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装饰器从下往上加载、从上往下执行：@deco_a@deco_b等价于f=deco_a(deco_b(f))，先加载deco_b再deco_a，调用时先执行deco_a外层逻辑，再deco_b，最后原函数。
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Python是分析链上交易数据最实用的工具，可直连节点或API获取原始数据，经清洗、聚合、可视化实现可控可复现分析。
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本文介绍如何读取二进制.dat文件中的坐标数据，并借助matplotlib绘制二维折线图，涵盖文件序列化、数据解析与可视化全流程，兼顾Tkinter界面集成建议。
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核心是理清“目标→结构→提取→呈现”主线：先用开发者工具看清网页骨架与数据位置，再依静态/动态选择requests+BeautifulSoup或Selenium等工具组合，接着用pandas、seaborn、plotly可视化验证数据质量，全程遵守robots.txt、限速及日志留存等合法节制原则。
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Python做RPA核心是模拟操作、识别状态、控制流程三块；用PyAutoGUI+OpenCV处理无API老旧系统，Playwright处理网页，APScheduler定时，configparser管理配置，注重稳定性与可维护性。
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更换国内镜像源可显著提升pip安装速度，推荐使用清华、阿里云等镜像，通过临时-i参数或永久配置pip.ini/pip.conf实现，Linux/macOS还可设置别名；同时升级pip并启用缓存机制，必要时配置代理，综合运用使库安装更高效。
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在Pytest单元测试中，当被测试代码尝试通过logging.basicConfig()配置并写入日志文件时，可能会因Pytest内置的日志插件干扰而导致文件创建失败。本文将深入探讨这一常见问题，解释其根本原因，并提供一个简单有效的解决方案：通过在运行Pytest时禁用其内置日志插件，确保被测模块的日志配置能够正确生效，从而实现日志文件的正常创建和测试。
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Python遍历字符串最常用方式是for循环直接迭代字符；需索引时可用range(len(s))或更优雅的enumerate()；其他方式包括列表推导式、while循环和反向遍历。
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Python从头训练实用AI模型的关键是踩准节奏：先按问题类型选模型（回归/分类），再做数据清洗与特征工程（处理缺失值、异常值、类别变量、时间特征），然后用scikit-learn三步建模评估，最后用网格搜索+交叉验证调参。
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使用json.dumps()将Python对象编码为JSON字符串，支持dict、list、str等类型，通过ensure_ascii=False显示中文，indent设置缩进；用json.dump()写入文件。
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使用logging.basicConfig()可将日志写入文件，如指定filename='app.log'和format格式；进阶用法通过Logger对象添加FileHandler和StreamHandler，实现日志同时输出到文件和控制台，并可设置编码、格式、级别及防止重复输出。
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用merge还是join，取决于你手里的数据结构和索引状态——不是语法偏好问题，而是“谁当主表、谁提供键、键在不在索引里”这三个现实条件决定的。什么时候必须用merge？merge是pandas最通用的合并方式，不依赖索引，只要列名对得上就能连。适合绝大多数日常场景，尤其是两张表都靠普通列（比如"user_id"、"order_no"）关联时。两张表的连接字段都不是索引，比如df1["id"]和df2["customer_id"]需要指定how="outer"或ho
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读大文件应分块读、边读边处理以控制内存：按行读适合文本，用forlineinf；分块读适合二进制，用f.read(chunk_size)；mmap适合随机访问；生成器封装提升复用性；注意及时关闭文件、清理对象并监控内存。
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输入校验的核心目的是防止程序崩溃、误算或被恶意利用；需对字符串、数字、布尔值等手动转换并异常捕获，如用isdigit()校验正整数、strip()去空格、小写比对处理布尔输入。
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Python语法元素包括变量赋值（动态类型、链式与解包）、内置数据类型字面量（数字、字符串、布尔值、None、容器）、运算符与表达式（算术、比较、逻辑）、结构化语法（缩进与冒号定义代码块）。
