-
requests底层基于urllib3而非urllib，由urllib3管理连接池、重试、SSL验证和HTTP/1.1流水线；它不支持HTTP/2和异步，重试需手动配置HTTPAdapter。
-
流式下载内存暴涨需用stream=True+分块读取+及时写入：设stream=True避免全响应体进内存；用iter_content(chunk_size)边读边写二进制文件；校验状态码、重定向及Content-Length；设timeout并捕获异常。
-
该项目通过Python和机器学习构建二手车价格预测模型，涵盖数据获取、清洗、特征工程、模型训练与评估全流程。首先从公开平台爬取或使用现有数据集，但面临数据来源多样、格式不一、反爬机制等挑战，需采用Scrapy、Selenium等工具应对；数据常存在缺失值、异常值、不一致等问题，需通过填充、删除、统计方法处理，并建立标准化清洗流程。为保证数据时效性，可设计增量爬取机制。特征工程是关键环节，包括计算车龄、年均行驶里程等衍生特征，对品牌、车型等类别变量进行独热编码或目标编码，利用TF-IDF或词嵌入处理文本描述
-
图例放图外需协同bbox_to_anchor、loc、tight_layout及rect参数：bbox_to_anchor定锚点（相对figure），loc定对齐方式，tight_layout(rect=...)为图例预留空间，缺一不可。
-
布尔值True和False是Python中控制流程的基础，用于条件判断和循环。它们属于bool类型且等价于1和0，可通过比较操作获得。逻辑运算符and、or、not用于组合或反转布尔表达式，并具有短路特性。在真值测试中，None、False、0、空序列等被视为False，其他对象通常为True。if语句利用布尔表达式决定执行路径，支持链式比较和嵌套结构，提升代码可读性与逻辑准确性。
-
集合的并集操作通过|或union()获取所有不重复元素，|可连接多个集合并集，union()还能接收列表等可迭代对象，结果为新集合，原集合不变，可用|=或update()原地更新。
-
使用in操作符可安全检查字典中key是否存在，返回布尔值且不会抛出异常；2.get()方法在获取值的同时判断key是否存在，适合需默认值的场景；3.try-except适用于key通常存在的访问，通过捕获KeyError实现；4.避免使用'key'indict.keys()，因in默认查key，无需keys()。推荐优先使用in和get()组合。
-
使用time.time()适合简单计时，通过前后时间戳相减得耗时；timeit模块可进行高精度测试，执行多次取平均值更准确；装饰器方式能自动监控多个函数运行时间，提升代码复用性。
-
内存泄漏典型表现为程序运行时间越长内存持续增长、GC后不释放、RSS单向爬升；可用sys.getrefcount对比引用数变化，gc.get_referrers定位持有者，objgraph可视化引用链追踪源头。
-
答案：Python函数使用def定义，遵循PEP8规范，命名用小写加下划线，参数顺序为必需→默认→args→*kwargs，避免可变默认参数，推荐类型提示与文档字符串。
-
requests和BeautifulSoup组合适用于静态网页爬取，核心流程包括发送HTTP请求、解析HTML内容、提取目标数据。2.提取数据常用find()、find_all()方法，支持通过标签名、类名、ID及CSS选择器精准定位。3.常见错误包括网络请求失败、解析错误、动态加载内容和编码问题，可通过异常处理、重试机制、手动设置编码等方式应对。4.当面临动态渲染内容、复杂交互、大规模爬取或强反爬机制时，应考虑升级工具如Selenium、Playwright或Scrapy框架。
-
本文介绍如何通过时间键（"time"）高效匹配两个字典列表，提取对应"value"字段构建键值对映射字典，避免O(n²)暴力遍历，推荐使用哈希索引实现O(n+m)线性时间复杂度。
-
Python循环结构主要由for和while实现：for用于遍历已知长度的可迭代对象（如列表、字符串、range），支持break、continue和else；while依据条件动态执行，需确保循环变量更新以防死循环。
-
Python文本模式下seek()仅允许seek(0)或seek(f.tell())，因需处理换行符转换、Unicode多字节编码等；二进制模式才支持任意字节偏移定位，tell()返回真实字节位置。
-
Python最常用数据类型是数字、字符串、列表：数字含int/float/complex，注意浮点精度与类型差异；字符串不可变，需关注编码与切片特性；列表可变，注意引用传递与深浅拷贝。
