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主要功能包括生成年月日历、判断闰年、获取每月天数、查询某日星期几等，适用于报表生成、任务安排等场景。常用函数有calendar.month()显示指定月份日历，calendar.calendar()输出全年日历，calendar.isleap()判断闰年，calendar.weekday()返回某日星期几，calendar.monthrange()获取月首日和天数。例如print(calendar.month(2024,5))可输出2024年5月的日历表格，calendar.isleap(2024)返回T
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明确Python版本、依赖管理工具及系统要求；2.按步骤列出克隆、虚拟环境、依赖安装与配置流程；3.分开发、测试、生产环境说明依赖差异；4.提供验证命令与常见问题解决方案，确保可操作性。
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使用with语句可确保资源正确释放，如文件操作中即使发生异常也能自动关闭；当无法使用with时，可在finally块中手动释放资源；通过自定义__enter__和__exit__方法或contextlib的@contextmanager装饰器可实现自定义资源管理，推荐优先使用with语句防止资源泄漏。
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Python魔术方法是以__开头和结尾的特殊方法，由解释器在特定操作时自动调用，通过协议机制实现自定义行为，无需继承即可生效。
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本文介绍如何将包含姓名与数字的二维列表按姓名去重合并，并对对应数字进行累加，推荐使用字典实现O(n)时间复杂度的高效聚合。
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图像识别Python实现需完成数据准备、模型搭建、训练评估、测试部署四步：统一图像格式与标签，用预训练模型微调，监控损失防过拟合，严格复现预处理流程进行推理。
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定义类需用class关键字和大驼峰命名，如classPerson:；通过__init__方法初始化属性；创建对象时调用类并传参，如person1=Person("Alice",25)；用点语法访问属性和方法，如person1.name和person1.say_hello()；可添加实例方法实现更多功能，如update_age；类属性在所有实例间共享，如Dog.species="Canislupus"。
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不该用pydantic做业务规则判断，它只适合结构化输入的类型与格式兜底；余额是否足够、订单是否取消等依赖外部状态的校验必须交由业务层处理。
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modin.pandas未加速是因为默认Ray后端可能静默退化为单线程pandas；需显式配置引擎并初始化Ray，否则性能不升反降甚至卡死。
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本文介绍在Python2和3兼容环境下，使用三重引号（"""或'''）安全构建跨多行的SQL查询字符串的方法，避免语法错误，并确保嵌套单引号、换行符和可读性同时兼顾。
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使用plt.figure()创建画布，可设置大小、分辨率和背景色；2.通过add_subplot或plt.subplot添加子图实现多图布局；3.plt.gcf()获取当前画布，plt.clf()清空画布用于重用；4.plt.savefig()保存图像，plt.show()显示结果，且保存应在显示前调用。
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用BERT做NLU可基于HuggingFaceTransformers库快速实现，关键在明确任务类型（如文本分类、NER、QA）、规范数据格式（如CSV含text和label列）、微调时选用对应模型类并设置标签数、推理时配合tokenizer完成端到端预测。
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Python可插拔中间件框架核心是解耦、约定与运行时注册：以函数为插件单元，统一接口（context,next_handler）、配置驱动链式调度、支持条件启用与热重载，错误通过context["error"]传播。
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Python爬虫必须闭环监控：用psutil实时查进程状态与资源、APScheduler+Redis定时上报心跳、RotatingFileHandler防日志爆盘、Flask提供健康接口，细节如时间戳对齐和降级逻辑需压测验证。
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conntrack表满后秒满的根本原因是net.netfilter.nf_conntrack_tcp_established_timeout默认值过大（432000秒），导致空闲ESTABLISHED连接长期滞留；需分场景设为300–3600秒，并同步调低TIME_WAIT、CLOSE_WAIT等关联超时，且锁定nf_conntrack_max防止动态下调。
