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Python字符串分割时，最核心方法是split()。默认sep=None会按任意空白字符分割并自动过滤空字符串和首尾空白；指定sep时需注意可能产生空字符串；maxsplit可限制分割次数。处理空白和空字符串推荐用split()无参形式或结合strip()与列表推导式过滤。其他方法包括rsplit()（从右分割）、partition()/rpartition()（返回三元组）、re.split()（正则分割）和splitlines()（按行分割），应根据场景选择合适方法，避免常见陷阱如误用空字符串作分隔
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Pythonlogging可通过logger命名空间、extra参数、专属Handler和业务Filter四维实现业务精度分级：用business.pay等命名标识业务域，extra注入订单号等字段，不同Handler路由至Kafka/邮件/文件，Filter按event_type等条件动态过滤。
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目标检测需掌握数据、模型与训练三者协同。数据要统一标注格式；小项目优选YOLOv8/v10；训练重看loss曲线而非仅mAP；部署先验PyTorch再转ONNX。
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数据治理自动化核心目标是解决数据资产不清、质量波动大、合规风险难控三大问题，Python适合切入元数据采集、质量校验等规则明确任务，需分阶段落地并强化业务可用性。
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Python中无内置add函数，常见用法包括：1.使用+操作符进行数值或字符串拼接；2.operator.add()函数实现加法功能；3.集合的add()方法添加元素；4.自定义add函数。
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Python自动监控系统以“轻量、可控、可扩展”为核心，通过atexit/try-except实现单次脚本异常报警，psutil检查守护进程健康，支持邮件、钉钉、本地日志三种简易通知方式。
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分布式日志收集需统一采集、标准化格式、可靠传输，推荐Filebeat+Kafka+Logstash/Elasticsearch组合；Python日志须注入trace_id/span_id实现链路追踪打通；实时监控聚焦高频错误、慢请求关联异常及业务指标提取；存储采用热/温/冷分层策略并配合采样与过滤控本。
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答案：Python项目打包是将代码、依赖和元数据封装为可分发安装包的过程，通过setuptools配置setup.py文件，生成源码包和轮子包，经twine发布至PyPI。需注意项目结构规范、正确使用find_packages()、精确管理依赖版本、设置long_description_content_type、包含非代码文件、统一版本号管理，并利用test.pypi.org测试、twinecheck验证、APIToken认证确保发布安全顺利。
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通过多次调用matplotlib.pyplot.figure()可创建多个独立图形窗口，每次调用后紧跟绘图命令即可将内容绘制到对应画布，如figure(1)和figure(2)分别显示不同图表，结合figsize和dpi参数可自定义图像大小与分辨率，最后调用plt.show()显示所有图形。
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with语句是Python中确保资源安全释放的关键机制，通过上下文管理器协议（__enter__和__exit__）实现“无论是否出错，资源必被清理”，解决手动管理易遗漏、异常时清理失效等问题。
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本文介绍如何使用Pandas对DataFrame按某一列（如Name）分组，先去除重复项，再将另一列（如Series）聚合为无重复列表，最终输出符合JSON格式的嵌套字典。
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distribute是setuptools的早期分支，2013年底合并后已弃用；它解决了distutils缺乏依赖管理、无自动安装工具、元数据支持弱等问题，现应统一使用setuptools。
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自动化时间序列预测的核心是构建稳定、可复现、响应数据更新的端到端流水线，涵盖自动数据清洗、特征工程（滞后项、滚动统计、周期编码）、模型选型与超参调优。
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threading.Event是Python中用于线程同步的标志机制，通过set()触发、clear()重置、wait()阻塞等待，实现线程间的启动控制与状态协调。
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使用time.sleep、ratelimit装饰器、APScheduler调度、令牌桶算法或asyncio信号量可有效控制Python中API调用频率，避免限流。
