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1.使用psutil库可精确监控服务器资源，如CPU和内存使用率。2.通过psutil.cpu_percent(interval=1)获取整体CPU使用率，设置interval参数提高准确性；3.使用psutil.cpu_percent(percpu=True)获取每个CPU核心的使用情况；4.利用psutil.cpu_times()记录时间差值，计算一段时间内的平均CPU使用率；5.通过psutil.Process(pid)监控特定进程的CPU和内存使用率，并结合process_iter()查找PID；
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迭代器是一种用于遍历可迭代对象的工具，它提供统一的方式来访问集合元素而无需了解底层实现。1.可迭代对象是定义了__iter__()或__getitem__()方法的对象；2.迭代器对象同时实现了__iter__()和__next__()方法；3.iter()函数用于获取迭代器；4.next()函数用于获取下一个元素；5.自定义迭代器需定义类并实现__iter__()和__next__()方法；6.生成器使用yield关键字简化迭代器创建；7.迭代器与可迭代对象的区别在于迭代器执行实际迭代；8.可使用ite
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类变量和实例变量的主要区别在于归属和生命周期。1.类变量属于类本身，所有实例共享同一份类变量；2.实例变量属于每个实例，独立存在。类变量定义在类范围内，用于存储与类整体相关的状态；实例变量通常在__init__方法中定义，通过self访问。访问类变量可通过类名或实例，但通过实例修改会创建同名实例变量而非改变类变量；修改类变量应通过类名确保所有实例同步更新。使用类变量时应注意线程安全问题，如多线程环境下修改需加锁以避免数据竞争。选择变量类型取决于属性是否需要共享：共享状态用类变量，独有状态用实例变量。
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在正则表达式中，(?:)是非捕获分组，用于逻辑分组而不保存内容。其作用是将多个表达式组合匹配但不单独记录，适用于整体操作如重复或选择。好处包括减少内存开销、避免编号混乱、提升可读性。使用场景一：保持捕获组编号清晰，如(https?)://(?:www.)?(1+)，确保域名是第二个捕获组；场景二：多选一分组不保存，如(?:error|warning):\s+\d+，只关注冒号后内容；场景三：优化性能与结构整洁，尤其在复杂正则中减少冗余捕获。建议：需提取用()，仅逻辑分组用(?:)，多数语言均支持。/
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在PyCharm中解决图形不显示问题的方法包括：1.确保代码中包含显示命令，如plt.show()；2.检查PyCharm的运行配置，确保启用图形界面支持；3.更新图形驱动以解决兼容性问题；4.使用虚拟环境隔离依赖；5.在其他环境中运行代码排除PyCharm特有问题。
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要快速进入PyCharm的编程界面并掌握进入编程模式的技巧，可以按照以下步骤进行：1.打开PyCharm后，选择“Open”或“NewProject”进入编程界面。2.熟悉快捷键，如Ctrl+Shift+A快速查找功能。3.设置舒适的编程环境，调整字体和主题。4.使用插件扩展功能，如代码格式化插件。5.创建代码模板以节省时间。6.保持项目结构清晰，利用PyCharm的项目管理功能。7.利用版本控制系统，如Git。8.定期休息以保持高效编程状态。通过这些技巧，你可以快速进入编程界面并提高编程效率。
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在Python中导入NumPy只需一行代码：importnumpyasnp。1.导入后，可以进行数组创建、矩阵运算等。2.NumPy高效处理大量数据，性能优于Python列表。3.使用时注意元素-wise操作和广播机制。4.建议使用内置函数优化性能，如np.sum()。NumPy功能丰富，需多练习和查阅文档以掌握其精髓。
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Python代码的基本结构包括模块、函数、类、语句和表达式。1.模块是代码组织的基本单位。2.函数是可重用的代码块，用于执行特定任务。3.类定义对象的属性和方法，支持面向对象编程。4.语句和表达式是代码的基本执行和计算单位。
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选择PyCharm作为Python开发的IDE是因为其功能强大、智能代码补全和全面的调试工具。安装步骤包括：1.下载社区版或专业版；2.启动安装程序并选择安装路径；3.初始设置如主题和字体大小；4.配置Python解释器，建议使用虚拟环境；5.创建项目并熟悉常用功能；6.进行性能优化如关闭不必要的插件。
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pip在Python3.4及以上版本中默认安装。如果未安装，可通过下载get-pip.py并运行pythonget-pip.py来安装。使用pip3避免版本混淆，建议使用镜像源并定期更新pip。
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PyCharm解释器用于运行和调试Python代码。1)它将代码转换为计算机可执行的指令，支持多种Python版本。2)提供代码补全和错误检查，提高编写效率和错误修复速度。3)调试功能支持设置断点和变量检查，有助于解决复杂问题。4)管理虚拟环境，确保不同项目依赖库不冲突。5)性能分析工具帮助优化代码执行效率。
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在Python中，e用于表示科学计数法中的指数部分。1)科学计数法如1.23e4表示12300，1.23e-4表示0.000123。2)使用decimal模块可提高浮点数精度。3)numpy库可优化大数运算。
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在Python中执行SQL查询可以通过sqlite3、mysql-connector-python、psycopg2等库实现。1)连接到数据库，使用sqlite3.connect()。2)创建表和插入数据，使用cursor.execute()。3)执行查询并处理结果，使用cursor.fetchall()。4)关闭连接，使用cursor.close()和conn.close()。这些步骤帮助处理数据并提高编程效率。
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Pycharm的基本功能包括代码编辑、调试和版本控制。1）代码编辑：智能代码补全、语法高亮和错误提示。2）调试：支持断点调试和变量跟踪。3）版本控制：内置Git支持，方便团队协作。
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Python操作套接字的步骤包括：1.创建套接字，指定协议族和类型；2.绑定地址和端口；3.服务器监听连接；4.接受客户端连接或客户端连接服务器；5.发送/接收数据；6.关闭套接字。粘包问题的解决方案是：在发送端先发送数据长度，接收端根据长度接收数据，以明确数据边界。常见错误有端口被占用、连接超时、连接被拒绝及粘包问题。非阻塞编程可通过select模块或多路复用机制实现I/O监听，或使用asyncio库基于协程进行异步处理。TCP与UDP的区别在于可靠性与连接方式，TCP适用于可靠传输场景如文件传输，UD
