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ElementTree是Python内置的高效XML处理模块，支持解析文件和字符串、遍历查找修改及构建XML。1.用ET.parse()读取XML文件并获取根节点；2.ET.fromstring()解析XML字符串；3.可遍历Element子节点获取标签和属性；4.使用find/findall/iter按标签或路径查找元素；5.通过.text和.get()提取文本与属性；6.处理命名空间时需定义前缀映射。掌握这些核心方法即可应对多数XML操作需求。
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回调函数是将函数作为参数传给另一函数，由后者在特定时机调用，实现事件驱动和异步处理。它避免轮询与阻塞，提升响应性，常见于GUI、网络请求、定时任务等场景。
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PrettyErrors可美化Python异常输出，提升调试效率。安装后导入并配置，可高亮代码、显示变量值、过滤无关堆栈，支持自定义颜色与日志集成，建议仅在开发环境使用。
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数据分析师需掌握基础模型部署能力，将训练好的模型转化为可调用服务，如FlaskAPI或Streamlit页面，通过输入校验、异常兜底和版本标记保障稳定性，并可用Render或HuggingFaceSpaces低门槛上云。
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PyCharm可通过安装JetBrains官方中文语言包插件切换为中文界面。进入Settings→Plugins搜索“Chinese(Simplified)LanguagePack”并安装，重启后自动生效；若未切换，需在Settings→Appearance&Behavior→SystemSettings→Language中手动选择中文（简体）。
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Python处理大规模数据的核心是流程可拆解、状态可追踪、失败可恢复，需分层实现读—验—算—存—监五环节，每步校验、持久化状态、分级存储并埋点监控。
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抽象类用于定义接口规范并强制子类实现特定方法，提升代码可维护性。在Python中通过abc模块的ABC和abstractmethod实现，包含抽象方法的类不能被实例化，子类必须重写所有抽象方法才能实例化，抽象类还可包含可直接继承的普通方法，适用于统一大型项目接口。
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核心是用contextvars生成并透传trace_id，通过中间件绑定、自定义Formatter注入日志、HTTPHeader跨服务传递，确保多线程/协程/跨服务场景下不丢失。
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type()用于查看对象类型，如type(5)返回<class'int'>，type("hello")返回<class'str'>，type([1,2,3])返回<class'list'>；实际使用中可检查变量类型，name="Alice"时print(type(name))输出<class'str'>；与isinstance()不同，type()不考虑继承关系，适合调试和精确类型查询。
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答案：该脚本通过遍历指定目录，匹配特定扩展名文件，执行多组字符串替换，并支持备份原文件。使用时需注意编码、测试范围及大文件处理。
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Python中使用threading模块实现多线程可提升I/O密集型任务效率。1.导入threading模块；2.定义线程执行函数；3.创建Thread对象并指定target和参数；4.调用start()启动线程；5.可选调用join()等待线程完成；6.示例展示并发执行三个任务；7.可通过继承Thread类重写run()方法实现复杂逻辑。注意GIL限制，CPU密集型任务建议使用multiprocessing。
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Python多继承MRO严格按C3线性化算法计算，需满足子类优先、父类MRO顺序保留、无头元素冲突三原则；手动计算分四步：写初始列表、合并父类MRO、依规则选合法head、验证结果。
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在Django项目开发中，pythonmanage.pyrunserver仅用于启动本地开发服务器，而绝大多数管理命令（如makemigrations、migrate、startapp、createsuperuser等）完全独立于服务器进程，无需服务器处于运行状态即可执行。
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Python构建OCR系统核心是“数据+模型+后处理”三步闭环；推荐新手用PaddleOCR（开源、中文强、流程全），数据需“准、全、真”，训练分det/rec两阶段，评估后导出部署。
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用Path.samefile(other_path)最可靠，它通过inode（Unix/Linux/macOS）或卷序列号+文件索引（Windows）判断是否为同一文件实体，自动解析符号链接，要求路径存在。
