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断点续爬需设计含“pending/processing/done”三态、URL唯一键、时间戳与重试次数的状态结构，用SQLite事务保障原子更新，并在恢复时过滤超时的processing任务。
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Python中表示换行的符号只有\n，它是字符串层面唯一的逻辑换行符；\r\n和\r仅在I/O层或历史系统中出现，Python通过文本模式自动转换，但字符串本身只识别\n。
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本文介绍两种方法，将生成器的原始结果全部输出后再输出其转换结果，避免交错顺序，适用于需分阶段处理迭代数据的场景。
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CPython是官方标准实现，用C编写，支持广泛但多线程受GIL限制；2.Jython将Python编译为Java字节码，适用于JVM平台并可调用Java库，但不支持C扩展且版本更新慢；3.IronPython运行在.NET平台，支持与C#交互，适合Windows和.NET集成，同样不兼容多数C扩展；4.PyPy使用JIT提升性能，执行速度快，兼容纯Python代码但对C扩展支持有限；5.选择解释器需根据项目需求权衡平台集成、性能和库依赖。
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本文旨在解决在使用OpenCV的VideoCapture函数时，通过ElgatoCameraHub将手机摄像头作为电脑摄像头输入源时遇到的问题。我们将探讨可能导致程序无法正常捕获视频的原因，并提供有效的解决方案，包括重新安装Elgato软件、禁用CameraHub中的滤镜以及使用USB连接等方法，帮助开发者顺利实现手机摄像头在OpenCV中的应用。
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Mako是高性能Python模板库，支持变量插入${}、逻辑控制%、模板继承与文件加载，通过Template和TemplateLookup渲染动态内容，自动转义HTML防XSS，可结合markup输出原始HTML，适用于Flask等Web框架。
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h5py是Python中操作HDF5文件的首选库，它提供类似字典和数组的接口，适合处理大规模科学数据。1.它支持HDF5的层次结构，通过“组”和“数据集”组织数据；2.提供高效读写能力，并支持分块和压缩特性，提升大数据处理性能；3.允许添加元数据（属性），增强数据自描述性；4.使用with语句确保文件安全关闭，避免资源泄露；5.通过切片操作实现按需读取，减少内存占用；6.支持多语言访问，便于跨平台共享。相比CSV，h5py更适合复杂、大规模数据；相比Parquet，其在多维数组任意切片上更灵活，但缺乏SQ
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答案是摄氏温度转换为华氏温度的公式为华氏温度=摄氏温度×9/5+32，Python中可通过input输入数值并用float转换类型，基础实现包括直接计算输出、封装为函数celsius_to_fahrenheit便于调用，进一步可扩展convert_temperature函数支持双向转换，通过unit参数判断转换方向，C转F使用公式value×9/5+32，F转C使用(value-32)×5/9，同时加入单位验证和异常处理提升程序健壮性。
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零宽断言是正则表达式中的“条件判断”，用于检查某位置前后是否满足规则但不匹配字符本身。它常用于提取特定格式文本、精确匹配词语和替换符合条件的内容，如用(?<=OrderID:)\d+提取订单号、用(?<!\w)book(?! \w)匹配独立单词“book”、以及用(?!https?://)\bwww.\S+替换非完整链接。使用时需注意：部分语言如JavaScript对lookbehind支持有限、可能影响性能、逻辑顺序需准确。
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Python中操作ODT文档的核心工具是odfpy库，1.它允许直接与ODF文档的底层XML结构交互，适用于创建、读取、修改和内容提取；2.使用前需安装odfpy并通过理解ODF规范或习惯操作XML节点来构建文档；3.创建文档时通过添加标题和段落等元素并保存；4.读取文档时遍历段落和标题获取内容；5.修改文档时可追加新内容并重新保存；6.odfpy的设计基于content.xml和styles.xml文件，分别存储内容和样式；7.实际应用包括自动化报告生成、数据提取与分析、批量文档处理以及内容转换的中间步
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本教程深入探讨Pydantic中处理复杂字段别名的策略，特别是在与遗留API集成时，如何将嵌套数据结构映射到扁平字段，或将字段别名指向一个已存在的键。文章将介绍computed_field结合Field(exclude=True)以及AliasPath配合validation_alias和serialization_alias这两种Pydanticv2+提供的强大方法，以实现灵活、清晰的数据模型转换。
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在PyCharm中编写代码的技巧包括：1)熟悉界面和基本功能，如快捷键和代码提示；2)使用自动格式化和重构工具，如Ctrl+Alt+L格式化代码；3)利用版本控制功能，如Git集成；4)运用调试功能，如设置断点和步进执行；5)注意自动补全和插件选择；6)使用自定义代码模板提高效率。
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Python使用datetime模块处理日期时间，通过datetime.now()获取当前时间，today()获取当前日期；利用strftime格式化输出，strptime解析字符串；结合timedelta进行日期加减计算；支持ZoneInfo处理时区。
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移动平均可以通过Python中的列表操作和numpy库实现。1)使用列表操作的简单方法是遍历数据，计算固定窗口内的平均值。2)使用numpy库的高效方法是利用累积和计算，避免循环，提高性能。在实际应用中，需注意窗口大小选择、边界处理、性能考虑及数据类型的一致性。
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将一个类的实例作为另一个类的属性可实现组合关系，如Car类包含Engine实例，使代码模块化、易扩展，清晰表达“has-a”关系，提升可维护性。
