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__str__用于生成人类可读的字符串，适合展示给用户；__repr__则生成明确无歧义的开发者用字符串，理想情况下可重构对象。两者分工明确，建议优先定义__repr__以保障调试信息完整，再根据需要定义__str__提供友好显示。若只选其一，应优先实现__repr__。
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多线程适用于IO密集型任务，因GIL在IO等待时释放，可实现高效并发；多进程则通过独立解释器绕过GIL，适合CPU密集型任务实现真正并行，但存在内存开销大、IPC复杂等问题。
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本教程旨在解决PythonPip更新时常见的EnvironmentError:[WinError5]Accessdenied权限问题。文章详细阐述了两种有效解决方案：以管理员身份运行命令提示符进行更新，或推荐将Python重新安装到用户拥有完全权限的目录。通过这些方法，用户可以克服系统权限限制，确保Pip顺利升级，维护Python开发环境的稳定。
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首先访问Python官网下载安装包或使用Homebrew安装，具体步骤包括：1.从官网下载并安装Python3，自动集成IDLE和pip3；2.使用Homebrew执行brewinstallpython快速部署；3.通过pyenv管理多个Python版本；4.在终端输入python3--version、whichpython3和pip3--version验证安装。
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Selenium可模拟真实浏览器操作，适用于JavaScript动态网页抓取。1.安装Selenium并配置浏览器驱动；2.使用webdriver启动浏览器访问页面，支持无头模式；3.通过ID、XPath等方式定位元素并进行输入、点击等交互；4.利用WebDriverWait等待元素加载，处理alert弹窗；5.操作完成后调用driver.quit()关闭浏览器释放资源。
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<p>Python中正则表达式通过re模块实现，可用于匹配、搜索、替换和验证文本模式；常用函数包括re.match()（从开头匹配）、re.search()（全局搜索）、re.findall()（查找所有匹配）、re.sub()（替换）和re.compile()（编译模式以提升效率）；核心元字符如.^$*+?{}[]()|\及特殊序列如\d\w\s等用于构建复杂模式；量词默认为贪婪模式（尽可能多匹配），在量词后加?可变为非贪婪模式（尽可能少匹配），适用于提取HTML标签等内容；常见应用场景包括
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运行Python程序的步骤包括：1）保存文件，2）选择合适的运行环境（如命令行、IDE或在线编译器），3）执行代码并查看输出。确保每次修改后保存文件，使用命令行或IDE运行脚本，并仔细阅读输出中的错误信息以解决问题。
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本文介绍了如何使用Python正则表达式来匹配字符串中除了<name>和</name>标签之间的空格之外的所有空格。通过结合捕获组和re.split方法，可以有效地将字符串分割成所需的部分，并过滤掉不需要的空字符串，从而实现精确的字符串处理。
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本文介绍如何利用闭包在Python的可调用类中捕获和存储静态参数。通过functools.partial函数，我们可以创建一个新的可调用对象，该对象预先绑定了部分参数，从而实现静态参数的存储和传递，使得在类初始化时能够灵活地使用这些参数。
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答案是使用len()函数可获取列表长度，示例：my_list=[1,2,3,4,5]，len(my_list)返回5；空列表返回0，常用于判断列表是否为空或配合range()循环。
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本文旨在介绍如何在Python中实现一个通用的方法调用逻辑，即在调用多个特定方法时，自动执行一个通用的方法。不同于常见的装饰器或继承方式，本文将提供一种简洁明了的实现方案，避免使用装饰器、包装方法或继承，直接在方法调用前后插入通用逻辑。
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<p>Python3默认使用UTF-8编码，可通过sys.getdefaultencoding()查看，默认源码文件需以UTF-8保存并添加#--coding:utf-8--声明，运行时可借助locale、io模块或环境变量PYTHONIOENCODING调整编码行为。</p>
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Python包是含__init__.py的文件夹，可被导入并组织模块；普通文件夹无此功能。从Python3.3起支持无__init__.py的命名空间包，但推荐仍使用该文件以明确包结构和初始化行为。
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本文深入探讨了LangChainCSV/PandasDataframeAgent在处理数据分析任务时，可能遇到的一个常见问题：代理返回JSON格式的函数调用而非直接执行。核心原因在于所选LLM与OpenAI函数调用格式不兼容。文章提供了两种有效的解决方案：一是切换至支持OpenAI函数调用的模型，二是改用如ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION等不依赖特定函数调用格式的代理类型，确保代理能够正确执行工具并返回自然语言结果。
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答案：Python中通过try-except机制优雅处理异常，提升代码健壮性；应避免空except和过度捕获，推荐使用具体异常类型、精简try块、finally资源清理，并提倡EAFP编程风格与自定义异常以增强可维护性。
