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Python性能优化需先用cProfile定位慢函数，再用LineProfiler分析行级耗时；案例中组合使用使函数从850ms降至92ms，提升超9倍。
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答案是使用Python编写爬虫需经历目标分析、发送请求、解析内容、提取数据和存储结果五个核心步骤。首先明确要抓取的网站及所需数据，如博客文章标题和链接；接着用requests库发送HTTP请求获取网页HTML内容，并通过response.raise_for_status()检查请求是否成功；然后利用BeautifulSoup解析HTML，通过find_all和find等方法定位元素，提取文本和属性值，同时处理相对链接；获取数据后，可选择将结果保存为JSON或CSV文件，或存入SQLite、MongoDB等
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Condition用于线程间协调，通过wait()和notify()实现等待-通知机制，典型应用于生产者-消费者模型，提升多线程程序同步效率与控制灵活性。
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Python安装第三方库的核心机制是通过pip工具实现，使用命令如pipinstall库名即可从PyPI下载安装；若pip未识别，可重新安装Python并添加至PATH或手动配置环境变量，也可用python-mpip方式调用；网络问题导致安装失败时，可通过指定国内镜像源（如清华、阿里云）加速下载；为避免不同项目间库版本冲突，推荐使用venv创建虚拟环境，实现依赖隔离，并通过requirements.txt管理项目依赖，确保开发环境独立与可复现。
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答案：通过生成并提交依赖锁定文件、纳入版本控制、提供清晰安装说明及定期同步更新，可确保团队开发环境一致。例如Python用pipfreeze生成requirements.txt，Node.js使用package-lock.json或yarn.lock，Go通过go.mod和go.sum锁定版本，均需提交至仓库并在README中明确安装命令，结合dependabot等工具自动化维护，形成统一协作规范。
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Python并发访问共享资源需加锁，因GIL无法保证复合操作原子性，多线程/协程同时读写会导致竞态条件、丢失更新；threading.Lock、asyncio.Lock等同步原语可保障数据一致性。
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<p>Python3.6+的set使用紧凑哈希结构（索引数组+键值数组），内存节省20%～25%，迭代保持插入顺序但非规范保证；add()因重哈希可能比append()慢；difference()比-更灵活；frozenset不递归冻结元素；hash()跨进程不一致需PYTHONHASHSEED=0或改用hashlib。</p>
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Pillow提供ImageFilter模块实现高斯模糊、边缘增强、浮雕等内置滤镜，支持自定义Kernel卷积核；ImageEnhance模块可链式调节亮度、对比度与色彩平衡。
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aiohttp异步编程核心是避免阻塞、提升并发，需区分客户端（复用ClientSession、显式读响应）和服务端（web.Application、asynchandler），并注意await、禁用同步操作、异常处理及事件循环启动方式。
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str.join()比+快因字符串不可变，+每次拼接都复制全部内容、时间复杂度O(n²)，而join()一次预分配内存、逐段拷贝，时间复杂度O(n)；少量固定拼接可用+或f-string，大量同构字符串必须用join()。
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用pipinstallopenpyxl可安装，遇权限问题加--user、网络慢换清华源，再通过importopenpyxl和print(openpyxl.__version__)验证成功。
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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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Python文件读取需精准控制编码（如utf-8-sig处理BOM）、流式读取大文件（逐行或分块）、二进制文件用rb模式配合struct/io.BytesIO解析，跨平台注意换行符差异并用newline=''精确控制。
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pandas读取Excel最常用pd.read_excel()，写入用df.to_excel()；需注意引擎依赖（如openpyxl、xlrd）、参数设置（sheet_name、skiprows、dtype等）及大文件优化策略。
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答案：使用functools.reduce可实现阶乘，通过lambda或operator.mul将1到n的整数依次相乘，需处理负数和边界情况0!=1。
