-
Python多线程适用于I/O密集型任务，因GIL在I/O调用时释放，可提升吞吐量；但对CPU密集型任务基本无效，应选multiprocessing或Numba等方案，并需谨慎处理线程安全与死锁。
-
使用Numba加速蒙特卡洛流体模拟时，若函数依赖全局数组（如positions），JIT编译会捕获其初始快照而非运行时值，导致能量计算错误、接受率异常升高——根本原因在于Numba不支持动态全局变量引用。
-
BaseException是所有异常的基类，包含SystemExit、KeyboardInterrupt等控制流异常；Exception继承自BaseException，涵盖常规错误如ValueError、TypeError；默认except捕获Exception及其子类，不包括BaseException直接子类；避免捕获BaseException以防阻断程序正常退出；自定义异常应继承Exception，捕获时应指定具体类型以确保安全和符合Python设计原则。
-
VIP的ARP响应失败是因为arp_ignore未正确配置；LVS-DR要求RealServer不响应VIP的ARP，需将all和lo接口的arp_ignore均设为1，否则内核默认值0导致lo接口响应ARP。
-
零宽断言是正则表达式中的“条件判断”，用于检查某位置前后是否满足规则但不匹配字符本身。它常用于提取特定格式文本、精确匹配词语和替换符合条件的内容，如用(?<=OrderID:)\d+提取订单号、用(?<!\w)book(?! \w)匹配独立单词“book”、以及用(?!https?://)\bwww.\S+替换非完整链接。使用时需注意：部分语言如JavaScript对lookbehind支持有限、可能影响性能、逻辑顺序需准确。
-
Python多线程实现主要有两种方式：1.使用threading.Thread类创建线程，可通过继承或实例化并传入目标函数，调用start()启动线程，适用于自定义线程行为；2.使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor管理线程池，通过submit()或map()提交任务，自动管理资源，适合IO密集型任务并发执行。
-
Python的and运算符采用从左到右的短路求值：若左侧操作数为假（如None、False、0、空容器等），右侧表达式将完全不执行，从而避免潜在异常（如对None调用方法）。
-
本文介绍一种高效、可扩展的方法，利用NumPy的滑动窗口机制，在PandasDataFrame中精准定位满足“某行TARGET=1且其后紧邻6个连续0”条件的最后一个1的位置，并在该行标记为True。
-
首先使用Flask和WTForms搭建注册表单，接着通过Flask-SQLAlchemy存储用户数据并哈希密码，然后加入CSRF保护、IP限流等安全措施，最后结合前端验证提升用户体验，完成安全可靠的用户注册功能。
-
GIL是CPython为简化引用计数内存管理而设的全局互斥锁，牺牲多线程CPU并行性以保障C扩展兼容与实现简单；Python3.12仅优化为细粒度锁，未移除GIL。
-
asyncio事件循环是单线程调度器，基于I/O多路复用轮询就绪文件描述符并调度协程；await让出执行权而非挂起线程，触发暂停+注册恢复逻辑；asyncio.run()每次新建且仅运行一次事件循环，重复调用报RuntimeError。
-
AirSim与PX4联合仿真中，因图像处理导致控制指令中断超时，触发PX4默认的COM_OF_LOSS_T（遥控/通信丢失超时）机制，从而激活失效保护；调整该参数并确保控制循环及时性即可稳定运行。
-
time.time()在容器中不准因系统时钟被NTP调整导致跳变，应改用time.monotonic()或datetime.now(tz=timezone.utc)，并挂载宿主机/etc/localtime。
-
在Scrapy爬虫中，若需将parse()中生成的日期变量传递至深层解析函数（如parse_race()），不能直接使用局部变量，而应通过Spider实例属性（self.scrapedate）实现跨回调的数据共享。
-
本文介绍如何在Python中通过递归深度合并（deepmerge）技术，将代码内嵌的logging字典配置与外部配置文件（如config.py）中的增量更新安全、灵活地结合，实现模块级日志行为的按需定制（如为USB模块启用TRACE级别、限制BLE模块日志至INFO+）。
