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PythonAI学习是螺旋上升过程，分五阶段：第一阶段夯实编程基础，第二阶段掌握数据处理与可视化，第三阶段入门机器学习流程，第四阶段实战深度学习与PyTorch，第五阶段培养工程化能力。
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Python处理JSON依赖json模块，提供loads/dumps（字符串）和load/dump（文件）四函数，实现Python对象与JSON互转，注意类型映射、非字符串键、不可序列化对象等陷阱，大文件宜用ijson流式解析，结构验证可借助JSONSchema。
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掌握scikit-learn需遵循统一流程：1.用train_test_split划分数据，StandardScaler标准化特征；2.按任务选模型如RandomForestClassifier并fit训练；3.用predict预测，score和classification_report评估；4.通过GridSearchCV调优超参数。关键在于数据预处理一致性和流程规范性。
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Python的sort()方法用于列表原地排序，不返回新列表；sorted()函数则返回新列表。1.sort()默认升序排列数字或字符串列表。2.设置reverse=True实现降序排序。3.使用key参数自定义规则，如按长度len或忽略大小写str.lower排序。4.注意sort()仅适用于列表且修改原数据，若需保留原列表应使用sorted()。掌握这些即可应对多数排序场景。
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FastAPI更适合新项目，因其自带类型校验、异步支持和OpenAPI文档；Flask更轻量灵活，适合中小项目或需高度定制的场景，配合RESTx和Marshmallow可补足能力。
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枚举成员默认不支持大小比较，仅允许使用==或is进行等值判断，因枚举设计目的是类别区分而非数值排序；若需比较功能，可继承IntEnum或通过.value显式获取值后比较，但应避免破坏枚举语义完整性。
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Python爬虫核心是模拟浏览器请求并解析HTML提取数据，主要使用requests发送HTTP请求、BeautifulSoup解析页面，结合异常处理与反爬策略如User-Agent伪装、代理IP和请求间隔控制；面对动态内容可采用Selenium等工具，通过CSV或JSON存储结果，并利用异步、并发、缓存等技术提升性能与稳定性。
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本文介绍一种Python脚本方法，用于识别并删除存在“逐行前缀包含”关系的重复行序列（如“This”→“Thisline”→“Thislinehas”），仅保留每条链中最长的那行。
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分布式文本分析平台采用四层架构：接入层做原始文本清洗与入队；调度层编排任务并支持弹性扩缩；计算层用无状态Worker运行轻量模型；存储层分离原始与结构化数据并提供版本化服务。
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可视化多线程的关键是呈现并发行为、状态变化与数据流向，需通过轻量日志打点采集锁事件、任务执行、阻塞等可观测点，再用ChromeTracing、Matplotlib甘特图或FlameGraph等工具按目标维度绘图。
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Pillow是Python中常用的图像处理库，适合实现裁剪、缩放、旋转等基础操作。安装使用pipinstallpillow并导入Image类即可开始操作，常见问题包括路径错误和格式不支持。主要功能包括resize()调整尺寸、crop()裁剪区域、rotate()旋转图像、transpose()翻转图像。颜色转换可通过convert()方法实现，如转灰度图或去除透明通道。添加水印或文字需使用ImageDraw和ImageFont模块，通过draw.text()绘制文字并指定字体、颜色和位置。Pillow功
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首先在官网下载Python3安装包并双击运行，勾选“AddPythontoPATH”后点击“Customizeinstallation”进入自定义安装；在高级选项中将默认安装路径修改为D:\Python3\，确保路径无中文或空格，确认后点击“Install”完成安装；最后通过命令提示符输入python--version、wherepython、piplist及运行测试脚本验证安装与环境配置是否成功。
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获取字典所有键的方法有两种：一是使用.keys()方法返回动态视图对象，二是直接迭代字典。前者可实时反映字典变化且节省内存，适合需动态同步的场景；后者语法更简洁，符合Pythonic风格，常用于简单遍历。若需列表形式，可用list(dict.keys())转换。两种方式效率相近，实际选择取决于使用需求与代码风格。
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Python测试覆盖率不能等同于代码质量，关键在覆盖关键路径、边界条件和错误场景；需关注分支、条件、路径等细粒度指标，配合coverage.py与pytest-cov实践，并结合突变测试、静态检查等多维质量信号。
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医疗影像识别模型数据准备核心是保障质量、标注一致与分布合理。需清洗DICOM/NIfTI原始数据，标准化格式与灰度范围；明确任务类型后生成可复现的病灶标注掩码。
