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拓扑排序用于有向无环图，通过Kahn算法实现：先统计入度，将入度为0的节点入队，依次处理节点并更新邻居入度，最终得到线性序列；若结果包含所有节点则排序成功，否则存在环。
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正则表达式中的|符号表示“或”，用于匹配左右任意一个表达式；1.基本用法是匹配多个字符串，如apple|orange可匹配“apple”或“orange”；2.配合括号分组可限制“或”的范围，如(cat|dog)food表示匹配“catfood”或“dogfood”；3.实际应用中需避免歧义、注意性能问题，并根据平台决定是否转义。
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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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strptime将字符串解析为datetime对象，strftime则将其格式化为字符串，二者互为逆操作，需保持格式代码一致。
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多线程适用于I/O密集型NLP任务，如批量文件读取清洗、并发调用外部API、并行特征提取及请求预处理；需满足无强依赖和存在等待两个条件，推荐用concurrent.futures管理线程池。
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graphlib模块提供TopologicalSorter类用于DAG拓扑排序，支持添加依赖、处理多前置节点及独立任务，通过static_order获取顺序，prepare与done实现增量调度，遇环抛CycleError。
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RotatingFileHandler不支持按天轮转，因其仅依据文件大小（maxBytes）触发；需改用TimedRotatingFileHandler并正确配置when='midnight'与atTime=time(0,0,0)才能实现每日00:00准确切分。
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使用readlines()读取的每一行末尾默认包含换行符\n，导致拼接字符串时内容被强制换行；只需调用.strip()去除首尾空白（含换行符），即可实现预期的单行输出。
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掌握glob找文件、pandas.concat合数据、pathlib理路径、tqdm+try控节奏四招，即可高效完成90%批量文件处理任务。
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调试Python网络程序的核心是看清实际请求与响应，需用requests-toolbelt打印原始报文、mitmproxy抓包验证、先检查status_code和encoding、并用curl-v对照请求细节。
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本文详解装饰器中inner函数为何能正确接收并使用num参数——关键在于装饰器返回的是一个新函数（inner），而实际调用时传入的参数直接抵达该函数，其本质是闭包作用域与函数调用链的自然结合。
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Python的set是无序、不重复、可变的哈希表实现数据类型，支持O(1)查找/插入/删除；适用于去重（如set([1,2,2,3])→{1,2,3}）和集合运算（|、&、-、^），元素须可哈希。
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Python日志系统需兼顾可读性、可维护性、可追溯性和运行时可控性，核心是分离关注点；应使用logging.getLogger(__name__)获取命名记录器，避免污染rootlogger，并通过dictConfig()声明式配置，在启动早期统一管理handlers、formatters、filters及结构化日志。
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Kivy中ScrollView子组件（如Label、GridLayout）不显示，通常是因为误创建了新App实例而非调用当前运行实例的方法，导致UI更新作用于无效对象。本文详解该典型错误及正确实践。
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Python迭代器的核心是迭代协议，即实现__iter__()和__next__()方法；可迭代对象仅需__iter__()返回迭代器，而迭代器必须同时实现二者并维护状态、抛出StopIteration。
