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Python数据抓取是否合法取决于抓取对象、方式、用途及是否遵守网站规则与法律；需核查robots.txt和服务条款，尊重反爬机制，避免侵犯著作权与个人信息权益，优先使用官方API。
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构建Python天气应用需遵循以下步骤：1.选择合适的天气API服务，如OpenWeatherMap；2.获取APIKey并用于身份验证；3.使用requests库发送HTTP请求获取数据；4.解析返回的JSON数据并提取关键信息；5.通过命令行或图形界面展示天气信息。核心在于掌握API交互、数据解析与用户展示三个环节，并可通过多城市支持、未来预报、丰富天气指标等扩展功能提升用户体验。
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多个装饰器叠加时，装饰阶段从下往上执行，调用阶段从上往下执行。即定义时按@decorator_c、@decorator_b、@decorator_a顺序包装，等价于decorator_a(decorator_b(decorator_c(func)))；调用时先执行decorator_a前置逻辑，再b、c，最后原函数，后置逻辑则逆序执行。
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Python算法学习无“第554讲”官方概念，真正卡点常是函数行为误解、边界遗漏或数据结构误选；需结合报错信息、代码片段与IO样例精准定位。
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必须将带时区的datetime对象统一转为UTC后再取.date()才能准确判断是否同一天；直接比较本地日期或naive时间会导致错误。
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str.partition()分隔符不存在时返回(s,'','')；rpartition()同理，且均从首次/末次出现处切割，始终返回三元组，解包安全。
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threading.local能隔离线程数据是因为其按线程ID维护独立属性字典，首次访问时动态绑定专属字段，不共享、不传播；在线程池中不可靠，因线程复用导致数据残留；推荐优先使用contextvars.ContextVar。
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RNN通过隐藏状态传递时序信息，但难以捕捉长期依赖；LSTM引入遗忘门、输入门和输出门机制，有效解决梯度消失问题，提升对长距离依赖的学习能力，适用于语言建模、翻译等序列任务。
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本文介绍如何使用Python快速计算从当月第一天到今天（含或不含今日）之间经过的交易日（周一至周五）天数，涵盖基于NumPy的高效方案与纯Python的兼容性方案，并附带代码示例与关键注意事项。
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self是实例方法的第一个形参，由Python解释器在通过实例调用方法时自动绑定当前对象；它非关键字，但为约定俗成的命名惯例，绑定发生在调用时刻而非定义时刻，依赖描述符协议实现。
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端到端翻译模型基于Transformer架构，核心是自注意力机制、位置编码和编码器-解码器结构；PyTorch中可用nn.Transformer快速搭建，需注意分词对齐、mask设置、warmup学习率及自回归推理。
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本文介绍如何编写一个函数，接收单个整数参数（如RangeFactorial(10)），计算并返回从0到该数（含）所有整数的阶乘组成的列表，同时修正原始代码中的语法错误、逻辑缺陷及边界处理问题。
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答案：strip用于去除字符串首尾空白字符，split用于按分隔符拆分字符串为列表。读取文件时应先调用strip()清除换行符和空格，再使用split()拆分数据，避免因格式问题导致解析错误。例如处理CSV文件时，line.strip().split(',')可准确提取字段。该组合在解析配置文件、日志等场景中尤为有效，能稳健处理多余空白。
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不该用eval或exec处理用户输入，因其等同于开放shell权限；ast.literal_eval是安全解析字面量的唯一内置方案；需计算表达式时应选用simpleeval等白名单控制库；强依赖动态代码时必须用子进程隔离并设资源限制。
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Python位数可通过platform.architecture()直接判断，如('64bit','WindowsPE')为64位；struct.calcsize("P")返回8为64位、4为32位；sys.maxsize为9223372036854775807则为64位。
