-
Python中排序列表最常用的方法是list.sort()和sorted()函数。list.sort()直接修改原列表，不返回新列表，适用于无需保留原始顺序的场景；sorted()则返回一个新的已排序列表，原列表保持不变，适合需要保留原始数据的情况。两者均支持reverse参数进行降序排序，并使用高效的Timsort算法。关键区别在于：list.sort()是原地操作，节省内存；sorted()无副作用，更安全灵活。对于复杂排序需求，可通过key参数传入函数实现自定义规则，如按对象属性、忽略大小写或多重条
-
正则表达式是Python3中处理文本的强大工具，通过re模块提供match、search、findall、sub、split等方法实现字符串匹配、搜索、提取、替换与分割，支持元字符、捕获组和模式编译，适用于精确文本操作与高效数据处理。
-
文本模式用于处理字符数据，自动转换编码和换行符，读写字符串类型，适合.txt、.csv等文本文件；2.二进制模式以rb/wb等方式打开，不进行编码转换，读写bytes类型，适用于图片、音频等非文本文件。
-
Python结合Prophet模型能高效进行市场趋势预测，其核心步骤包括：1.获取并整理数据为ds和y两列格式；2.使用Pandas清洗和预处理数据；3.初始化并训练Prophet模型；4.构建未来时间框架并预测；5.通过可视化分析结果。相比传统方法，Prophet优势在于自动处理缺失值、对异常值不敏感、直观分解趋势、季节性和节假日效应，提升可解释性。预测结果中，趋势反映整体走向，季节性揭示周期波动，节假日效应体现特殊事件影响，置信区间用于评估不确定性，辅助库存管理和预算规划。此外，可通过add_regr
-
本教程详细阐述了如何使用Python处理非结构化文本文件和结构化JSON数据，实现跨文件的数据关联与提取。核心内容包括：加载JSON和文本文件、利用正则表达式从文本中高效提取关键设备名称，以及遍历JSON数据结构，根据匹配的设备名称定位并输出相应的URL信息。文章通过清晰的代码示例，指导读者完成从数据读取到信息输出的全过程，并提供了重要的注意事项和扩展建议。
-
使用help()函数、pydoc工具或访问官方文档可高效查阅Python用法。1、在交互式环境中输入help(dict)等命令查看对象文档；2、终端执行pydocrequests或pydoc-kkeyword搜索相关模块；3、通过https://docs.python.org/zh-cn/3/在线查阅完整文档，利用搜索功能精准定位json.dumps等API说明，结合示例代码正确调用。
-
Python中利用正则表达式进行数据验证的核心在于1.定义清晰的规则；2.使用re模块进行模式匹配。通过预设模式检查数据格式是否符合预期，能有效提升数据质量和系统健壮性。具体流程包括：1.定义正则表达式模式，如邮箱、手机号、日期等需明确结构；2.使用re.match、re.search、re.fullmatch或re.findall方法进行匹配；3.处理匹配结果，根据返回值判断是否符合规则。常见应用场景包括：1.邮箱验证（如r"^[a-zA-Z0-9.\_%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-
-
Python模块是.py文件，可定义函数、类、变量和执行代码，通过import导入使用。支持多种导入方式：import模块名、from模块名import成员、import模块名as别名等，便于代码组织与复用，避免命名冲突，提升维护性。
-
首先安装对应数据库的驱动模块，然后使用正确参数建立连接并获取游标，通过游标执行SQL语句实现增删改查，操作完成后提交事务并关闭游标与连接以释放资源。
-
1、从Python官网和NumPy、SciPy文档入手掌握科学计算基础；2、通过Pandas官方指南学习数据处理与特征工程；3、利用scikit-learn实现机器学习模型训练与评估；4、在Keras和PyTorch中构建深度学习网络；5、使用Pipeline整合预处理与建模流程，形成端到端AI开发能力。
-
使用Python的requests库调用教育平台API获取课程数据，需先安装requests并导入，构造含认证信息的请求头，发送GET请求，检查状态码后解析JSON数据；多数API需身份验证，如OAuth2.0或BearerToken，需注册账号获取AppID和AppSecret，请求授权接口获得access_token，并将其加入请求头；面对分页数据，需根据API文档设置page、size等参数，循环请求各页并合并结果；为应对网络波动或限流，应使用try-except捕获异常，设置重试机制与等待时间，记
-
Python列表排序中，sort()和sorted()的主要区别在于：前者原地修改列表并返回None，后者返回新列表而不改变原列表。两者均支持reverse参数控制升降序，以及key参数实现自定义排序逻辑，如按长度、字典值或忽略大小写等。例如，words.sort(key=len)按字符串长度升序排列；sorted(data,key=str.lower)实现不区分大小写的排序。此外，Python使用稳定的Timsort算法，保证相同键值元素的相对顺序不变，这对多阶段排序至关重要——可先按次要条件排序，再按
-
创建Python虚拟环境需用venv模块执行python-mvenvenv_name，激活后通过pip管理项目依赖，避免版本冲突。
-
小文件宜直接读写，大文件需分块处理以节省内存，推荐使用shutil模块自动优化复制；关键在于根据文件大小平衡内存与效率，避免一次性加载未知大小文件。
-
本文探讨了在Pytest框架中，如何将测试用例特有的参数或值高效地传递给自动执行（autouse）的Fixture。通过详细阐述pytest.mark.parametrize装饰器的应用，并结合requestFixture访问测试节点信息，本教程提供了一种清晰且可行的解决方案，确保Fixture能够在测试用例执行前获取所需的动态数据，从而实现更灵活的测试准备工作。
