-
Scrapy是Python爬虫开发的利器，因其功能完备、高效稳定且模块化设计而广受欢迎。它封装了异步请求处理、数据提取工具（如CSS选择器和XPath）、以及强大的中间件机制（包括下载器和Spider中间件），极大简化了并发控制、异常处理与反爬应对。其结构化项目布局提升开发效率，通过定义Item明确数据结构，并借助Pipeline实现数据清洗、验证、存储等后处理流程，使爬虫项目更清晰、可维护性强，适合大规模或长期运行的任务。
-
本文介绍如何基于每行记录的日期与当前日期之间的完整周数，对DataFrame行进行智能重复，并为每一重复行生成对应的ISO周编号（含跨年处理），避免手动循环和索引错位问题。
-
安全多进程追加写入文件需避免错乱，首选portalocker加锁或logging模块；次选消息队列中转；禁用直接open('a')，务必flush()和fsync()。
-
零宽断言是正则表达式中的“条件判断”，用于检查某位置前后是否满足规则但不匹配字符本身。它常用于提取特定格式文本、精确匹配词语和替换符合条件的内容，如用(?<=OrderID:)\d+提取订单号、用(?<!\w)book(?! \w)匹配独立单词“book”、以及用(?!https?://)\bwww.\S+替换非完整链接。使用时需注意：部分语言如JavaScript对lookbehind支持有限、可能影响性能、逻辑顺序需准确。
-
Python是动态类型语言，变量无需声明类型，常见数据类型包括int、float、bool、str和None，可用type()查看类型。2.列表[]可变，支持增删改；元组()不可变，可作字典键。3.条件语句用if-elif-else，循环有for（遍历迭代器）和while（条件循环），注意避免死循环。4.函数用def定义，参数有位置、默认、args、*kwargs，可变对象传引用。5.类用class定义，__init__为构造函数，self指实例自身，通过类名()创建对象。
-
Python数据采集稳定运行需控制请求节奏、处理异常、规避反爬，并做好日志与状态追踪；建议单域名间隔≥1.5秒、并发3–5线程、用Session复用连接、分级重试、模拟真实用户头信息、支持断点续采。
-
Python采用“编译+解释”混合模式，先将源码编译为平台无关的字节码（存于__pycache__），再由CPython虚拟机循环执行；性能瓶颈在于字节码解释开销与动态类型运行时检查，GIL进一步限制多线程CPU并行。
-
本文介绍一种高效、可扩展的方法，利用NumPy的滑动窗口机制，在PandasDataFrame中精准定位满足“某行TARGET=1且其后紧邻6个连续0”条件的最后一个1的位置，并在该行标记为True。
-
本文介绍一种基于递归建模与动态加载的QML树形视图方案，将扁平化的父子关系SQL表（含idData、DataName、DataParentId）转换为可交互的层级UI，支持节点展开/折叠、复选框多选，并兼顾性能与可维护性。
-
闭包是函数携带其定义时环境的现象，满足嵌套函数、引用外部非全局变量并返回内部函数三个条件。如outer(5)返回的inner能访问x=5，实现私有状态封装；循环中需绑定变量避免共享同一引用，常用默认参数或嵌套函数解决。
-
首先使用Flask和WTForms搭建注册表单，接着通过Flask-SQLAlchemy存储用户数据并哈希密码，然后加入CSRF保护、IP限流等安全措施，最后结合前端验证提升用户体验，完成安全可靠的用户注册功能。
-
JWT认证在FastAPI中需手动实现签名验证、过期检查等逻辑，OAuth2PasswordBearer仅提取BearerToken；须用python-jose解析并校验exp、aud、iss等字段，生产环境密钥应从环境变量加载且满足HS256长度要求。
-
本文介绍如何正确统计用户输入的一行文本中每个单词的出现次数，并按原始顺序逐行输出“单词频次”，重点纠正初学者常见的重复计数与输出逻辑错误。
-
BaseException是所有异常的基类，包含SystemExit、KeyboardInterrupt等控制流异常；Exception继承自BaseException，涵盖常规错误如ValueError、TypeError；默认except捕获Exception及其子类，不包括BaseException直接子类；避免捕获BaseException以防阻断程序正常退出；自定义异常应继承Exception，捕获时应指定具体类型以确保安全和符合Python设计原则。
-
本文介绍一种纯Python实现方式，用于获取二维方阵或矩形矩阵中上三角区域（严格上三角，即排除主对角线）所有元素的行索引与列索引，无需依赖NumPy。
