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Python做AI项目可从“能跑通”起步，调用现成模型实现图像识别、文本生成、语音转写；聚焦业务小问题用pandas/scikit-learn或PyCaret快速建模；Gradio、PySimpleGUI等轻量部署让成果即刻可用。429 收藏 -
Python自动化办公核心是用脚本实现重复性任务一键执行，机器学习仅作为规则不足时的增强工具；优先解决Excel、PDF、邮件三大高频场景，再通过触发器实现真自动，最后按需引入轻量模型。265 收藏 -
None是Python中表示“无意义结果”的唯一单例对象，类型为NoneType，用is判断，函数默认返回，作安全占位符，不参与运算，强调显式处理。330 收藏 -
文本数据清洗是将杂乱原始文本转化为结构清晰、含义明确、程序可稳定读取的数据，核心包括清理噪声字符、统一标点与大小写、过滤无效行、提取关键信息并结构化。476 收藏 -
Python项目配置管理核心是代码与配置分离，推荐用环境变量+配置类：基类Config定义通用项，子类覆盖环境特有值，敏感信息仅从环境变量读取；.env仅用于本地开发，生产用系统级变量；PydanticSettings支持类型校验与多源合并。142 收藏 -
LightGBM调优需先分析数据分布再设定目标函数：目标右偏时用'regression_l1'或'huber'，分类任务需关注正样本不均衡问题。479 收藏 -
Q-learning是一种无模型强化学习算法，通过Q表存储状态-动作价值，按贝尔曼方程迭代更新：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmaxₐ′Q(s′,a′)−Q(s,a)]，结合ε-greedy策略实现探索与利用平衡。269 收藏 -
必须将带时区的datetime对象统一转为UTC后再取.date()才能准确判断是否同一天；直接比较本地日期或naive时间会导致错误。462 收藏 -
大文件分块读取需按需加载数据块以避免内存溢出，分为按字节、按行、结构化格式及自定义上下文保持四类：字节分块用file.read(size)配rb模式；行分块用forlineinf或itertools.islice；CSV/JSONL/Parquet需专用库逻辑分批；跨块记录需buffer缓存并拼接。415 收藏 -
Python通过__init_subclass__钩子实现继承白名单控制，示例中Base类限制仅A、B可继承，C继承时抛TypeError；装饰器和ABC注册机制为补充方案，元类不推荐。342 收藏 -
Python中文乱码主因是bytes/str混用、编码声明缺失或解码错误；核心原则是明确源头编码，统一UTF-8解码为str，全程按Unicode操作。209 收藏 -
Python正则易因灾难性回溯导致CPU100%和卡死，需用re.fullmatch()、原子组(?>(...))、regex库超时机制及输入长度限制主动防御。367 收藏 -
Python批量处理文件需遵循遍历+读取+解析+保存四步闭环，关键在于选用合适模块并规避路径与编码问题：统一用pathlib.Path处理路径、优先utf-8编码、非正则优先提取、结构化数据用pandas汇总、添加进度提示与错误反馈。434 收藏 -
FastAPI可通过依赖函数接收Query参数实现动态切换依赖实例：在get_processor等依赖中根据mode值返回不同DataProcessor子类实例，或用ProcessorFactory封装创建逻辑，结合Depends链式调用按query参数调整运行时行为，注意请求隔离与参数必填校验。160 收藏 -
start()用于启动新线程并自动调用run()，实现并发；2.run()定义线程任务逻辑，直接调用不创建新线程，仅为主线程中的普通函数调用。356 收藏
