-
int表示无小数部分的整数，如42、-7；float表示带小数或科学计数法的数，如3.14、2.5e8。10是int，10.0是float。通过type()或isinstance()可判断类型。int支持任意精度，能精确存储大数如10**100；float基于IEEE754标准，精度约15-17位，存在舍入误差，如0.1+0.2≠0.3。运算时int与float混合，结果自动转为float；int()函数将float转为整数但截断小数部分，不四舍五入；float()可将int转为浮点数。关键区别在于小数点
-
Python函数核心在于定义、调用、返回、作用域与闭包五环节；函数是一等对象，支持赋值、传参、返回；参数传递为传对象引用；无return默认返None；闭包通过__closure__保存外部变量。
-
本文旨在提供一个全面的教程，指导用户如何使用强大的命令行工具yt-dlp下载SoundCloud上的歌曲和播放列表。即使SoundCloud不再提供API密钥，yt-dlp依然能有效绕过此限制，帮助用户获取音频文件，并支持根据艺术家和流派等元数据进行灵活的文件组织和命名，满足个性化的下载需求。
-
本教程详细讲解如何使用Python从结构化文本文件中提取特定数据。我们将学习如何读取文件内容、利用列表切片获取末尾N行，并对这些行的指定列（如数值列）进行求和与平均值计算，提供简洁高效的代码示例和专业指导，以解决常见的数据处理需求。
-
启动JupyterNotebook后创建Python3文件，在单元格输入代码如print("Hello,Jupyter!")，用Shift+Enter运行并查看输出，掌握快捷键提升操作效率，确保环境安装所需库，可保存为.ipynb或导出为.py、HTML等格式。
-
本文旨在解决使用Flask和AJAX进行网页图片更新时，图片未能成功在前端刷新的常见问题。核心在于Flask后端update_image路由错误地返回了整个HTML模板，而非仅包含新图片URL的JSON数据。通过将后端响应改为jsonify包含url_for生成的静态图片路径，并确保前端AJAX成功回调正确解析此JSON，即可实现图片的动态更新。
-
Python函数通过return语句返回值，若无return则默认返回None；返回值可以是任意类型，如数值、字符串、列表、元组、字典、自定义对象等，且可利用元组解包接收多个返回值。
-
本文详细阐述了如何使用Python在Unix-like系统上计算常规文件在磁盘上的实际占用空间。针对文件系统块分配原理，提供了一个高效的Python函数，能够基于文件的逻辑大小和文件系统块大小进行精确计算，并包含性能优化策略。文章同时明确了该方案的适用范围、系统兼容性限制以及对空文件处理的注意事项，旨在帮助开发者准确管理存储资源，尤其是在创建固定大小镜像容器时。
-
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。
-
答案：使用Python爬取商品信息需先分析网页结构，再用requests发送请求获取页面内容，通过BeautifulSoup解析HTML提取数据，最后保存为CSV文件。过程中需添加headers避免反爬，控制请求频率，并遵守网站robots.txt规则。对于动态加载的页面，应采用Selenium等工具模拟浏览器操作。
-
doctest通过在文档字符串中嵌入交互式示例来测试代码，使用>>>表示输入和期望输出，运行方式包括在模块中调用doctest.testmod()或命令行执行python-mdoctest，支持多行输出、异常处理及模糊匹配，适用于函数、类和模块的docstring，确保文档与代码一致性。
-
Pandas在处理文本数据时，默认不直接使用numpy.str_类型，而是将其转换为object或推荐使用pandas.StringDtype()。这是因为Pandas内部设计将object类型作为通用字符串存储，并提供了更现代、功能更丰富的StringDtype。本文将深入探讨Pandas这一行为背后的原因、内部实现机制以及在处理字符串数据时应采用的最佳实践。
-
答案：Python可通过http.server模块或socket实现静态Web服务器。使用http.server模块可在终端运行python-mhttp.server8000快速启动服务；也可自定义类继承BaseHTTPRequestHandler处理GET请求，读取本地文件并返回响应，支持基本MIME类型判断，适用于开发调试，但生产环境应使用专业服务器。
-
Python中的for...in循环用于遍历可迭代对象，如列表、字符串、字典等，语法为for变量in可迭代对象；可结合range()控制循环次数，使用break提前终止或continue跳过当前迭代，核心在于理解可迭代性及各类遍历方式。
-
批量处理爬取文件需统一归类、清洗转换、语义重命名、异常监控与断点续传。用os/shutil归类文件，pandas清洗并存为Parquet，基于标题/时间/哈希重命名，try/except捕获错误，记录日志与断点实现可重复运行。
