-
使用生成器、及时清理变量、避免数据复制可有效降低Python内存占用，结合高效数据结构与分块处理进一步优化。
-
答案：Python3中可通过openpyxl、pandas和xlrd/xlwt库处理Excel文件。首先安装对应库，用openpyxl读写.xlsx文件，通过load_workbook加载文件，操作单元格数据并保存；pandas结合openpyxl可将Excel数据读入DataFrame进行处理，并导出到新工作表，支持追加模式；xlrd和xlwt用于读写旧版.xls格式，分别实现数据读取与新建写入。
-
Python3文件操作通过open()函数结合with语句实现，常用模式有'r''w''a''b''+'；推荐使用with确保文件自动关闭；读取可用read()、readline()、readlines()，大文件宜逐行处理；写入用write()或writelines()，注意'w'会覆盖、'a'为追加；建议显式指定encoding='utf-8'避免乱码，可设errors='ignore'处理异常。
-
多项式回归是通过引入特征高次项拟合非线性趋势的线性模型，关键在于合理选择次数以匹配数据节奏、避免过拟合与外推风险，并需标准化、交叉验证和残差诊断。
-
本教程详细介绍了如何利用Pandas库高效地将DataFrame中的多列数据聚合为每行的列表，并在此基础上进行数据透视（pivot）操作，以实现复杂的DataFrame重塑需求。文章通过具体示例，深入讲解了assign()、apply()和pivot()等核心方法的联合应用，旨在帮助读者掌握一种避免冗余循环、提升数据处理效率的专业技巧。
-
Python应用容器化需用DockerCompose编排多服务（Flask+PostgreSQL+Redis+Nginx），通过docker-compose.yml管理网络、依赖、配置；采用Alpine多阶段构建轻量化镜像；挂载命名卷保障数据持久化；统一stdout日志；设置资源限制与真实依赖的健康检查。
