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答案：Python提供多种文件读取方法。1、用open()函数配合read()、readline()、readlines()读取文本文件，需手动close()。2、使用with语句自动管理文件开闭，推荐使用。3、读取含中文等字符时，应指定encoding='utf-8'。4、读取图片、音频等二进制文件需用'rb'模式获取字节流。5、处理大文件时宜逐行迭代或分块读取，避免内存溢出，提升性能。
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Python进程间通信主要有四种方式：1.multiprocessing.Queue支持多生产者和消费者，适合消息传递；2.multiprocessing.Pipe提供双向通道，适用于两个进程间高效通信；3.Value和Array通过共享内存共享基本类型数据，效率高但需注意同步；4.Manager支持列表、字典等复杂对象共享，灵活性好但性能较低。根据需求选择：频繁消息传递用Queue，点对点用Pipe，基础数据用Value/Array，复杂结构用Manager。
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GPU加速深度学习训练的关键是确保模型、数据和计算全程在GPU上运行，并避免CPU-GPU频繁传输；需验证CUDA可用性、统一设备放置、减少同步操作、启用混合精度与cuDNN优化。
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Mixin是一种设计模式，用于在不引发多重继承复杂性的前提下复用正交功能；需以Mixin结尾命名、不依赖特定父类、仅封装单一职责，并按MRO将Mixin置于基类右侧安全组合。
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本文介绍如何在Julia结构体中封装原始数据（如DataFrame）并自动完成常用预处理（如转矩阵、提取维度与列名），通过内联构造函数实现Python类__init__的等效功能，避免手动重复初始化。
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getattr仅按名取值，返回值类型决定后续行为：普通数据不可调用，绑定方法可直接调用，property返回计算值而非方法对象；应通过callable()或inspect模块判断可调用性，而非依赖getattr本身。
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多线程文件读写需注意线程安全与资源管理。1.使用Lock保证写操作原子性，避免多线程同时写同一文件导致数据交错；2.推荐线程写独立临时文件后由主线程合并，或通过Queue集中处理写请求；3.各线程应独立使用withopen()打开关闭文件，防止句柄泄漏；4.GIL在I/O操作中释放，适合I/O密集型任务，CPU密集型应选多进程。正确控制访问方式可确保高效安全。
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网页数据爬取需兼顾质量、结构、合规与工程性：明确任务需求→遵守robots.txt与隐私规范→依页面类型选requests/Playwright→结构化保存为JSONL等训练友好格式→抽样核验、SimHash去重、过滤低质页。
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本文详细介绍如何使用AzureSDKforPython安全、高效地下载已上传至BlobStorage的文件，避免直接依赖公共URL（易因权限或DNS问题失败），推荐使用BlobServiceClient的原生下载方法。
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Notepad本身不能直接运行Python，但可编写并保存为.py文件后通过命令行运行；需注意正确保存、Python环境配置、缩进规范及UTF-8编码。
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多个线程或进程并发写同一文件易导致数据错乱，需用对应锁机制：线程用threading.Lock保护共享文件对象并flush；进程用multiprocessing.Lock、flock或分文件写入；异步写入需通过线程池配合asyncio.Lock；推荐临时文件+os.replace实现原子更新。
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单例模式确保类唯一实例，Python通过__new__实现；工厂模式封装对象创建，支持扩展；观察者模式实现一对多依赖更新；装饰器模式动态增强功能，Python原生支持简洁实现。
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Python数据抓取核心是理清“请求→响应→解析→存储”四环节：一、明确目标与请求方式，区分静态/动态加载，合理选用requests或Selenium；二、用CSS选择器精准提取字段，注意防KeyError和文本清洗；三、设计容错逻辑应对缺失、格式混乱与结构变动；四、结构化保存前需校验数据一致性与完整性。
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lambda是Python中定义单表达式匿名函数的语法糖，不是独立函数类型；它仅支持一个表达式、无语句、无函数名、不记录行号，适用于sorted/map/filter等高阶函数参数，禁用于赋值复用或复杂逻辑。
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assert是Python中仅用于开发调试的断言工具，检查条件为假时抛出AssertionError，加-O参数会忽略；适用于验证内部逻辑不变式，不可用于用户输入校验或生产环境异常处理。
