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绝对导入从根目录开始，明确清晰，推荐使用；相对导入基于当前位置，适用于包内模块。例如，在views.py中可用fromutils.helpersimportmy_function（绝对）或from..utils.helpersimportmy_function（相对）。建议优先用绝对导入，避免混用，确保根目录在Python路径中或用-m运行。
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本教程详细介绍了在PandasDataFrame中对多列执行批量加减运算的两种高效方法。我们将探讨如何利用DataFrame.eval()进行多行表达式求值，以及如何通过链式调用add()和sub()方法结合向量化操作实现相同效果。文章将提供详细的代码示例和解释，帮助读者根据具体场景选择最合适的策略，从而提升数据处理效率和代码可读性。
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本教程详细介绍了如何在DuckDB中直接将SQLSELECT查询结果转换为特定格式的JSON对象，无需借助外部工具或中间文件。通过利用DuckDB的LIST聚合函数和STRUCT数据类型，您可以高效地将多行数据聚合为以列名为键、列值列表为值的JSON结构。本文将提供具体示例和操作步骤，帮助您在DuckDB中实现数据的高级JSON输出。
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类方法通过@classmethod定义，接收cls参数，可访问类属性和创建实例，常用于替代构造器；静态方法用@staticmethod定义，无特殊参数，仅为逻辑分组的普通函数。
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urllib是Python标准库中的HTTP请求工具，无需安装即可使用。1.发送GET请求可用urllib.request.urlopen()函数直接实现；2.发送POST请求需构建Request对象并编码数据；3.异常处理依赖urllib.error模块区分不同错误类型；4.超时设置可通过timeout参数避免程序卡死；5.urllib作为标准库适用于受限环境、最小化依赖、学习底层机制及特定协议处理；6.处理HTTPS时可配置ssl上下文忽略证书验证（不推荐生产环境）；7.代理配置需使用ProxyHan
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答案：pdb提供交互式调试环境，支持断点、变量检查与修改、条件断点及事后调试，相比print更高效精准，适用于复杂问题定位。
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Python中使用datetime模块获取当前时间日期，通过datetime.now()获取当前时间，strftime()格式化输出，date()和time()分离日期与时间，结合pytz处理时区，用减法计算时间差，strptime()将字符串转为datetime对象，timestamp()获取时间戳。
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子进程异常无法被父进程直接捕获，因进程间内存和调用栈隔离。需通过IPC机制如Queue或ProcessPoolExecutor传递异常信息。使用Queue时，子进程捕获异常并序列化发送，父进程从队列读取并处理；而ProcessPoolExecutor在调用future.result()时自动重新抛出异常，简化了处理流程。最佳实践包括封装异常信息、记录日志、设置超时监控、资源清理、信号处理及错误恢复策略，确保系统健壮性。
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使用type()和isinstance()判断类型，dir()和__dict__查看属性方法，getattr/hasattr/setattr操作属性，inspect模块获取详细信息。
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使用集合、Redis、布隆过滤器和数据库唯一约束可有效避免爬虫重复抓取。小规模用set，大规模结合Redis与布隆过滤器，存储时通过数据库唯一索引防止重复插入，形成去重闭环。
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本文详细介绍了如何使用Python的openpyxl库在Excel工作表的特定单元格中插入图片。教程涵盖了图片加载、将其锚定到指定单元格，以及根据图片尺寸自动调整单元格的行高和列宽的关键步骤。通过这些方法，可以实现图片在视觉上完美适配并“嵌入”到指定单元格的效果，而非仅仅作为浮动对象。
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本文详细介绍了如何利用Pandas库高效地根据一个字典来聚合DataFrame中的列。通过将原始列名映射到新的分组键，并结合rename和groupby.sum方法，或者在较新版本Pandas中采用转置(.T)的策略，我们可以实现将多个指定列按行求和并创建新列的需求，避免了传统循环的低效，提升了代码的简洁性和执行效率。
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首先创建并激活虚拟环境，再安装ipykernel并注册内核，最后在Jupyter中选择该内核即可使用独立环境。
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Python主要用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本和教育。1）在数据科学和机器学习中，Python通过NumPy、Pandas和Scikit-learn等库简化数据处理和模型训练。2）在Web开发中，Django和Flask框架使得快速构建Web应用成为可能。3）Python在自动化和脚本编写方面表现出色，适用于文件处理和系统管理任务。4）在教育领域，Python因其易学性被广泛用于教学。
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使用lru_cache缓存函数结果可显著提升性能，如斐波那契递归从指数级优化到线性时间；循环中应避免重复调用len()或属性访问，推荐提前存储长度或直接迭代元素；处理大数据时使用生成器按需计算，节省内存与时间；复杂条件中重复的子表达式应提取为局部变量，提升效率与可读性。
