全屏视频播放器，支持从指定文件夹加载视频并自动按序播放。文章重点讲解了正确管理视频文件路径、高效使用Python迭代器来构建和控制播放列表，以及如何通过事件绑定实现视频间的无缝切换，解决常见的播放顺序问题。
-
Python符号分为运算符、语法标记和特殊含义标记三类：运算符如+、==参与计算；语法标记如:、[]定义结构；特殊符号如、*依上下文有不同语义。
-
参数收集指在函数调用时捕获实际传入的参数值。在Python逆向中，通过函数装饰器、猴子补丁、inspect模块或调试器等技术，在不修改原代码的前提下监控位置参数和关键字参数，常用于分析加密逻辑、追踪Web请求数据或调试异常，实现对闭源或第三方库行为的理解与监控。
-
在Matplotlib事件处理中，将事件连接到类方法时，若不显式保存类实例，Python垃圾回收机制会立即销毁该实例，导致事件回调失效。本教程将深入解析这一现象，通过__del__方法验证对象生命周期，并提供将类实例保存到变量的解决方案，确保事件处理器正常工作。
-
当使用re.split()对空字符串进行分割时，若正则表达式能匹配空字符串（如r'\W*'），结果并非预期的空列表或单元素列表，而是包含多个空字符串的列表——这是由split算法将空字符串“切分为前后两半”并保留匹配项的机制决定的。
