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健壮的Python代码依赖明确的异常设计与边界处理。应区分TypeError（类型不支持）和ValueError（值不合逻辑），入口校验优于异常捕获，自定义异常需继承清晰、带结构化上下文，资源清理用try/finally或with，且异常策略须严格遵循接口契约。
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使用locals()可查看函数内局部作用域的变量字典，如my_function中输出{'a':1,'b':'hello'}；2.globals()返回模块级全局命名空间，包含变量、函数和导入模块等；3.dir()不传参时列出当前作用域名称，适合交互环境浏览，但函数中建议用locals()获取局部变量。
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枚举成员默认不支持大小比较，仅允许使用==或is进行等值判断，因枚举设计目的是类别区分而非数值排序；若需比较功能，可继承IntEnum或通过.value显式获取值后比较，但应避免破坏枚举语义完整性。
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Docker容器默认支持运行时安装的Python包在stop/start/restart操作后自动保留；但若容器被彻底删除（dockerrm），则需借助卷挂载或requirements.txt才能持久化依赖。
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requests发起网络请求分三步：发请求、取响应、解析数据；支持GET/POST、Session管理、超时设置与异常处理，是Python爬虫和API调用首选。
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本文详解将Python版Luhn算法移植到C时因整数类型溢出和截断导致结果错误（如输出11而非29）的根本原因，并提供类型安全、可移植的C实现方案。
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要让自定义类支持for循环等操作，关键在于实现迭代协议：提供返回迭代器的__iter__()方法，且该迭代器实现__next__()方法；生成器函数是更简洁安全的首选方式。
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Python中布尔值True和False本质是整型子类，True对应1，False对应0，可通过int()显式转换或在算术运算中自动转换。这种设计使逻辑判断与数值计算无缝衔接，常用于计数、条件求和等场景，提升代码简洁性。但需注意可读性与类型混淆问题，建议在保证清晰的前提下合理使用隐式转换，并辅以类型提示增强代码健壮性。
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上线前须解决稳定性与合规问题：设随机UA并轮换、带抖动等待、复用session并更新请求头、429/403/503时暂停IP；Redis用连接池；MySQL超长字段截断+脱敏；严守robots.txt及个人信息保护法。
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Python字典查找平均时间复杂度为O(1)，因其底层采用哈希表，通过哈希函数将键映射到固定内存位置，配合开放寻址法处理冲突，并在负载因子超阈值时自动扩容，实现均摊O(1)。
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EasyOCR是一个基于Python的开源OCR库，支持80多种语言，利用PyTorch实现文字检测与识别，适用于自然场景文本提取。其核心功能包括定位文字区域和转换为文本，安装简单（pipinstalleasyocr），支持中文英文等多语言混合识别，对复杂背景、模糊或倾斜图像鲁棒性强，无需GPU即可运行，广泛用于发票识别、证件信息提取等自动化系统，易于集成但需注意语言代码选择与图像预处理细节。
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在使用Pytest和Moto进行AWSDynamoDB测试时，重复调用mock_dynamodb()上下文管理器会导致独立的模拟环境，使得在测试夹具中创建的资源在测试函数中不可见。本文将深入解析这一问题，并提供通过统一管理moto上下文来确保测试环境一致性的解决方案，包括移除重复调用和使用Pytestyield夹具的最佳实践。
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实例方法通过实例调用，用于操作实例属性；类方法用@classmethod定义，通过类或实例调用，操作类状态；静态方法用@staticmethod定义，不依赖实例或类，作为工具函数使用。
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type()可动态创建类，语法为type(name,bases,dict)；示例：MyClass=type('Person',(),{'species':'Homosapiens'})；可添加方法如greet；支持继承，如Dog=type('Dog',(Animal,),{'speak':lambdaself:"Woof!"})。
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在Python中处理临时文件时，tempfile.TemporaryFile因其自动清理机制，常导致文件被占用或在外部操作前被删除的问题。本文将深入探讨这一挑战，并提供使用tempfile.NamedTemporaryFile结合delete=False的专业解决方案，确保临时文件在外部程序访问或复制后能得到妥善处理，同时强调手动清理与跨平台兼容性。
