-
tryexcept用于捕获异常防止程序崩溃；2.可指定异常类型精准处理；3.else在无异常时执行，finally始终执行用于清理；4.as可获取异常信息便于调试；5.应合理使用避免滥用。
-
首先使用scikit-learn实现K-means聚类，通过make_blobs生成300个样本的模拟数据，设置4个簇；接着构建KMeans模型并用fit_predict获得聚类标签；然后用matplotlib可视化聚类结果与簇中心；最后通过肘部法绘制不同K值对应的惯性值，选择拐点确定最优簇数；若特征量纲差异大，需先标准化处理。
-
答案：优化Python文件读取需减少I/O次数、合理选择读取方式并避免内存浪费。使用with语句确保文件正确关闭，根据数据类型选择二进制或文本模式，指定编码减少解码开销；避免一次性加载大文件，改用逐行迭代或分块读取；通过buffering参数、io.BufferedReader提升I/O性能，超大文件可使用mmap映射内存；优先采用生成器处理数据流，降低内存占用，提高处理效率。
-
本教程旨在解决使用DockerCompose容器化Django应用与MySQL数据库时常见的构建与运行问题。内容涵盖DockerCompose文件配置优化、Dockerfile最佳实践、数据库连接、静态文件处理、环境变量管理以及服务健康检查，旨在提供一套稳定、高效的容器化解决方案。
-
Scrapy框架实现网络爬虫的核心步骤如下：1.安装Scrapy并创建项目，使用scrapystartproject命令搭建项目结构；2.在spiders目录编写爬虫类，定义请求发起、响应解析及数据提取逻辑；3.通过items.py定义结构化数据模型；4.在pipelines.py中构建数据处理流程，包括清洗、验证和存储；5.配置settings.py参数优化爬取效率，如设置USER_AGENT、DOWNLOAD_DELAY、CONCURRENT_REQUESTS等；6.运行爬虫命令scrapycrawl
-
小文件宜直接读写，大文件需分块处理以节省内存，推荐使用shutil模块自动优化复制；关键在于根据文件大小平衡内存与效率，避免一次性加载未知大小文件。
-
本教程详细阐述了在PythonPandas中如何将浮点数转换为具有特定小数位精度的百分比字符串。文章深入解析了Python字符串格式化中{:.N%}语法的工作原理，并通过实际代码示例展示了使用.map()方法对PandasSeries进行高效且准确的格式化操作，确保输出符合预期的舍入规则，从而避免常见的格式化陷阱，实现数据展示的精确性。
-
Python共有35个关键字：and、as、assert、break、class、continue、def、del、elif、else、except、False、finally、for、from、global、if、import、in、is、lambda、None、nonlocal、not、or、pass、raise、return、True、try、while、with、yield，大小写敏感，可通过importkeyword;print(keyword.kwlist)查看。
-
函数装饰器是Python中通过闭包和语法糖为函数添加功能的技术，使用@符号将装饰器应用于目标函数，等价于将原函数作为参数传入装饰器并接收返回的新函数。装饰器内部通常包含一个包装函数（wrapper），用于在原函数执行前后插入额外逻辑，如日志、计时或权限校验。对于带参数的函数，装饰器需使用args和*kwargs适配任意参数形式；若装饰器自身需接收参数，则采用三层嵌套结构：最外层接收装饰器参数，中间层接收被装饰函数，内层执行包装逻辑并返回结果。典型应用包括计时、缓存、日志记录等，本质是利用函数可作为参数传递
-
Python操作Redis常见方式包括1.安装redis-py库；2.直接连接本地Redis服务，默认使用localhost:6379和数据库0；3.通过指定host、port、password、db等参数连接远程实例；4.使用ConnectionPool创建连接池提升高并发场景下的性能；5.通过set/get命令验证连接是否成功，并注意返回值为字节类型需解码。正确选择连接方式并排查配置问题是关键。
-
datetime模块是Python处理日期时间的核心工具，提供date、time、datetime、timedelta和timezone等类，支持创建、格式化、解析及加减运算。通过datetime.now()获取当前时间，date.today()获取当前日期，strptime()从字符串解析时间，strftime()格式化输出。timedelta用于日期加减，自动处理闰年和月份天数差异。时区处理需区分“天真”与“感知”时间，推荐使用zoneinfo模块（Python3.9+）进行时区转换，避免夏令时问题。
-
本文深入探讨了在使用Keras构建生成对抗网络（GAN）进行图像着色时，生成器训练过程中常见的图像维度不匹配问题。通过分析生成器输出与目标标签形状的差异，文章提供了加载彩色图像、将其尺寸调整至与生成器输出精确匹配的解决方案，并强调了在深度学习模型训练中数据预处理和形状一致性的重要性。
-
GeoPandas是Python中用于处理地理数据的强大工具，它扩展了Pandas以支持几何对象。1.可通过pip或conda安装GeoPandas并读取Shapefile文件；2.支持创建缓冲区、空间交集和合并等操作；3.提供空间连接功能以便按地理位置关联属性信息；4.内置绘图功能可用于快速可视化空间数据，使地理数据分析更加简便。掌握这些常用操作即可应对多数空间分析任务。
-
EasyOCR是一个基于Python的开源OCR库，支持80多种语言，利用PyTorch实现文字检测与识别，适用于自然场景文本提取。其核心功能包括定位文字区域和转换为文本，安装简单（pipinstalleasyocr），支持中文英文等多语言混合识别，对复杂背景、模糊或倾斜图像鲁棒性强，无需GPU即可运行，广泛用于发票识别、证件信息提取等自动化系统，易于集成但需注意语言代码选择与图像预处理细节。
-
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。
