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Python的.pth文件通过行首关键字（如import）和文件系统可访问性自动区分路径条目与可执行Python代码，空白行和注释被忽略，其余非注释行默认视为路径（支持目录、ZIP归档或任意字符串），仅以import开头的行会被动态执行。
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httpx通过Client的proxies参数设置代理，支持字符串或字典形式；跳过特定域名需传入callable函数；不自动读取NO_PROXY环境变量；异步client中callable不可await，且每次请求（含重定向）均执行。
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本文介绍一种结合霍夫变换、多角度模板旋转与尺度归一化策略的鲁棒方法，解决传统模板匹配在目标存在旋转、缩放时漏检或误检的问题，适用于如标记点、工业零件等具有清晰边缘结构的物体计数任务。
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__repr__更适合调试，因其目标是清晰标识对象身份与状态，如<Userobjectat0x7f8a1c2b3e50>；而__str__面向用户展示，对调试无用。
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submit()后异常不立即抛出，而是封存在Future中，需调用result()或exception()才暴露；as_completed()、wait()和map()返回的Future同样需显式获取结果才能触发异常处理。
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推荐用pandas做数据清洗计算、openpyxl控样式，python-docx填Word模板，PyPDF2/pdfplumber/reportlab分责处理PDF，三者协同实现Excel→Word→PDF自动化流程。
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线程内异常不会自动抛到主线程，需手动捕获并传递；使用ThreadPoolExecutor时须调用future.result()才能暴露异常，且应设timeout防卡死，多future推荐as_completed遍历。
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本文介绍使用Django的Q对象构建反向逻辑查询，精准筛选出“自身未隐藏，且所有关联作者、译者、分类均未隐藏”的图书，避免N+1查询与Python层循环，适用于万级数据场景。
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DeepDiff不适合忽略键的精细控制，因其默认完全跳过路径而非仅忽略值比较，且exclude_paths对嵌套同名键缺乏上下文感知；推荐手写递归比对或用dictdiffer+diff_filter实现路径前缀匹配的精准忽略。
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with不只是自动关文件，它通过将“获取-使用-释放”绑定为原子语义，强制保障资源在任意退出路径（return/break/raise）下均经exit清理，解决异常路径与生命周期耦合问题。
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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。
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bccPython绑定难调通因强依赖内核头文件、LLVM、Clang及libbcc.so，且仅Linux支持（内核≥4.1）；常见错误包括动态库缺失、unprivileged_bpf_disabled限制、C代码宏未定义、probe未detach导致残留等。
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Python对象生命周期始于__new__分配内存并返回实例，再由__init__初始化；引用计数归零时立即销毁（__del__可能被调用），但循环引用需gc模块清理；__del__不保证执行，资源清理应优先用with或close()。
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括号()优先级最高，其次是属性访问.，然后是指数运算；()是语法结构而非运算符，强制改变求值顺序；.左结合且优先级(15)高于(14)；唯一右结合，故abc等价于a(b**c)。
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setroubleshootd持续高CPU需先确认是否伴随大量AVCdenied日志，再停服务、清数据库；根治须查清拒绝原因并修正策略或应用行为，而非禁用SELinux。
