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0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89，使用a=0、b=1的while循环不断计算下一项，直到超过100为止。
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本文深入探讨了Spyder在Windows环境下启动时因字体文件权限不足（PermissionError）而导致的启动失败问题。文章详细分析了用户尝试的临时手动文件移动和自定义Pythonshutil模块的编程解决方案，并最终提供了一个简洁高效的修复策略：直接删除引发权限冲突的字体文件，从而确保Spyder正常启动。
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答案：check函数是自定义函数，用于验证条件。1.检查数据类型或范围，如check_age验证年龄是否为0-150的整数。2.使用os.path检查文件是否存在。3.检查字符串是否包含关键词。4.结合异常处理，如check_positive抛出错误提示。
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Python的getopt模块用于规范解析命令行参数，支持短选项（如-h）和长选项（如--help）。通过getopt.getopt(args,shortopts,longopts)解析，返回(options,remainder)，其中options为(option,value)列表，remainder为未解析参数。例如处理-i/--input、-o/--output和-h/--help：使用sys.argv[1:]获取参数，try-except捕获GetoptError异常；遍历opts设置对应变量，输
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NumPy是Python中科学计算的基础工具，提供高效的数组操作和数学运算功能。其核心为ndarray对象，可通过列表或元组创建数组，并支持多种内置函数生成数组，如zeros、ones、arange、linspace；数组运算默认逐元素执行，支持统计计算、矩阵乘法，且性能优于原生列表；索引与切片灵活，支持布尔索引筛选数据；数组元素需为相同类型，选择合适的数据类型可节省内存，同时需注意浮点数精度问题。掌握这些内容即可开始实际的数据处理任务。
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答案：try-except用于处理异常，防止程序崩溃。基本结构为try执行可能出错的代码，except捕获并处理特定异常，如ZeroDivisionError；可使用多个except分别处理不同异常，或用元组捕获多种异常；Exception可作为兜底捕获所有异常；finally块用于执行清理操作，无论是否出错都会运行；else块在无异常时执行，使正常流程与错误处理分离；合理使用可提升程序健壮性，但应避免滥用掩盖真实错误。
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标注“任意callable函数”最标准方式是typing.Callable[...,Any]，其中...表示任意参数，Any表示任意返回值；不可省略泛型，禁用Callable[Any,Any]或裸Callable。
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使用Python的turtle库可绘制简化版小猪佩奇，先导入库并画头部圆形，再添加耳朵、鼻孔等细节，接着绘制眼睛、嘴巴和卷曲尾巴，最后用粉红色填充使形象更生动。
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本教程旨在解决在Flask应用中使用SQLAlchemy时，数据重复插入的常见问题。文章将详细介绍两种核心策略：首先，通过数据库层面设置唯一性约束，并结合查询判断或异常处理来确保数据完整性；其次，在Web开发中采用POST-Redirect-GET模式，有效防止因页面刷新导致的重复提交。通过这些方法，开发者可以确保数据的唯一性和一致性，同时优化用户体验。
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本文深入探讨了如何将二叉树原地扁平化为类似双向链表的结构，其中二叉树的左右指针分别作为链表的prev和next指针。我们将分析常见的实现误区，特别是关于默认值设置的理解偏差，并提供一个高效、简洁的递归解决方案，详细解释其工作原理，旨在帮助读者掌握二叉树扁平化的核心逻辑与优化技巧。
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轻量级分类模型训练核心是“够用就好”：依数据量、硬件与延迟选合适骨架，如边缘设备用MicroResNet或QuantizedEfficientNet-Lite0，CPU服务器用ShuffleNetV2（x0.5）或3层CNN，参数控在50万内。
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itertools模块是Python中处理迭代任务的高效工具，提供惰性求值和内存友好的迭代器。其核心功能包括：无限迭代器（如count、cycle、repeat）用于生成无限序列；组合生成器（product、permutations、combinations等）简化复杂组合逻辑；链式与过滤工具（chain、islice、groupby）优化数据流处理。这些函数基于C实现，性能优越，特别适合处理大数据集或性能敏感场景，能显著减少内存占用并提升代码简洁性与执行效率。
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本文介绍如何使用PySimpleGUI搭配多线程安全地实现带“启动/停止”控制的自动化操作，解决因阻塞式循环导致GUI冻结、Stop按钮无响应的问题。
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async函数不能直接在同步代码中调用，需用anyio.to_thread.run_sync配合asyncio.run来桥接执行环境，即在新线程中启动新eventloop运行async函数并同步返回结果。
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Python函数装饰器链的本质是按从下到上的顺序依次应用装饰器，即@decorator_a@decorator_b@decorator_c等价于my_func=decorator_a(decorator_b(decorator_c(my_func)))，执行时先c后b再a包裹，调用时按a→b→c→原函数进入、c→b→a返回。
