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@lru_cache提升性能的关键在于合理配置参数与甄别适用函数：需满足纯函数、调用频繁、计算开销大、参数可哈希且范围有限；慎设maxsize，善用typed=True和cache_clear()，避免嵌套污染，必要时选用Redis等专业缓存方案。
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本教程旨在解决接收到多个JSON对象以非标准格式（即没有外部数组括号和逗号分隔）直接连接的场景。我们将介绍一种Python解析策略，通过识别JSON对象的结束和开始标记来精确分割数据流，从而实现对每个独立JSON对象的成功解析和处理。
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批量文件处理的核心是可控、可追踪、可恢复的执行流程，需分四层实现：服务端流式分片上传与校验、异步队列调度任务、单文件原子化错误隔离、前端实时进度反馈。
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单元测试通过验证函数行为提升代码质量与开发效率。它确保输入输出正确、覆盖边界异常，使重构更安全；推动模块化设计，促进依赖注入与接口抽象；加速调试，定位问题迅速，并在CI中保障集成稳定，减少全局状态，提升可维护性。
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当SeleniumPython脚本在点击操作后看似“冻结”且不继续执行，尤其是在新窗口或标签页打开时，通常是因为驱动程序仍在等待当前页面稳定或未切换焦点到新窗口。本教程将详细介绍如何通过有效管理窗口句柄和利用显式等待机制，确保脚本在新窗口加载完成后能顺利继续执行，并提供相应的代码示例和最佳实践。
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确认当前shell类型：输入echo$SHELL，若为/bin/zsh或/bin/bash；2.编辑对应配置文件，zsh用nano~/.zshrc，bash用nano~/.bash_profile；3.在文件末尾添加exportPATH="/your/python/path:$PATH"，如/usr/local/bin或.pyenv路径；4.保存后运行source~/.zshrc或source~/.bash_profile使配置生效；5.验证通过echo$PATH查看路径是否包含，python3
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Python无法直接执行JavaScript，需借助浏览器引擎（如Selenium/Playwright）或Node.js运行时实现调用：Selenium适用于依赖DOM、浏览器API的场景；subprocess调用Node.js适合纯逻辑计算；长期项目推荐JS服务化。
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用"w"模式打开文件即可覆盖原内容，若文件存在则清空后写入，不存在则自动创建；"a"模式不会覆盖而是在末尾追加；重要文件建议先备份或确认再覆盖。
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掌握OpenCV需先安装并导入cv2，理解图像为NumPy数组，学会读取、显示、保存及属性查看；再掌握颜色转换、滤波、边缘检测、几何变换等操作；通过人脸检测、摄像头处理、轮廓提取、颜色识别项目实践，结合官方文档与调试，熟悉BGR通道等细节，逐步精通。
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PCA降维后数据可解释性下降时，可通过保留足够多主成分、结合领域知识分析主成分载荷、使用t-SNE或UMAP等替代方法、或改用特征选择来提升可解释性；当PCA方差解释率低时，可能是数据噪声大、非线性结构、特征相关性低或分布不均所致，需结合数据特点判断并尝试预处理或非线性方法；PCA降维后的数据可直接用于分类或回归，只需先对训练集拟合并转换，再用相同模型转换测试集，最后训练机器学习模型即可，如示例中使用LogisticRegression进行分类并评估准确率。
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Python中用datetime模块获取星期几的核心是.weekday()和.strftime()：前者返回0–6（周一为0），后者用%A/%a格式化英文名，中文需列表映射；字符串日期需先用strptime()解析。
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语义分割标签必须是单通道、整型、像素值为离散类别ID且尺寸与原图严格对齐的图像；需避免RGB输入、浮点型数据、连续灰度值及尺寸错位，加载时须同步变换并验证唯一值、形状与类型。
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在Python单元测试中，当使用unittest.mock.patch模拟一个类并使其方法抛出异常时，可能会遇到对该方法调用次数（call_count）的断言失败。本文将深入探讨此问题，解释为何在模拟类时，实例方法的调用计数应在模拟的实例对象上而非模拟的类对象上进行断言，并提供正确的测试实践，确保即使方法抛出异常，也能准确验证其调用行为。
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应对反爬虫需综合运用多维度策略，核心是模拟真实用户行为并动态调整战术。首先通过请求头伪装、构建高质量代理IP池（区分数据中心、住宅、移动IP）规避基础封锁；其次针对JavaScript渲染内容，优先采用API逆向工程直接获取数据，无法实现时再使用Selenium、Playwright等无头浏览器执行JS并模拟点击、滚动等交互行为；同时为提升隐蔽性，需随机化请求间隔、模拟鼠标轨迹与键盘输入、维护会话状态，并结合指纹伪装技术规避行为检测。最终方案应根据目标网站防御强度、数据价值与成本效益动态权衡，持续迭代优化
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HuggingFaceEmbeddings库在生成文本向量嵌入时，其输出维度由底层预训练模型架构决定，通常是固定值（如768）。本文将深入探讨为何无法直接通过参数修改此维度，并阐明若需不同维度，唯一的途径是进行模型微调。这将帮助开发者理解HuggingFaceEmbeddings的工作原理及其在维度调整方面的固有局限性。
