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对象方法是定义在类中用于操作实例的函数，第一个参数为self，由实例调用，可访问或修改对象属性。例如Person类的greet方法通过self.name获取名字并返回问候语，每个对象共享方法但拥有独立属性。
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答案：使用os.mkdir创建单层目录需确保父目录存在，而os.makedirs可递归创建多层目录；通过exist_ok=True参数可避免文件夹已存在时的错误；结合os.path.join可安全拼接路径，在指定位置创建文件夹；批量创建可用循环或列表推导式实现；删除空文件夹用os.rmdir，非空文件夹则需shutil.rmtree。
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Python通过双下划线实现“私有”属性和方法，本质是名称混淆而非强制私有，目的是避免子类冲突并提示内部使用，体现“我们都是成年人”的设计哲学。
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ReferenceError发生在访问已被销毁对象的弱引用时，常见于weakref模块使用场景。示例中通过weakref.ref()创建弱引用，当原对象被del删除后，再次调用弱引用会抛出ReferenceError。解决方法包括：使用前检查弱引用是否为None、合理管理对象生命周期、避免长期持有未验证的弱引用，并在必要时采用强引用或上下文管理器确保对象存在。关键是在每次访问弱引用前判断其有效性以防止异常。
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本教程旨在解决MoviePy在使用ImageClip.resize()方法时，因Pillow库版本不兼容导致的AttributeError:module'PIL.Image'hasnoattribute'ANTIALIAS'错误。即使显式指定其他插值方法，此问题也可能出现。核心解决方案是通过将Pillow库降级到9.5.0版本来恢复对Image.ANTIALIAS属性的支持，从而确保MoviePy的图像处理功能正常运行。
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首先检查类是否正确定义并正确实例化。在Python3中，需用class定义类，通过__init__初始化属性，并用括号创建实例；接着可通过点号访问属性和方法，注意方法第一个参数为self；继承时子类可使用super()调用父类方法，并可扩展或重写功能；此外可用@staticmethod定义静态方法，@classmethod定义类方法，分别用于无需实例或依赖类的操作。
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捕获KeyboardInterrupt异常可避免程序因Ctrl+C强制终止而崩溃，通过try-except结构或信号处理机制实现优雅退出。示例中展示了在循环任务中响应中断并释放资源的方法，强调应提供用户反馈而非吞掉异常，确保程序友好性和健壮性。合理处理能提升用户体验与代码可靠性。
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本教程详细介绍了在Matplotlib中调整Y轴刻度标签字体大小的方法，尤其适用于Tkinter嵌入式动态图表。文章提供了两种核心解决方案：使用set_yticklabels结合get_yticklabels进行精确控制，以及利用tick_params实现更广泛的兼容性。同时，教程还包含了代码示例、关键注意事项及故障排除指南，帮助开发者有效解决图表字体显示问题。
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布尔值True和False是Python中控制流程的基础，用于条件判断和循环。它们属于bool类型且等价于1和0，可通过比较操作获得。逻辑运算符and、or、not用于组合或反转布尔表达式，并具有短路特性。在真值测试中，None、False、0、空序列等被视为False，其他对象通常为True。if语句利用布尔表达式决定执行路径，支持链式比较和嵌套结构，提升代码可读性与逻辑准确性。
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本文详细介绍了如何在PandasDataFrame中，结合groupby和expanding函数，高效准确地计算指定值在各组扩展窗口内的百分位排名。通过一个实际示例，我们阐明了apply方法中lambda函数正确使用x参数的关键，避免了常见的错误，并提供了清晰的代码实现和解释，旨在帮助读者掌握此复杂数据转换技巧。
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pop()方法用于删除列表中指定索引的元素并返回该元素，不指定索引时默认删除并返回最后一个元素；支持正负索引，直接修改原列表，与del和remove()不同，pop()有返回值，常用于需要取出元素的场景。
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本文详细探讨了在PyQt应用程序中，如何有效地管理QDialog和QMainWindow之间的显示顺序和交互流程。通过利用QDialog.exec_()方法的模态特性及其返回值，以及将应用程序启动逻辑封装在独立的main()函数中，可以确保对话框按预期顺序执行，并在成功完成后无缝地显示主窗口，从而构建出结构清晰、用户体验流畅的PyQt应用。
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答案：Python中多维列表扁平化有多种方法，列表推导式适用于固定层级，itertools.chain.from_iterable效率高但仅限一层，递归函数可处理任意深度嵌套，而sum([],[])性能差不推荐；面对不规则嵌套或混合类型，需通过类型判断的递归方案；若需保留结构信息，可在扁平化时记录元素路径，或结合Pandas等工具进行后续处理。
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groupby是Pandas中用于按列分组并进行聚合运算的核心方法。其基本形式为df.groupby(分组依据)[目标列].聚合方法()，例如按“地区”分组后对“销售额”求和：df.groupby('地区')['销售额'].sum()。常见聚合方式包括sum()、mean()、count()、max()、min()等，还可通过agg()同时应用多个函数，如df.groupby('地区')['销售额'].agg(['sum','mean','max'])。多列分组及多指标聚合可通过字典形式指定，如df.gr
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Python中使用threading模块实现多线程可提升I/O密集型任务效率。1.导入threading模块；2.定义线程执行函数；3.创建Thread对象并指定target和参数；4.调用start()启动线程；5.可选调用join()等待线程完成；6.示例展示并发执行三个任务；7.可通过继承Thread类重写run()方法实现复杂逻辑。注意GIL限制，CPU密集型任务建议使用multiprocessing。
