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该教程详解如何编写一个不依赖NumPy的函数，对输入列表的每个索引i，生成新列表，其中第i个元素被替换为除自身外所有其他元素的乘积，其余位置保持原值。239 收藏 -
应使用asyncwithsemaphore而非手动acquire()/release()，因其自动异常安全释放；装饰器须为异步函数并接收预创建的Semaphore实例，避免新建或闭包共享；FastAPI中推荐依赖注入替代装饰器。239 收藏 -
本文介绍如何通过SaxonCPythonAPI（saxonche）替代反复调用命令行Saxon的低效方式，显著提升数千个XML文件的批量XSLT处理性能，并提供线程优化与代码结构建议。238 收藏 -
最可靠的方式是检查sys.frozen是否为True；PyInstaller打包后设为True，未打包时为None或不存在，且需优先于其他模块导入和资源加载前执行检测。238 收藏 -
自定义类实例默认不可哈希且基于身份比较，需同时重写__eq__和__hash__并保持逻辑一致，确保相等对象哈希值相同、属性不可变，才能正确用于集合和字典。237 收藏 -
Polars1.10.0+支持列表列与标量列的原生广播算术运算，可直接使用pl.col("lst")+pl.col("val")实现逐元素相加，无需map_elements或嵌套list.eval，简洁、安全且性能优异。237 收藏 -
本文介绍使用Python的itertools.product快速生成多维参数的笛卡尔积，构建结构化参数网格，便于超参数遍历与模型调优。237 收藏 -
Python是分析链上交易数据最实用的工具，可直连节点或API获取原始数据，经清洗、聚合、可视化实现可控可复现分析。237 收藏 -
应谨慎使用捕获所有异常，推荐用exceptException:避免拦截系统级异常；过度宽泛的捕获会掩盖错误、阻止程序终止、影响日志和资源释放；应优先捕获具体异常，记录日志并保留traceback，确保程序稳定与可维护。237 收藏 -
答案：使用is_prime函数判断大于1且无其他因数的数，遍历范围内的每个数并收集质数。237 收藏 -
Python文件读取需精准控制编码（如utf-8-sig处理BOM）、流式读取大文件（逐行或分块）、二进制文件用rb模式配合struct/io.BytesIO解析，跨平台注意换行符差异并用newline=''精确控制。236 收藏 -
在re.sub()中引用匹配分组需用反向引用：数字形式为\1、\2（需双反斜杠或原始字符串），命名组用\g<name>；也可传入函数，通过Match对象的group()方法获取分组内容。236 收藏 -
用pipinstallopenpyxl可安装，遇权限问题加--user、网络慢换清华源，再通过importopenpyxl和print(openpyxl.__version__)验证成功。235 收藏 -
FastAPI通过slowapi可实现基于内存的IP限流，无需Redis；支持多粒度速率控制，但多进程下计数不共享、重启清零，适用于单进程轻量场景。235 收藏 -
NumPy中的numpy.fft模块用于计算快速傅里叶变换，可将信号从时域转换到频域以分析频率成分。1.一维FFT使用numpy.fft.fft对一维数组进行变换，返回复数数组，结合np.fft.fftfreq生成频率轴，利用np.abs获取幅度谱，常用于音频、振动等周期性信号分析。235 收藏
