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答案是使用importrandom导入模块后调用random.random()、randint(a,b)、uniform(a,b)或choice(list)生成随机数，也可用fromrandomimportrandint,choice直接导入特定函数。
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set是基于哈希表的无序唯一可变容器，要求元素可哈希；list不可哈希故无法入set；tuple可哈希需其元素皆可哈希；去重可转可哈希表示；&与intersection行为一致但后者更灵活；set无索引，pop随机移除元素；遍历时修改会报错；带_update的方法原地修改。
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Python变量作用域遵循LEGB规则，即按Local→Enclosing→Global→Built-in顺序查找；Local指函数内赋值变量，Enclosing指外层函数局部变量（需nonlocal才能修改），Global指模块级变量（修改需global声明），Built-in为内置名称（应避免覆盖）。
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被装饰函数的__name__和__doc__丢失是因为装饰器用新函数替换了原函数，而wrapper默认携带自身元数据；functools.wraps可自动同步__name__、__doc__等属性，避免手动赋值遗漏，类装饰器及嵌套装饰器中同样必须使用。
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Python字典是基于开放寻址法的哈希表，平均查找O(1)但最坏O(n)，依赖键的哈希分布；3.7+插入有序属实现细节而非规范；键须可哈希；defaultdict比setdefault更高效且仅一次哈希。
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异常捕获应按业务边界划定范围，以完整业务步骤为最小可恢复单元；底层抛具体异常，上层依类型响应；慎用裸except，优先明确异常类型；异常后须做状态清理或补偿。
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status_code不是判断抓取成功的唯一标准，因为200响应可能返回反爬页、空白HTML、JS占位符或CDN错误模板；需同时满足状态正常、内容可解析、关键字段存在。
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asyncio.Event是协程安全的布尔标志，仅含“已设置/未设置”状态，需配对使用set()和clear()实现单次通知；误用易致虚假唤醒，复杂场景推荐asyncio.Queue。
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ORM是对象关系映射，将数据库表映射为Python类，行转为对象，字段转属性。SQLAlchemy通过Engine连接数据库，Session操作数据，Base定义模型。例如创建User类对应users表，用session.add()插入数据，无需手写SQL。支持多数据库，提升开发效率与维护性，常用于Flask、FastAPI等框架。
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要从零构建可上线、可维护、可扩展的Python项目，需按CleanArchitecture分层（domain/application/infrastructure/presentation），用Poetry管理依赖，TDD驱动三层测试（单元/集成/端到端），并以Docker+gunicorn+nginx容器化部署。
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argparse中用add_mutually_exclusive_group(required=True)创建必须二选一的互斥参数组，否则默认可全不提供；组内参数类型宜一致，required必须设在组层级而非单个参数；子命令中需在对应子解析器上定义该组。
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Python中CPU密集任务慢的核心是CPython的GIL限制多线程并行，应使用multiprocessing实现真正并行；concurrent.futures.ProcessPoolExecutor更简洁；Cython/Numba、PyPy、Dask/Joblib等为进阶选项，需权衡场景。
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Pandas、NumPy、SciPy应分层协作：Pandas负责数据清洗与表达，NumPy支撑底层向量化计算，SciPy承担统计建模与假设检验；工程化需模块化设计，各层仅传DataFrame或dict，确保可维护、可上线。
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企业级消息系统需兼顾高并发、可靠性、可运维，Kafka适合海量流式场景，RabbitMQ适合强一致性业务；选型看消息量级、顺序性、消费模型、运维成熟度；Python客户端须调优关键参数并实施DLQ、幂等、隔离、监控等防御策略。
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答案是Python的curses模块用于创建终端文本用户界面，支持光标控制、窗口管理、键盘输入处理和颜色显示，通过curses.wrapper()初始化并自动恢复终端状态，需手动刷新屏幕以更新内容。
