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Python批量请求需用Session复用连接、ThreadPoolExecutor并发、分层捕获异常并统一收口结果。关键包括：连接池调优、线程安全复用Session、按错误类型重试、结构化存储成败结果。
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本文介绍使用pandas的str.split()与explode()方法，高效、安全地将DataFrame中多个字符串型列表列（如"MS"和"DS"）按元素一一配对展开为长格式，自动处理长度不一致时的填充（如补NaN）。
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Qdrant支持对已有集合持续追加新向量和元数据，无需删除重建；关键在于避免使用recreate_collection，改用create_collection（仅首次调用），并确保每次插入记录时使用全局唯一ID。
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Python提取字符串中数字的核心是识别连续数字字符，常用正则表达式（如r'-?\d+.?\d*(?:eE?\d+)?'支持整数、小数、科学计数法）、re.findall(r'\d+',text)提取纯数字块、逐字符遍历或filter(str.isdigit,text)获取单个数字字符。
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Python模块是单个.py文件，包是含__init__.py的目录；import按内置模块、当前脚本目录、sys.path顺序查找；推荐绝对导入，虚拟环境解决依赖冲突。
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Python连接Redis需两步：先安装redis-py客户端（pipinstallredis），再按需安装Redis服务端（macOS用Homebrew、Windows推荐Docker、Linux用apt）；安装后通过redis.Redis()连接并操作。
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len()是O(1)因为Python容器在C层直接缓存长度值，读取整型字段即可；自定义类需实现返回非负整数的__len__()，否则报错。
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Python3中super()无参调用合法且等价于super(__class__,first_arg)，其MRO查找始终基于方法定义时的类（__class__）而非调用者类，故不可在闭包、lambda或方法复用时随意迁移；Python2不支持该形式，须显式传参。
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闭包是函数携带其定义时环境的现象，满足嵌套函数、引用外部非全局变量并返回内部函数三个条件。如outer(5)返回的inner能访问x=5，实现私有状态封装；循环中需绑定变量避免共享同一引用，常用默认参数或嵌套函数解决。
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通过统一转换用户输入的大小写（如全部转为大写或小写），可轻松实现不区分大小写的条件判断，避免为每种大小写组合重复编写if或or判断。
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本文介绍一种高效、可扩展的PySpark方法，用于对主数据表按另一张“规则表”中的动态非空字段进行条件匹配与聚合，避免逐行循环，充分利用Spark的分布式计算能力。
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找零问题的最优解可通过贪心算法（特定体系）或动态规划（通用）实现，前者在人民币等体系下有效，后者适用于所有情况。
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本文介绍一种基于递归建模与动态加载的QML树形视图方案，将扁平化的父子关系SQL表（含idData、DataName、DataParentId）转换为可交互的层级UI，支持节点展开/折叠、复选框多选，并兼顾性能与可维护性。
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在Python中处理表单数据可以使用Flask和Django框架。1)Flask通过request对象获取表单数据，并进行基本验证。2)Django使用forms模块定义表单类，提供高级验证和数据清理功能，提高安全性和简化前端开发。
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使用with语句可确保资源正确释放，如文件操作中即使发生异常也能自动关闭；当无法使用with时，可在finally块中手动释放资源；通过自定义__enter__和__exit__方法或contextlib的@contextmanager装饰器可实现自定义资源管理，推荐优先使用with语句防止资源泄漏。
