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日志记录能提升爬虫的可维护性和调试效率，通过logging模块实现多级别信息分类、异常捕获及文件保存，结合模块化配置实现透明化运行。
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封装通过私有属性、property装饰器和命名约定保护对象状态。使用双下划线定义私有属性，借助getter/setter方法受控访问；@property装饰器实现属性式调用并校验数据；单下划线表示受保护成员，提示内部使用；名称重整（namemangling）防止子类冲突，增强封装性。
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raise可抛出具体异常如raiseValueError("输入值无效")；2.在except中用raise可重新抛出当前异常，保留traceback。
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在Python中，fd是文件描述符（FileDescriptor）的简写。文件描述符是用于表示打开文件的非负整数，通过os模块进行操作。使用文件描述符的好处包括：1.提供了更底层的控制能力，2.适合非阻塞I/O和处理大量文件，但需要注意资源管理、错误处理和跨平台兼容性。
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本文档旨在指导开发者如何在Python类中正确地关闭SQLite3数据库连接。我们将探讨如何使用上下文管理器和装饰器来确保数据库连接在使用后被正确关闭，并处理可能出现的异常，从而保证数据的完整性和程序的稳定性。
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本教程详细介绍了如何在AmazonDynamoDB中高效执行基于排序键模式的批量删除操作，特别针对排序键中包含动态前缀和日期信息的数据。文章将阐述为何应避免使用全表扫描（Scan），并推荐采用分区键查询（Query）结合排序键范围过滤的方法来精确识别待删除项，最终通过批量写入器（BatchWriter）实现高性能数据清理。教程提供了详细的Python代码示例和操作注意事项，旨在帮助开发者优化DynamoDB数据管理策略。
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使用requests库调用API：先安装并导入requests，通过get()或post()发送请求，传入URL、参数和请求头，检查状态码并解析JSON响应，同时设置超时和异常处理以提升程序稳定性。
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本文深入探讨了在使用torchmetrics库计算FID时，将自定义nn.Module作为特征提取器可能遇到的数据类型不匹配问题。通过分析RuntimeError:expectedscalartypeBytebutfoundFloat错误，文章阐明了PyTorch模型通常期望浮点数输入而非字节类型，并提供了将输入图像数据正确转换为浮点数并进行归一化的解决方案及示例代码，旨在帮助开发者顺利集成自定义模型进行FID计算。
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本教程旨在指导用户如何安装特定版本的scikit-learn，以解决因数据集（如load_boston）移除而导致的兼容性问题。由于新版本scikit-learn移除了部分存在伦理争议的数据集，用户若需使用这些数据集，可通过包管理器指定安装旧版本，并提供了pip和conda的详细操作示例。
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答案是文本文件以字符形式存储并依赖编码解析，二进制文件直接存储原始字节。读写时需区分模式（如'r'与'rb'），使用with语句管理资源，避免内存溢出需分块或逐行处理大文件，并注意编码、权限及模式错误。
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正则表达式是Python中处理文本模式匹配的强大工具。1、通过importre导入模块，使用re.match()从字符串开头匹配，如re.match(r'abc','abcdef')成功匹配。2、re.search()在全文查找首个匹配项，如re.search(r'\d+','年龄是25岁')返回'25'。3、re.findall()提取所有非重叠匹配，如re.findall(r'\b[A-Za-z]+\b','HelloworldPython')返回['Hello','world','Python']。
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设置请求头可模拟浏览器行为，避免被识别为爬虫。通过requests的headers参数添加User-Agent、Accept等字段，使服务器误认为请求来自真实用户，提高爬取成功率，并可通过随机切换User-Agent增强隐蔽性。
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使用time.time()、time.perf_counter()、time.process_time()和timeit模块可测量Python代码执行时间；其中time.time()简单但精度低，受系统时钟影响；perf_counter()提供高精度单调计时，适合短时间测量；process_time()仅统计CPU时间，排除I/O等待；timeit模块通过多次重复运行代码并取最优值，适用于微基准测试，能更准确评估小段代码性能。在性能优化中，除时间测量外，还需考虑内存使用、CPU剖析、I/O延迟、算法复杂度
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BlockingIOError是OSError的子类，表示非阻塞IO操作无法立即完成。它常出现在设置为非阻塞模式的文件描述符或套接字上执行读写时，如无数据可读或缓冲区满。例如，在非阻塞socket上调用send()或recv()可能触发此异常。系统底层返回EAGAIN或EWOULDBLOCK错误码，Python将其封装为此异常。处理方法包括使用select、poll等机制等待资源就绪，或采用异步框架如asyncio。关键在于识别其为正常状态提示而非错误，合理设计IO流程以提升性能。
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首先启动命令行输入python或python3进入交互模式，查看版本、执行脚本需定位路径后运行.py文件，使用exit()或快捷键退出，结合help()和历史命令提升效率。
