-
使用try-except捕获await异常，create_task需显式await或检查异常，gather默认中断任务但可配置，wait需手动检查，全局处理器用于监控未捕获异常。
-
Python数据可视化核心是用图表讲清数据故事，需按序安装Matplotlib、Pandas、Seaborn三库，从散点图理解参数逻辑，依分析目标选图型，并通过单位、图例、字体三步提升可读性。
-
应直接标注具体类型（如str、Path）并设非None默认值，而非用Optional[T]=None；这样mypy等检查器能确保参数永不为None，同时支持不传参使用默认值。
-
Python函数通过return语句返回值，若无return则默认返回None；返回值可以是任意类型，如数值、字符串、列表、元组、字典、自定义对象等，且可利用元组解包接收多个返回值。
-
PyQuery是一个受jQuery启发的Python库，用于解析和操作HTML文档，支持从字符串、文件或URL加载内容，可通过CSS选择器查找元素、获取文本与属性，实现链式调用和DOM遍历修改，常用于网络爬虫和静态页面处理，可与requests结合使用，语法直观简洁，适合熟悉jQuery的开发者进行高效网页数据提取。
-
Python批量处理深度学习文件的核心是统一路径管理、pathlib自动化读写及可扩展结构：规范data/train/val/test目录，用Path.glob批量获取图像，torchvision.transforms统一预处理，脚本自动校验标签完整性。
-
本文旨在探讨如何利用NumPy的矢量化能力，高效地从一个一维数组中查找由指定索引分割而成的各个子数组的最大值，避免传统的Python循环和显式数组分割操作。核心解决方案是运用np.maximum.reduceat函数，并强调了在索引数组中包含起始索引0的重要性，以确保所有子数组都能被正确处理，从而显著提升性能和代码简洁性。
-
特征标准化不直接提升精度，但能增强训练稳定性与收敛速度；KNN、SVM、带正则的线性模型、神经网络等对量纲敏感的模型必须标准化；须用训练集统计量统一转换训练/测试集，且需先处理缺失值、离群点及区分特征类型。
-
Python函数测试核心是覆盖关键路径而非追求行数，需明确函数责任边界、测试三类输入场景，并用pytest-cov验证覆盖质量，避免假覆盖陷阱。
-
本文介绍如何将模板中以“-[]”开头的选项列表，自动替换为带小写字母序号的格式（如a.selectionone），并提供可直接集成到现有代码中的健壮实现方案。
-
API日志监控需结构化采集、实时归集、指标提炼与异常识别：统一JSON格式含timestamp等字段，敏感信息脱敏；本地缓冲+异步上报；流处理实时计算成功率、耗时水位线、异常聚类、恶意调用四类指标；告警支持上下文收敛与静默规则。
-
答案：Python通过def定义函数，支持默认参数、可变参数、lambda匿名函数及类型提示。使用def关键字封装代码块，提升复用性；带默认值的参数简化调用；args和*kwargs处理不定长参数；lambda用于单行函数；类型提示增强可读性，适用于维护复杂项目。
-
XPath是一种用于在HTML和XML中精准定位节点的语言，相比CSS选择器和正则表达式，其语法更灵活、支持复杂查询。1.它可通过标签名、属性、文本内容等精确定位元素；2.支持包含文本、属性前缀匹配等高级筛选；3.主流库如lxml和Scrapy原生支持XPath。使用lxml解析时，html.fromstring()可将HTML转为树结构，再通过xpath()方法提取数据，如//h3[@class="title"]/text()获取商品名称。Scrapy中，response.xpath
-
Python3中super()无参调用合法且等价于super(__class__,first_arg)，其MRO查找始终基于方法定义时的类（__class__）而非调用者类，故不可在闭包、lambda或方法复用时随意迁移；Python2不支持该形式，须显式传参。
-
闭包是函数携带其定义时环境的现象，满足嵌套函数、引用外部非全局变量并返回内部函数三个条件。如outer(5)返回的inner能访问x=5，实现私有状态封装；循环中需绑定变量避免共享同一引用，常用默认参数或嵌套函数解决。
