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多线程TCP服务器可并发处理客户端连接，利用threading模块为每个客户端创建独立线程，结合socket实现基础通信，通过线程池控制资源并优化性能，适用于I/O密集型网络服务场景。
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本文介绍如何将DataFrame中包含数组的列，转换为每个数组元素占据一行的新DataFrame。通过使用itertools.combinations创建元素对，并结合explode函数，可以有效地将数组列拆分为多行，从而重塑数据结构，使其更易于分析和使用。
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init方法在Python对象生命周期中的关键角色是初始化实例的属性并建立其初始状态。1.它在对象被创建后自动调用，负责设置实例的初始数据，而非创建对象本身；2.它接收的第一个参数是实例自身（self），后续参数为创建对象时传入的参数；3.它确保实例在被使用前具备完整且可用的状态，并通常用于赋值实例属性；4.在继承中需调用super().__init__()以执行父类初始化逻辑；5.它不应返回除None以外的任何值，否则会被忽略。
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最直接的方法是使用json.dumps()函数。它能将Python字典转换为JSON字符串，支持indent美化输出、ensure_ascii=False处理中文、separators压缩体积、sort_keys排序键值，并通过default参数处理datetime等非标准类型，避免TypeError。需注意编码设置与循环引用问题，大数据量时可优化结构或分块处理。
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cffi用于Python调用C函数，支持ABI和API模式。ABI模式直接加载共享库调用C函数，如用ffi.dlopen()调用libc的puts和printf；API模式通过set_source()定义C代码并编译成扩展模块，如封装add函数供Python使用。需注意字符串为bytes、结构体声明完整、内存管理由C负责及回调函数使用ffi.callback()创建。
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最核心的Python包安装方式是使用pip结合虚拟环境。通过pipinstall可安装PyPI上的包，支持指定版本、批量安装（-rrequirements.txt）、本地文件或Git仓库安装；为避免依赖冲突，推荐先用python-mvenv创建虚拟环境，激活后在隔离环境中安装包；常见问题包括pip未安装或过旧、权限不足、网络问题、编译依赖缺失和依赖冲突，可通过升级pip、使用用户安装、配置镜像源、安装编译工具链及检查依赖版本解决；对于复杂项目，可采用Poetry、Rye或Conda等进阶工具，它们提供锁文
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特征工程是将原始数据转化为模型可理解信息的关键步骤，Pandas是实现这一过程的核心工具。
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本文深入探讨了从Confluence页面（特别是表格数据）提取信息的两种主要策略：通过ConfluenceAPI进行访问和直接连接Confluence后端数据库。文章分析了两种方法的优缺点、适用场景及技术挑战，强调API是更推荐且简便的方案，而数据库直连则适用于特定高性能需求但技术门槛较高的场景，并提供了选择策略的专业指导。
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使用timeit模块可更准确测量Python代码运行时间，它通过多次执行并禁用垃圾回收减少误差；对于长时间运行程序，可用datetime模块记录起止时间差；分析函数级性能瓶颈可用cProfile结合pstats排序统计；可视化推荐snakeviz工具；多线程或异步场景则适用py-spy或perf等高级分析工具。
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Python的try-except机制用于捕获和处理运行时异常，提升程序健壮性。通过try块包裹可能出错的代码，用except捕获特定异常并执行相应逻辑，可防止程序崩溃。支持多except块区分处理不同异常，如ValueError、ZeroDivisionError等，并可用元组合并处理多种异常。else块在无异常时执行，finally块无论是否发生异常都会运行，常用于资源清理。最佳实践包括：具体捕获异常、避免吞噬异常、记录日志、提供用户反馈、保持try块精简、优先使用with语句管理资源，以及定义自定义
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类是对象的模板，对象是类的实例，如Dog类与my_dog对象的关系；通过class定义类，用__init__初始化属性，self指代实例本身；方法分为实例方法（需self）、类方法（@classmethod，参数为cls）和静态方法（@staticmethod，无默认参数）；继承使子类获取父类属性与方法，实现代码复用，如Animal父类被Dog、Cat继承并重写speak方法；通过类可封装数据与行为，如BankAccount类实现存款、取款等功能，提升代码组织性与可维护性。
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Python处理VCF文件的核心库是PyVCF，它提供直观的接口解析VCF元信息、表头和变异记录。1.安装PyVCF：使用pipinstallPyVCF；2.读取VCF文件：通过vcf.Reader对象逐行解析；3.提取核心字段：如CHROM、POS、REF、ALT、QUAL、FILTER、INFO及样本基因型；4.过滤并写入新文件：根据QUAL和FILTER条件筛选变异并用vcf.Writer保存。此外，面对大规模VCF数据时可选用cyvcf2或pysam以提升性能。VCF结构包括元信息行（##开头）、
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使用int()函数可将字符串转为整数，支持指定进制和自动忽略空白字符，但非法字符会引发ValueError；可通过try-except处理异常，或用正则提取数字；浮点字符串需先转float再转int，可选择截断、四舍五入等策略；大批量转换时推荐map()或numpy以提升性能。
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本教程旨在解决从文本文件读取坐标数据时，Python将其识别为字符串而非数值元组的问题。文章详细介绍了如何通过字符串分割、类型转换和元组封装等步骤，将原始的字符串坐标数据（如'(-27.414,-48.518)'）正确解析为可供Folium等库使用的浮点数元组列表（如[(-27.414,-48.518)]），确保数据类型符合后续处理要求。
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