-
Python单元测试核心是通过unittest或pytest构建独立用例验证代码功能。unittest作为标准库，提供TestCase、断言方法及setUp/tearDown等机制管理测试准备与清理，并支持mock技术隔离外部依赖，确保测试的可重复性和可靠性。
-
本教程探讨了在Python项目中使用requests模块从API获取特定类别随机词汇的问题。通过分析流行的random-word-api.herokuapp.com，我们发现并非所有API都支持类别过滤功能。文章将深入解释为何尝试失败，并强调查阅API文档的重要性，以及在遇到功能限制时如何选择合适的API或替代方案，以确保项目需求得以实现。
-
本文探讨了将TensorFlow模型导出为TFLite格式以支持动态输入尺寸并在移动GPU上进行推理的最佳实践。通过两种主要方法——固定尺寸导出后运行时调整与动态尺寸直接导出，分析了其在本地解释器和TFLite基准工具中的表现。文章揭示了在动态尺寸导出时遇到的GPU推理错误实为基准工具的bug，并提供了解决方案，明确了正确的导出策略，并给出了详细的代码示例和注意事项。
-
使用sorted()函数配合key参数和lambda表达式可轻松对字典列表排序，支持单键、多键、升降序及缺失值处理，且Python排序稳定，能保持相同键值元素的相对顺序。
-
答案：Python处理CSV和Excel文件最直接高效的方式是使用pandas库，它提供DataFrame结构简化数据操作。1.读取文件时，pd.read_csv()和pd.read_excel()可加载数据，配合try-except处理文件缺失或读取异常；支持指定sheet_name读取特定工作表。2.数据操作包括查看info()和describe()、布尔索引筛选、修改列值、添加新列等。3.写入文件用to_csv()和to_excel()，后者结合ExcelWriter可写入多工作表。处理大型CSV时
-
Python3官网主页地址是https://www.python.org/，可通过浏览器直接输入域名、搜索引擎检索、添加书签或手机访问等方式进入，官网提供下载、文档、社区和成功案例等核心资源，并支持搜索、智能推荐、快速通道和PyPI跳转等功能以便高效使用。
-
本文旨在解决使用BeautifulSoup从网页提取数据时常见的“None”返回值问题，特别是当HTTP请求返回“400BadRequest”错误时。我们将探讨HTTP请求头，特别是User-Agent的重要性，并提供调试步骤和正确的代码示例，以确保成功获取网页内容并解析目标数据，从而提升网页数据抓取的效率和准确性。
-
答案：编写Python代码规范需遵循PEP8，使用4空格缩进、行长不超过79字符，变量函数用小写下划线、类用大驼峰、常量全大写；导入分组有序，避免通配符；函数短小、参数简洁、添加文档字符串和类型提示；借助flake8、black、isort、mypy等工具自动化检查与格式化，提升代码可读性与维护性。
-
掌握Python数据分析需先学习基础语法，再重点掌握Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn四大库，通过Anaconda快速搭建环境，结合Kaggle等平台实战项目，培养数据清洗、探索性分析、可视化及统计思维，逐步构建完整分析流程。
-
Python操作JSON的核心是使用json模块的四个函数。1.json.loads()将JSON字符串转为Python对象；2.json.dumps()将Python对象转为JSON字符串，可设置indent美化格式；3.json.load()从文件读取JSON数据；4.json.dump()将Python数据写入JSON文件。常见问题包括编码错误、数据类型不匹配和JSON解析异常，需注意ensure_ascii=False支持中文、处理布尔值与None的转换及捕获JSONDecodeError。对于嵌
-
使用Python压缩文件主要通过zipfile模块实现。首先创建ZIP包，用ZipFile类指定写入模式，并调用.write()添加文件；其次，添加多个文件可多次调用.write()或遍历文件列表；第三，压缩整个目录需结合os.walk()递归获取文件并处理相对路径；第四，读取内容用.namelist()，解压可用.extract()或.extractall()；最后，支持设置压缩类型如ZIP_DEFLATED以提升压缩率，但不支持RAR、7z等格式。
-
Python中获取列表长度最常用方法是使用len()函数，它返回列表元素个数且时间复杂度为O(1)，适用于所有可迭代对象，包括嵌套列表（仅返回第一层长度），空列表返回0，无需额外检查。
-
f-string通过在字符串前加f并用{}嵌入表达式，实现高效、可读性强的字符串格式化，支持变量插入、表达式计算、格式控制（如对齐、精度、填充）、调试模式（{var=}）及转义大括号，相比%和str.format()更具优势，但需注意引号嵌套、复杂表达式影响可读性及潜在安全风险。
-
sys.excepthook是Python中处理未捕获异常的全局钩子，允许自定义程序崩溃时的行为。它在异常未被try...except捕获时触发，可用于记录日志、显示友好错误信息、执行资源清理或发送错误报告，提升应用的健壮性和用户体验。与局部的try...except不同，sys.excepthook作为全局“兜底”机制，专为无法预知的致命错误提供统一处理入口，确保程序在极端情况下仍能留下调试线索并妥善收尾。
-
Python协程与asyncio通过协作式并发高效处理I/O密集任务，相比多线程/多进程，其在单线程内以await暂停协程，由事件循环调度，避免GIL限制与线程切换开销，适用于爬虫、异步Web服务、数据库操作等场景，并通过asyncio.create_task、gather和异常处理机制实现任务管理与健壮性控制。
