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threading.Lock本质是操作系统级互斥量，封装pthread_mutex或CRITICAL_SECTION，能真正阻塞线程；GIL不保护用户数据，需显式加锁同步共享状态；推荐用with语句确保释放，注意锁粒度与死锁风险。
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无参super()自动从调用帧提取class和第一个参数，仅在方法内部安全使用；其MRO查找起点是动态的class值，而非定义类，从而支持合作式多重继承。
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本文介绍如何在PySpark中高效实现基于前一行结果的累积递归计算（如Aₙ=Aₙ₋₁×(1+Bₙ₋₁/100)），规避lag的非递归限制，通过预提取系数列表+UDF+行号索引完成近似“状态传递”，适用于大数据量下的复利、衰减、滚动调整等场景。
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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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requests发起网络请求分三步：发请求、取响应、解析数据；支持GET/POST、Session管理、超时设置与异常处理，是Python爬虫和API调用首选。
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本文详解将Python版Luhn算法移植到C时因整数类型溢出和截断导致结果错误（如输出11而非29）的根本原因，并提供类型安全、可移植的C实现方案。
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要让自定义类支持for循环等操作，关键在于实现迭代协议：提供返回迭代器的__iter__()方法，且该迭代器实现__next__()方法；生成器函数是更简洁安全的首选方式。
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Python中布尔值True和False本质是整型子类，True对应1，False对应0，可通过int()显式转换或在算术运算中自动转换。这种设计使逻辑判断与数值计算无缝衔接，常用于计数、条件求和等场景，提升代码简洁性。但需注意可读性与类型混淆问题，建议在保证清晰的前提下合理使用隐式转换，并辅以类型提示增强代码健壮性。
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上线前须解决稳定性与合规问题：设随机UA并轮换、带抖动等待、复用session并更新请求头、429/403/503时暂停IP；Redis用连接池；MySQL超长字段截断+脱敏；严守robots.txt及个人信息保护法。
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本文介绍使用Python高效实现两组.txt文件的按名匹配追加——仅遍历源文件一次，通过路径拼接直接定位目标文件，避免嵌套循环，时间复杂度从O(n×m)降至O(m)，兼顾简洁性与实用性。
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Python并发性能瓶颈在于I/O模型、GIL限制和任务特性误判；需用cProfile、strace、psutil等工具定位CPU/I/O/锁真实瓶颈，再依任务类型选择multiprocessing、asyncio或混合策略，并避免全局锁与资源滥用。
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答案：Python3中通过def定义函数，使用参数和return实现逻辑封装与调用。具体包括：1.用def函数名():定义函数；2.函数体需缩进；3.return返回结果；4.调用时先定义后使用；5.可设默认参数；6.支持args和*kwargs处理可变参数。
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Pythonsignal模块仅主线程有效，子线程注册handler不触发；SIGKILL、SIGSTOP不可捕获，SIGCONThandler不执行；SIGCHLD需循环waitpid防僵尸；推荐用Event/Queue替代信号通信。
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Python项目运行需三步：确认环境（python--version）、安装依赖（pipinstall-rrequirements.txt）、运行入口文件（如pythonmain.py）；报错时依ModuleNotFoundError、ImportError、语法错误逐项排查。
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Python注释只能用#，三引号字符串不是注释；docstring必须位于模块/函数/类定义正下方首行，用"""包裹并绑定__doc__属性；推荐Google或NumPy风格，需统一且聚焦“为什么”而非“做什么”。
