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__enter__和__exit__由Python解释器在with语句进入和退出时自动调用：前者返回值绑定as变量，后者接收异常三元组并决定是否吞掉异常；即使__enter__抛异常，__exit__也不会被调用。
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类型提示提升IDE智能提示准确度与代码可维护性，通过标注变量、函数参数和返回值类型，使IDE能精准补全属性、方法并检测类型错误，而运行时判断对提示帮助有限。
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批量文件处理的核心是理清“谁在什么时候对什么文件做了什么”，需明确处理边界、分层解耦逻辑、提供可控执行反馈、以配置驱动替代硬编码。
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核心在于让模型理解审稿语境下的学术意图关系（相同/冲突/补充）。需明确场景目标、构建审稿专用标注数据、设计意图感知微调策略、引入专家反馈闭环优化。
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Python循环结构主要由for和while实现：for用于遍历已知长度的可迭代对象（如列表、字符串、range），支持break、continue和else；while依据条件动态执行，需确保循环变量更新以防死循环。
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性能回归测试是围绕关键路径建立可重复、可对比、可归因的质量守门机制，聚焦高频核心接口、资源敏感操作和数据库关键路径三类场景，通过自动化嵌入CI/CD、环境可控的轻量级基准测试与关联用例执行，结合火焰图、SQL分析、内存快照等根因定位手段，由开发自测担责并遵循《性能红线手册》。
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要获取Python对象的所有属性，常用方法是dir()和__dict__；dir()返回对象所有可访问的属性和方法（包括继承和特殊方法），适用于探索对象的完整接口；而__dict__仅包含实例自身的数据属性，不包含方法和类属性，适合查看实例状态。两者区别在于：dir()提供全面的成员列表，__dict__则聚焦实例的命名空间。若需过滤特殊属性或区分数据与方法，可结合getattr()和callable()进行判断；在继承场景中，dir()遵循MRO包含基类成员，__dict__仅显示实例自身属性。实际应用
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Python获取Cookie主要用于维持会话状态，实现登录保持、绕过基础反爬、调试接口及自动化操作；requests.Session()可自动管理Cookie，支持持久化存储与跨请求共享。
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Python项目运行需三步：确认环境（python--version）、安装依赖（pipinstall-rrequirements.txt）、运行入口文件（如pythonmain.py）；报错时依ModuleNotFoundError、ImportError、语法错误逐项排查。
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循环导入问题可通过延迟导入、重构模块、类型注解和简化依赖解决。1.将import移至函数内以延迟加载；2.抽离公共部分到独立模块打破双向依赖；3.用字符串类型注解或TYPE_CHECKING处理类型提示导入；4.拆分模块、降低耦合以理清依赖关系，重构为根本解决方案。
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EOF是输入流结束的逻辑状态，文件读取时read()或readline()返回空字符串即达EOF，input()遇EOF则抛出EOFError异常。
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可通过piplist查看已安装第三方库，piplist--outdated显示可升级包，pipshow包名查详情，需先确认Python和pip环境并激活虚拟环境再执行。
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本文详解如何在Flask应用中接收HTML表单数据，并使用GmailSMTP安全地发送至指定邮箱，涵盖路由处理、邮件构造、TLS配置及常见失败原因排查。
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Python文件操作异常处理需精准捕获FileNotFoundError、PermissionError等具体异常，优先使用with语句确保资源释放，对临时性错误有限重试，并链式抛出带业务上下文的新异常。
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本文详解如何正确实现基于字典的无向图邻接表表示，重点解决因重复添加边而导致get_number_of_adjacent_vertices返回错误顶点度数的问题，并提供健壮、高效的修复方案。
