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Django中执行单元测试主要依赖自带的unittest模块，通过TestCase编写测试用例并使用pythonmanage.pytest运行，支持指定应用、类或方法级别测试，可利用--keepdb、--parallel等参数优化执行，测试中使用Client模拟请求，所有测试在隔离的数据库中运行以保证环境干净。
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本文详细介绍了如何在DjangoORM中利用Q对象实现复杂的AND和OR组合查询。通过将查询条件封装为Q对象，并使用&和|运算符进行逻辑组合，开发者可以灵活构建出满足多重逻辑关系的数据库查询，从而有效处理复杂的过滤需求，并提升代码的可读性和健壮性。
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0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89，使用a=0、b=1的while循环不断计算下一项，直到超过100为止。
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str()用于将数据转为字符串，如str(123)得"123"；拼接需先转换类型，如"今年"+str(25)+"岁"；自定义类可重写__str__控制输出；常用于打印、列表转换和格式化。
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Python列表支持多种运算：1.用+拼接列表生成新列表；2.用重复元素生成新列表；3.通过索引和切片访问或提取子列表；4.+=和=为增强赋值，直接修改原列表；5.in和notin判断成员关系；6.列表可按字典序比较。掌握这些运算可提升数据处理效率，需注意操作是否改变原列表。
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Python的time模块基于Unix时间戳提供时间处理功能，包括获取时间戳、格式化输出、解析字符串及程序休眠等操作。
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Python中无法重载__str__方法，但可通过对象状态实现条件输出。1.__str__用于定义print或str时的字符串表示，每个类仅能有一个该方法。2.可在方法内根据属性值返回不同格式的字符串，如Person类按年龄是否存在调整输出。3.虽不支持参数重载，但可用functools.singledispatchmethod处理其他方法的多态调用（不适用于__str__）。4.需区分__str__与__repr__：前者面向用户可读性，后者用于调试。5.后定义的__str__会覆盖前一个，故应避免重复
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稀疏矩阵能节省内存和提升运算效率，因为它们只存储非零元素及位置信息。1.稀疏数据是指大部分元素为零的数据结构，普通数组存储效率低下；2.Scipy.sparse提供多种格式，如CSR适合行操作，CSC适合列操作，COO适合构造阶段，LIL适合逐行构建；3.创建方式包括使用coo_matrix、csr_matrix等函数或从NumPy数组转换而来；4.使用建议包括选择合适格式、避免频繁转换、利用稀疏特性运算、保存加载优化。
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答案：strip用于去除字符串首尾空白字符，split用于按分隔符拆分字符串为列表。读取文件时应先调用strip()清除换行符和空格，再使用split()拆分数据，避免因格式问题导致解析错误。例如处理CSV文件时，line.strip().split(',')可准确提取字段。该组合在解析配置文件、日志等场景中尤为有效，能稳健处理多余空白。
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gevent通过greenlet实现轻量级协程，利用monkeypatch将标准库函数替换为非阻塞版本，结合事件循环自动调度I/O操作，在单线程中以协作式多任务模拟并发，使开发者能用同步写法编写异步程序，适用于I/O密集型场景。
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答案是Python通过只处理变化部分实现高效增量更新。先用哈希分块或difflib对比新旧文件差异，生成变更集；再仅传输修改的块或行，减少I/O与带宽消耗，适用于大文件同步和文本补丁场景。
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本教程详细介绍了如何使用Python的datetime模块将特定格式的日期时间字符串（如"Thu,04Jan202418:25:01+0000"）转换为Unix时间戳。通过结合strptime()解析字符串和timestamp()获取时间戳，开发者可以高效且精确地处理时间数据，满足日志分析、数据存储等多种场景的需求。
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使用内置函数、避免循环冗余、采用生成器、选择合适数据结构、利用JIT工具可提升Python性能。
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使用Python的turtle模块绘制特定方向和位置的椭圆是一项常见任务。本教程将详细指导您如何利用turtle模块的弧线绘制功能，结合初始位置和方向的调整，精确绘制出一个垂直方向且部分区域跨越Y轴的椭圆。文章将通过示例代码，讲解关键参数和步骤，帮助您掌握turtle绘制复杂图形的技巧。
