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Python可解释AI核心是选对工具、理解原理、结合模型用好方法：SHAP适合树模型和神经网络，LIME灵活但需调参，Captum专用于PyTorch；落地关键在于解释可信、易懂、可业务验证，而非仅生成图表。
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本教程旨在解决API响应中包含多个JSON对象但缺乏标准数组封装和逗号分隔的非规范情况。我们将深入探讨一种基于行内容特征识别JSON对象边界的Python解析策略，通过示例代码演示如何将这些独立且无分隔符的JSON字符串准确地分割并解析为独立的Python字典列表，确保数据能够被正确处理和利用。
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用Python调用AI只需调用现成API并封装脚本，核心是选对SDK、写清结构化提示词、串起自动化工作流，并注意数据安全、限频防护与人工校验。
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答案是Python可通过随机抽题生成试卷。准备题库数据，设计试卷结构，用random.sample()按题型抽取题目，避免重复，支持多套试卷生成，输出为文本或Word文档，实现高效自动化组卷。
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Pythondocstring必须用三重双引号，紧贴def下方无空行，首行摘要后需空一行；类型提示优先于docstring类型描述，风格（Google/NumPy）须统一。
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Python迭代是按需逐个访问元素的过程，由可迭代对象（含__iter__方法）和迭代器（含__next__方法）共同实现；for循环隐式调用二者，内置工具如enumerate、zip、reversed等增强迭代能力。
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Mac安装Python包需先确认环境类型，再选用对应工具：官网或Homebrew安装推荐pip3；Anaconda/Miniconda用conda；均建议配合虚拟环境避免依赖冲突。
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最推荐使用文件对象迭代器逐行读取，内存占用小且效率高；对于大文件应避免readlines()以防内存溢出，可结合strip()去除换行符、指定encoding处理编码问题，用next(f)跳过标题行，或通过条件判断筛选含关键词的行。
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numpy.concatenate()用于沿指定轴连接数组，要求非连接轴维度形状一致。一维数组只能axis=0拼接；二维数组可按axis=0（行）或axis=1（列）拼接，需保证对应维度匹配，否则报错。支持两个以上数组连接，也可用np.vstack()和np.hstack()简化操作。
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多进程能有效取代多线程因GIL限制了Python多线程的并行执行，尤其在CPU密集型任务中；通过multiprocessing创建独立进程，各进程拥有独立解释器和GIL，可真正利用多核并行计算，如使用Pool类实现并行映射，显著提升性能。适用场景包括数据分析、机器学习等重计算任务，而I/O密集型仍宜用多线程或异步；需注意进程间通信成本高、数据需可序列化及调试复杂等问题，推荐使用ProcessPoolExecutor管理进程池以提升效率与安全性。
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本文深入探讨Python中处理大数字浮点数时出现的精度丢失和显示差异问题。核心在于Python的float类型采用IEEE-754标准进行二进制近似表示，导致特定十进制数无法精确存储。当通过json.loads解析大数字字符串时，若超出浮点数精度范围，末尾数字会被舍入。Python的__repr__方法会进一步显示此浮点值的最短精确字符串形式，而非原始输入。文章将通过实例代码解析此现象，并提供使用decimal模块等解决方案。
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WSGI通过标准化接口解耦PythonWeb应用与服务器，提升互操作性，催生中间件生态；Gunicorn、uWSGI等服务器适配不同生产需求；但其同步模型受限，ASGI以异步支持实时通信，成为现代Web发展方向。
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本文详细介绍了在Python中使用psycopg2库与PostgreSQL数据库交互时，如何安全有效地将Python变量嵌入到SQL查询语句中。通过避免直接字符串拼接，我们将重点讲解使用SQL占位符（%s）和execute()方法的参数化查询机制，这不仅能解决常见的TypeError，更能有效防范SQL注入攻击，提升代码的健壮性和安全性。
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Python枚举类默认不允许同名成员，会抛出TypeError；可通过值相同创建别名实现名称重复，但不生成新成员；使用@unique装饰器可禁止重复值。
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使用pickle需注意安全、兼容性和性能问题：1.不要反序列化不可信数据，因可能执行恶意代码；2.类定义变化或Python版本差异会导致加载失败，长期存储建议用JSON等格式；3.文件句柄、lambda函数等对象无法直接序列化，需自定义__getstate__和__setstate__；4.应选择合适协议版本并以二进制模式操作文件。pickle适用于可信环境下的临时数据交换，不推荐用于持久化或跨语言场景。
