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print()和input()是Python基础I/O函数，需掌握换行控制、格式化、类型转换及异常处理；input()恒返字符串，须手动转类型并捕获ValueError与EOFError；组合使用时应提示清晰、校验充分、输出美观。
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上线前须解决稳定性与合规问题：设随机UA并轮换、带抖动等待、复用session并更新请求头、429/403/503时暂停IP；Redis用连接池；MySQL超长字段截断+脱敏；严守robots.txt及个人信息保护法。
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贝叶斯优化是用概率模型智能选择超参数的高效方法，适用于训练慢、评估贵的模型；需明确定义目标与合理参数空间，用Hyperopt实现，结合交叉验证与可复现设置，最终在独立测试集验证效果。
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答案：pdb是Python内置调试工具，可通过命令行或breakpoint()插入断点，支持n、s、c、p等命令进行单步执行、查看变量和调用栈，相比print更高效，适用于本地及远程调试，尤其在无图形界面环境优势明显，而IDE调试器则在可视化、易用性上更优，两者可互补使用。
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调试Python代码应依问题复杂度选择print或断点：print适合轻量即时验证，需加标签、及时清理；断点（IDE或pdb）适用于深层逻辑，支持动态观察变量；二者可组合使用提升效率。
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PythonWeb数据清洗需嵌入请求流程：一在接收参数时用Pydantic校验转换；二在读库返前端前格式化/脱敏；三在调第三方API后统一字段与状态；四批量操作交由Celery+Pandas异步处理；五规则须可配置、可审计、带日志。
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分布式日志收集需统一采集、标准化格式、可靠传输，推荐Filebeat+Kafka+Logstash/Elasticsearch组合；Python日志须注入trace_id/span_id实现链路追踪打通；实时监控聚焦高频错误、慢请求关联异常及业务指标提取；存储采用热/温/冷分层策略并配合采样与过滤控本。
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提升分类模型召回率需从阈值调整、类别平衡、算法选择、特征工程四层协同优化：降低预测阈值（如0.3）、用SMOTE/Tomek处理不平衡、选用scale_pos_weight或focalloss的模型、构造正样本敏感特征，并以业务漏判代价为优化标尺。
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文本分类关键在理解任务本质、数据特性与模型行为的关系，需扎实掌握预处理、建模、调试、评估全流程，而非仅调库跑模型；应先厘清业务逻辑、标注难例、分析分布，并依数据规模选择合适模型与验证方法。
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使用venv可创建隔离的Python环境以避免依赖冲突。1.创建：运行python-mvenvmyenv生成独立环境；2.激活：Windows用myenv\Scripts\activate，macOS/Linux用sourcemyenv/bin/activate；3.安装包：激活后用pipinstall安装的包仅限当前环境；4.查看包：piplist列出已安装包；5.退出：执行deactivate关闭虚拟环境；6.删除：直接删除环境文件夹如rm-rfmyenv；建议将环境命名为venv或.venv，并用p
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Linux中Python环境变量设置关键是正确修改PATH和PYTHONPATH并确保生效范围。先用which或sys.executable确认Python路径；将目标bin目录加到PATH开头实现版本优先调用；PYTHONPATH用于指定模块搜索路径，需含__init__.py；修改~/.bashrc或~/.zshrc后执行source命令或重启终端生效。
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Python邮件自动化核心是SMTP发信与IMAP收信分工协作：SMTP负责认证、构建RFC标准邮件并发送，IMAP负责登录、选文件夹、搜索筛选及获取邮件；关键在流程逻辑、异常处理（登录失败/SSL错配/权限限制）和安全实践（应用密码、环境变量存凭证）。
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在TensorFlow中实现Q-learning时，若每轮训练后保存模型但未清理计算图状态，会导致内存持续累积、图结构冗余，从而引发训练速度逐轮显著下降；调用tf.keras.backend.clear_session()可有效释放全局资源，恢复稳定训练性能。
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高效学AI需聚焦Python基础、scikit-learn完整流程、PyTorch/TensorFlow核心概念，以小项目驱动理解，善用可视化与调试，建立数学直觉而非硬算，坚持每日代码复盘。
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pandas去重需指定subset业务主键，keep参数控制保留策略，NaN需谨慎处理；空值应按成因选择填充或删除；类型转换前须用coerce验证；清洗步骤应函数化、可复现、可版本控制。
