-
Pythonlogging模块默认线程安全，多线程下使用标准Handler可避免日志混乱；应避免自定义非线程安全写入，推荐配置日志格式包含线程信息，并可通过QueueHandler+QueueListener实现高性能异步日志。
-
Python中排序主要用sort()和sorted()，前者原地修改列表返回None，后者返回新列表不改变原数据，根据是否需保留原顺序选择方法。
-
答案：抓取问答社区内容需分析网站结构，使用requests或Selenium获取数据，结合BeautifulSoup解析HTML，应对动态加载与反爬机制，遵守法律与平台规则，灵活调整方案以有效采集数据。
-
多线程本质是理清执行主体、时机、资源与任务的关系，需通过时序图、带标识日志、线程转储和压力测试四步可视化验证。
-
GIL是CPython中限制多线程并行执行的互斥锁，它确保同一时刻只有一个线程运行Python字节码，主要影响CPU密集型任务的并发性能；在I/O密集型场景下，线程会释放GIL，仍可提升效率；为应对GIL限制，应使用multiprocessing实现多进程并行、借助C扩展或异步编程asyncio优化性能。
-
要匹配特定文件扩展名，需用正则表达式锚定结尾并正确分组。1.匹配单个扩展名时，使用$锚定符确保以目标扩展名结尾，如r'\\.txt$'；2.匹配多个扩展名之一时，用非捕获组结合锚定符，如r'\.(?:jpg|png|gif)$'；3.动态生成扩展名列表时可拼接字符串实现；4.忽略大小写时加re.IGNORECASE标志；5.处理路径时应先提取文件名再匹配，防止误判路径中的点号。
-
爬虫开发到模型部署是需分阶段聚焦、反复验证的工程闭环，核心在于数据获取要稳、特征处理要准、模型训练要可复现、服务部署要轻量可靠。
-
答案是使用for循环累加1到n的整数。定义变量total=0，遍历range(1,n+1)，逐个累加至total，最后输出结果；可封装为函数并处理n<1的边界情况。
-
异常传播是调用栈的逆向遍历过程，当函数发生未捕获异常时，会沿调用链向上抛出，直至被匹配的except块处理或导致程序终止，调用栈决定传播路径，traceback模块可追踪完整轨迹。
-
time模块是Python中处理时间的核心工具，提供时间戳、结构化时间和格式化字符串间的转换。1.time.time()获取当前时间戳；2.time.localtime()将时间戳转为本地struct_time；3.time.strftime()按格式输出时间字符串；4.time.strptime()解析字符串为struct_time；5.time.sleep()实现程序延时。常见转换包括时间戳与struct_time互转、struct_time与字符串互转。配合datetime模块使用更灵活，需注意格式
-
使用json.dumps()将Python对象编码为JSON字符串，支持dict、list、str等类型，通过ensure_ascii=False显示中文，indent设置缩进；用json.dump()写入文件。
-
Kafka是一个高吞吐量分布式发布-订阅消息系统，用于实时数据流处理；Python通过kafka-python等第三方库实现消息生产与消费，支持微服务通信、日志聚合和实时处理等场景。
-
装饰器是Python中用于包装或修改函数、方法或类行为的高阶函数，无需修改原代码即可添加日志、计时、权限校验等横切关注点。其核心语法为@decorator_name，本质是将函数作为参数传入装饰器并返回新函数。使用functools.wraps可保留原函数元信息，避免调试困难。带参数的装饰器需多一层嵌套结构，如@log_level(level="DEBUG")。装饰器解决了代码重复和关注点分离问题，广泛应用于Web路由（@app.route）、权限控制（@login_required）、限流、缓存（@lr
-
Asyncio的事件循环类型因操作系统而异，Linux通常采用SelectorEventLoop，Windows则使用ProactorEventLoop。本文将深入探讨这些差异的根源，并提供在Python代码中明确指定或检查当前事件循环类型的方法，帮助开发者实现跨平台一致性或满足特定需求。
-
答案是pip和conda各有侧重，pip专注Python包管理，适合简单项目；conda则提供跨语言、跨平台的环境与依赖管理，尤其适合复杂的数据科学项目。pip依赖PyPI安装纯Python包，难以处理非Python依赖和版本冲突，易导致“依赖地狱”；而conda通过独立环境隔离和预编译包，能统一管理Python及非Python依赖，确保环境可重复。在实际应用中，纯Python项目可用pip，而涉及多语言工具、复杂二进制依赖或多版本共存时，应优先使用conda。两者可协同：用conda搭建基础环境，再用p
