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<ol><li>一元二次方程$ax^2+bx+c=0$（$a\neq0$）的根由判别式$D=b^2-4ac$决定：当$D>0$时有两个不等实根，$D=0$时有重根，$D<0$时无实根。</li></ol>
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记录Python程序日志的推荐方式是使用内置logging模块。1.基本用法：调用logging.basicConfig()配合info、warning等方法输出日志，默认只显示WARNING及以上级别，需设置level=logging.INFO才能显示INFO级别；常用级别按从低到高顺序为DEBUG、INFO、WARNING（默认）、ERROR、CRITICAL。2.进阶配置：通过basicConfig设置filename将日志写入文件，通过format定义格式并添加时间戳等信息。3.多模块打日志：使用
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静态分析三步法：先用flake8检查PEP8风格和硬性错误，再用pylint深入分析逻辑与结构；接着用mypy做类型检查捕获运行时错误；最后用radon和vulture识别高复杂度与无用代码以指导安全重构。
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pyenv是通过修改$PATH优先级在Shell层级管理多Python版本的轻量可靠方案，支持全局、局部和会话级切换，并可集成pyenv-virtualenv创建隔离环境。
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推荐用pandas做数据清洗计算、openpyxl控样式，python-docx填Word模板，PyPDF2/pdfplumber/reportlab分责处理PDF，三者协同实现Excel→Word→PDF自动化流程。
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calendar模块用于日历操作，如判断闰年需用isleap()方法；2.monthrange()可获取某月第一天星期几和总天数；3.结合datetime获取当前时间后可进行日历计算；4.prmonth()能打印美观的日历。calendar不直接判断时间，依赖datetime或time模块提供时间数据。
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Python协程在I/O密集型场景下比线程更轻量高效，优势包括单线程高并发、无锁开销、纳秒级切换、天然规避竞态、极低内存占用及与异步生态深度整合。
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本文介绍两种将本地TXT文件内容存入MySQL表字段的方法：一是使用LOAD_FILE()函数（需满足严格权限条件），二是通过Python读取文件后作为参数安全插入，后者更可靠、易调试。
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使用pathlib可便捷获取文件属性。通过Path对象的.stat()方法获取文件大小、修改时间等信息，并结合.is_file()、.suffix等属性简化操作，利用datetime格式化时间戳，实现跨平台兼容的路径处理。
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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。
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调用函数时需先传位置参数再传关键字参数，否则报错；2.避免使用可变对象作为默认参数，应使用None并在函数内初始化；3.args收集多余位置参数为元组，kwargs收集多余关键字参数为字典，参数顺序必须为普通参数→args→kwargs；4.Python参数传递为对象引用传递，修改可变对象会影响原对象，需使用copy()或[:]创建副本以避免副作用。
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在Airflow中实现带参数（如hour、minute）的自定义Timetable时，若未正确实现serialize()和deserialize()方法，DAG加载会因反序列化失败而抛出TypeError:__init__()missingrequiredpositionalarguments。核心在于：Airflow序列化机制默认调用无参__init__()，必须显式支持参数持久化。
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本文讲解Django中使用filter()替代get()来安全查询多条记录，并正确关联外键模型（如Student），避免“get()returnedmorethanone”异常，同时保持模板中字段的正常渲染。
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Python2.7中print是语句，不加括号、不返回值、不可赋值或传参；Python3中是函数，必须加括号并支持sep、end、file等参数，迁移需用2to3工具或future导入。
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Python代码审查核心是保障可读、可靠、可维护并符合PEP规范；重点检查逻辑正确性与边界处理、Python惯用法、可读性、安全及工程实践。
