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答案：使用Python爬取商品信息需先分析网页结构，再用requests发送请求获取页面内容，通过BeautifulSoup解析HTML提取数据，最后保存为CSV文件。过程中需添加headers避免反爬，控制请求频率，并遵守网站robots.txt规则。对于动态加载的页面，应采用Selenium等工具模拟浏览器操作。
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Python包通过__init__.py实现初始化，可统一暴露接口、控制导入行为、执行初始化逻辑并简化结构管理，提升模块易用性与组织清晰度。
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本文旨在解决SpringBoot应用通过Java调用Python脚本时，出现ModuleNotFoundError的常见问题，特别是针对python-dotenv等模块。核心在于Java执行的Python解释器未能正确识别虚拟环境中的模块路径。文章将详细阐述问题根源，并提供Java和Python两侧的修改方案，确保Python脚本及其依赖能在Java环境中顺利执行，适用于开发与部署场景。
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用Python开发区块链可以通过以下步骤实现：1.定义区块结构，包含索引、时间戳、数据、前哈希及自身哈希；2.创建区块链类管理区块链接与验证；3.加入工作量证明机制增强安全性。具体实现包括构建Block类生成区块信息，使用SHA-256计算哈希值，通过Blockchain类添加区块并校验链的完整性，最后加入挖矿逻辑要求哈希满足特定难度条件。整个过程涵盖了区块链的核心机制，适合初学者快速理解与实践。
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使用csv模块和pandas是Python读取CSV文件最常用的方法；csv适合基础逐行处理，pandas则擅长高效的数据分析与大规模操作，结合二者可应对绝大多数场景。
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PyCharm适合工程化开发，提供智能补全、调试及Web框架支持；VSCode轻量开源，插件丰富，适合定制；JupyterNotebook交互性强，适用于数据分析与教学；其他如SublimeText、Spyder等按需选用，工具选择应结合项目类型与个人习惯，熟练掌握一种更利于效率提升。
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本教程详细介绍了如何在DuckDB中直接将SQLSELECT查询结果转换为特定格式的JSON对象，无需借助外部工具或中间文件。通过利用DuckDB的LIST聚合函数和STRUCT数据类型，您可以高效地将多行数据聚合为以列名为键、列值列表为值的JSON结构。本文将提供具体示例和操作步骤，帮助您在DuckDB中实现数据的高级JSON输出。
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最核心的合并方法是pd.merge()，它基于共同列或索引进行内、左、右、外连接；on参数指定连接键，支持单列或多列匹配；当列名不同时可用left_on和right_on；重复列名通过suffixes自定义后缀区分；pd.concat()用于沿轴堆叠数据，适合结构相似的数据拼接；基于索引合并需设置left_index和right_index，索引冲突可通过reset_index或ignore_index处理。
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在Python中，向列表添加元素常用append()、extend()和insert()方法；append()用于在末尾添加单个元素，如my_list.append(4)将4添加到列表末尾；extend()可将可迭代对象的元素逐一添加至末尾，如my_list.extend([4,5])；使用+=操作符效果类似extend()；若要在指定位置插入元素，则使用insert(index,element)，如my_list.insert(1,'a')在索引1前插入'a'；此外还可利用切片语法实现插入，如my_li
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Python中正无穷用float('inf')表示，math.inf（Python3.5+）为其等价常量；二者均为浮点型无穷值，支持标准数值运算，不可用1e308等有限大数替代。
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multiprocessing.Pool常用方法包括apply、apply_async、map、map_async、starmap、starmap_async，用于并行执行任务，其中异步方法支持非阻塞执行，配合close和join可安全关闭进程池。
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本教程详细介绍了如何在PythonPandas中，使用map函数结合字符串格式化，将DataFrame中的浮点数列精确地转换为指定小数位数的百分比字符串。通过'{:.X%}'.format语法，我们能够确保数值在转换为百分比时，能够按照期望的精度进行四舍五入，避免常见格式化方法可能导致的精度丢失问题，从而实现数据的清晰展示。
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本教程详细讲解如何使用Python的re.sub函数进行高级文本替换，特别关注在多行文本中，如何通过非贪婪匹配精确捕获特定起始和结束标记之间的内容，并对其进行自定义修改，例如移除内部的换行符。文章将深入探讨非贪婪量词+?、re.DOTALL标志以及替换函数的使用，帮助读者高效处理复杂的文本替换任务。
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本文探讨了在Python中使用os.getenv获取环境变量并将其转换为整数时，如何解决Mypy的类型检查错误。我们将介绍多种安全处理None返回值的方法，包括使用or运算符提供默认值、利用os.getenv的default参数以及通过显式None检查进行类型窄化，确保代码的健壮性和类型安全。
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本文旨在解决VSCode中Python代码运行结果与终端不一致的问题，尤其是在使用Python3特有语法（如print()函数的sep参数）时出现的错误。核心原因通常是VSCode内部选择了错误的Python解释器版本。教程将详细指导用户如何验证、选择并配置正确的Python3解释器，确保开发环境的一致性和代码的正确执行。
