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答案：使用input().split()读取单行多个数字，通过for循环遍历并累加求和。
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正则表达式的关键在于理解NFA引擎的回溯机制、贪婪与懒惰的尝试顺序、捕获组的结构化作用及实战中的边界意识。
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pickle模块用于Python对象的序列化和反序列化，可将列表、字典、类实例等保存到文件或用于网络传输；基本用法包括使用pickle.dump()写入数据和pickle.load()读取数据；需注意其生成的是二进制格式，仅限Python内部使用，存在安全风险和版本兼容性问题，不适用于跨语言场景。
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OSI七层模型是网络通信理论，由物理层到应用层依次为：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层；Python虽不定义该模型，但其socket编程对应传输层，HTTP请求属应用层，数据处理涉表示层；掌握OSI有助于Python开发者理解协议原理、定位网络问题、优化程序设计。
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lambda适合简单表达式，不可含语句、多行逻辑或复杂结构；注意闭包绑定问题，避免调试困难和可读性差，复杂场景应用def函数替代。
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首先确认操作系统位数，再选择匹配的Python版本。Windows用户通过“设置-系统-关于”查看系统类型；macOS均为64位；Linux使用“uname-m”命令判断。官网下载时注意选择“x86-64”或“x86”对应版本，安装时勾选“AddPythontoPATH”，并验证安装成功。
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智能排序是结合数据特征、业务目标与实时反馈的动态决策系统；Python实现重在构建可解释、可迭代、可落地的排序pipeline，核心是从规则到学习的演进，需明确优化目标，依场景选择Pointwise/Pairwise/Listwise范式，80%效果取决于特征工程，并通过在线优化闭环持续提升。
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函数是Python中封装可复用代码的基本单元，通过def定义，支持参数传递与返回值。掌握函数的定义、调用及多种参数形式（位置、默认、关键字、可变参数），有助于提升代码结构与维护性。
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PythonIP代理池的核心目标是稳定获取高质量代理、自动剔除失效节点并智能轮换。需混合使用付费与自建代理，严格验证响应时间与真实IP，Redis结构化存储，Flask/FastAPI服务化提供/get、/pop、/verify接口，请求层结合Session、随机UA/Referer、异常重试与延时策略，后台定时扫描、探测、更新代理池。
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答案是：需明确具体卡点，如WSGI/ASGI混用、异步中g对象丢失、iterator()误用等，并针对性解决。例如uvicorn嵌套启动应避免asyncio.run()在已有loop中调用；Flask的g不跨线程/协程，须显式传参；Django的iterator()仅在未求值且单次遍历时有效。
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多线程在Python可视化中用于避免GUI卡顿或提升IO/计算效率，但子线程不可直接操作Matplotlib、PyQt、Tkinter等GUI组件；须由子线程处理耗时任务并安全传数据，主线程负责绘图更新。
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本文旨在介绍如何在PandasDataFrame中高效地扩展相邻数值之间的距离。我们将通过一个通用因子N，利用数学推导得出的向量化公式，避免传统迭代方法的性能瓶颈，从而在DataFrame中创建一个新列，其数值间距按指定因子N放大。文章将提供详细的原理说明、代码示例及使用注意事项。
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Python目录同步需先识别文件差异再执行操作，核心是判断存在性、大小、修改时间及内容变化，推荐用filecmp模块或封装rsync/rclone，同步前必须dry-run和备份。
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自动化时间序列预测的核心是构建稳定、可复现、响应数据更新的端到端流水线，涵盖自动数据清洗、特征工程（滞后项、滚动统计、周期编码）、模型选型与超参调优。
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时间序列透视表需先将时间列转为datetime类型，再用pd.Grouper按频率（如'M'、'Q'）分组或dt访问器提取年/季等字段，最后用pivot_table聚合；缺失周期需resample或date_range补全。
