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__str__面向用户追求可读性，__repr__面向开发者强调准确性和可调试性，建议始终实现__repr__并尽量返回可重建对象的表达式；__len__定义len(obj)行为，须返回非负整数；其他高频方法包括__eq__、__bool__、__getitem__和__call__。
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Python是AI开发主流语言因其库丰富、上手快、生态成熟；需理解模型原理、数据处理与应用落地，涵盖监督/无监督/强化学习，NumPy/Pandas/Scikit-learn/PyTorch等工具链，及房价预测全流程与模型监控部署。
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在使用LangChain进行文档处理时，开发者常遇到TextLoader和CharacterTextSplitter在处理多个文档或大文件时表现异常，如只处理首个文档、分块大小不准确等问题。本教程将详细介绍如何通过采用RecursiveCharacterTextSplitter和一套健壮的目录文档加载策略，有效解决这些挑战，确保所有文档被正确分块并持久化到ChromaDB。
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Python中动态导入模块主要通过importlib实现，包括importlib.import_module()按模块名导入和importlib.util结合文件路径加载两种方式，适用于插件系统、配置管理、条件加载等场景，相比__import__和exec()更安全规范，需注意处理ModuleNotFoundError、AttributeError、安全风险及模块缓存问题，最佳实践是优先使用importlib、严格控制来源、定义清晰接口并妥善异常处理。
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当Python项目结构复杂，包含多层包和模块时，常见的ModuleNotFoundError可能在子包内部模块间导入时出现，尤其是在该子包被更高层级模块引用时。本文旨在深入解析这种现象的根源，并提供使用相对导入作为标准解决方案的详细教程，确保模块在不同执行上下文中都能被正确解析。
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Python3官网地址是https://www.python.org/，提供下载、文档、社区支持等功能，用户可在此获取最新版本安装包并查看详细技术资料。
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两周内可跑通Python数据分析全流程：装Anaconda→启JupyterLab→用pandas读/看/算/画→以微信账单等真实小数据实操。
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Python文件操作核心是打开、读写、关闭；用open()指定路径和mode（如'r'只读、'w'写入、'a'追加），推荐with语句自动管理资源，注意encoding防乱码，write()写字符串、writelines()写列表，解析文本常用strip()、split()等方法。
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本文详解如何通过设置关键请求头（User-Agent和Accept-Language）并配合流式下载，成功获取ADGM等严格防护网站上的PDF文件，避免文件损坏或403/406错误。
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“badmagicnumber”通常因环境干扰导致，如LVM未激活、LUKS未解密、分区路径错误或设备非XFS格式；需先用xfs_db或hexdump验证超级块魔数0x58465342，再排除三类干扰，最后才考虑重建。
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fromkeys()用于创建新字典，以可迭代对象的元素为键，默认值为None或指定值；若默认值为可变对象，所有键共享同一引用，修改一个键的值会影响其他键。
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Python集合底层用哈希表实现，不保证顺序；add()加单个可哈希元素，update()加任意可迭代对象并逐个add；运算符要求两边均为set，方法可接受任意可迭代对象；difference()左结合，非数学意义的多集差；元素须哈希稳定。
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ReferenceError发生在访问已被销毁对象的弱引用时，常见于weakref模块使用场景。示例中通过weakref.ref()创建弱引用，当原对象被del删除后，再次调用弱引用会抛出ReferenceError。解决方法包括：使用前检查弱引用是否为None、合理管理对象生命周期、避免长期持有未验证的弱引用，并在必要时采用强引用或上下文管理器确保对象存在。关键是在每次访问弱引用前判断其有效性以防止异常。
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help()函数用于查看对象的文档说明，可接收参数如函数、类、模块等，例如help(len)查看内置函数，help(str)查看字符串类型方法，importos后help(os)查看模块，help("if")查看关键字，不传参则进入交互模式，通过dir()结合使用可辅助查找内容，提升学习与调试效率。
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OpenCV是Python中处理图像数据的关键库，尤其适合像素级操作。1.图像读取时需注意OpenCV默认使用BGR格式，可通过cv2.imread()读取图像并用shape查看尺寸和通道数。2.像素访问和修改通过数组索引实现，如img[100,200]获取像素值，img[100,200]=[0,0,255]修改像素颜色，同时可用切片快速修改区域。3.虽然可逐像素遍历图像，但效率低，推荐使用向量化方法或内置函数，如cv2.threshold()实现二值化。4.可用cv2.split()分离通道、cv2.m
