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Pythondatetime模块核心类包括date、time、datetime、timedelta和tzinfo，分别处理纯日期、纯时间、完整时间点、时间差及时区；需区分naive与aware时间，熟练使用strptime/strftime进行解析与格式化，并通过zoneinfo处理时区。
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Pydub负责音频的加载、剪辑、格式转换等“听得到”的操作，Librosa专注频谱、MFCC、节奏等“看得见”的分析；二者协同时需将Pydub的int16数组归一化为float32供Librosa使用。
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API爬虫核心在于理解接口规则而非编码，80%精力用于分析URL参数、请求方法、Headers、响应结构等；需用开发者工具抓包，Python模拟时注意Session复用、签名生成、错误处理与限频日志。
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高效学AI需聚焦Python基础、scikit-learn完整流程、PyTorch/TensorFlow核心概念，以小项目驱动理解，善用可视化与调试，建立数学直觉而非硬算，坚持每日代码复盘。
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异常数据检测常用方法包括Z-score和IQR。1.Z-score适用于正态分布数据，通过计算数据点与均值相差多少个标准差，绝对值大于3则判定为异常；2.IQR适用于非正态分布数据，通过计算四分位距并设定上下界（Q1-1.5×IQR和Q3+1.5×IQR），超出范围的数值为异常值。选择方法应根据数据分布情况决定，Z-score更直观但对分布敏感，IQR更稳健且通用，可结合可视化手段提升判断准确性。
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使用venv可创建隔离的Python环境以避免依赖冲突。1.创建：运行python-mvenvmyenv生成独立环境；2.激活：Windows用myenv\Scripts\activate，macOS/Linux用sourcemyenv/bin/activate；3.安装包：激活后用pipinstall安装的包仅限当前环境；4.查看包：piplist列出已安装包；5.退出：执行deactivate关闭虚拟环境；6.删除：直接删除环境文件夹如rm-rfmyenv；建议将环境命名为venv或.venv，并用p
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调用API接口是Python爬虫获取结构化数据最高效合规的方式，需抓包分析URL与请求方式，构造含认证的合法请求，解析响应时做好异常防护，并控制频率、保存结果、处理分页。
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Mac安装Python包需先确认环境类型，再选用对应工具：官网或Homebrew安装推荐pip3；Anaconda/Miniconda用conda；均建议配合虚拟环境避免依赖冲突。
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科研数据自动化处理的核心是分阶段解耦与流程标准化：通过函数单一职责、配置驱动、日志缓存、结果归档和轻量验证，实现可复用、可追溯、可验证的稳定流程。
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Flask搭建Web项目需理清目录结构、路由逻辑和模板渲染三核心。示例包含基础路由、Jinja2模板、表单处理及蓝图模块化，实现极简博客首页。
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Python字典基于哈希表实现，键必须为不可变类型以确保哈希值稳定，查找、插入、删除平均时间复杂度为O(1)；当键冲突时采用开放寻址法解决，并在负载因子过高时自动扩容，保证操作高效性。
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生产者消费者模式是解耦任务生成与执行的并发模型，由生产者线程向线程安全队列put任务、消费者线程get并处理，配合task_done和join实现同步，适用于日志处理等高吞吐场景。
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生成器更适合数据流处理，因其按需计算、节省内存：普通函数返回完整列表需全量加载，而生成器用yield逐个产出，天然契合边读边处理的流式场景。
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Python终止程序最常用方式是sys.exit()或抛出SystemExit异常；return仅退出函数，不能终止整个程序；os._exit()等强制终止方式不执行清理，应避免常规使用。
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PyCharm的安装步骤如下：1.访问JetBrains官网，下载社区版或专业版；2.双击安装包，同意许可协议，选择安装路径；3.启动PyCharm，创建新项目，使用默认Python解释器。PyCharm提供代码自动补全、调试工具和版本控制功能，使用虚拟环境可避免配置问题。
