通过多次调用matplotlib.pyplot.figure()可创建多个独立图形窗口，每次调用后紧跟绘图命令即可将内容绘制到对应画布，如figure(1)和figure(2)分别显示不同图表，结合figsize和dpi参数可自定义图像大小与分辨率，最后调用plt.show()显示所有图形。

graphlib模块提供TopologicalSorter类用于DAG拓扑排序，支持添加依赖、处理多前置节点及独立任务，通过static_order获取顺序，prepare与done实现增量调度，遇环抛CycleError。

答案是使用for循环对特定索引求和有多种方法：1.遍历固定索引列表，如indices=[0,2,4]，通过numbers[i]累加；2.用range(0,len(numbers),2)取偶数索引，步长为2；3.使用enumerate()判断索引条件，如index>2或idx%3==0；4.结合sum()与列表推导式可简洁实现，如sum(numbers[i]foriinrange(0,len(numbers),2))。根据需求选择合适方式即可。

企业应用中模型部署的核心是将训练好的模型转化为稳定、可调用、可监控的服务，需兼顾性能、安全、更新与协作；关键步骤包括模型标准化（统一格式、剥离训练依赖、本地验证）、API封装（FastAPI、清晰协议、基础防护）、容器化编排（Docker精简镜像、K8s弹性管理）及可观测运维（多层指标监控、结构化日志、灰度更新闭环）。

Pythonmultiprocessing模块通过独立进程绕过GIL实现CPU密集型任务多核并发，需掌握进程创建、进程池、进程间通信及异常处理四大核心环节。

Pythondatetime模块核心类包括date、time、datetime、timedelta和tzinfo，分别处理纯日期、纯时间、完整时间点、时间差及时区；需区分naive与aware时间，熟练使用strptime/strftime进行解析与格式化，并通过zoneinfo处理时区。

PythonWebSocket实战核心是用asyncio+websockets实现轻量双向通信，需理清连接生命周期、分组管理频道、定义type字段JSON协议，并通过定时ping/pong维护连接稳定性。

普通人入门AI的实用路径是：先用Python跑通一个最小AI项目（如MNIST识别），再按目标方向（图像/NLP/语音）拆解学习技能树，最后在真实小场景中闭环验证。

PythonOOP核心是类与对象：类是抽象模板，定义属性和方法；对象是具体实例，拥有独立状态；self指向当前实例，实现方法对对象属性的访问。

API爬虫核心在于理解接口规则而非编码，80%精力用于分析URL参数、请求方法、Headers、响应结构等；需用开发者工具抓包，Python模拟时注意Session复用、签名生成、错误处理与限频日志。

TCP粘包需通过协议约定、缓冲累积与规则切分解决；推荐定长头+变长体或分隔符方案；用StreamReader手动管理缓冲区逐条解析，避免readuntil的不可控性。

核心是用直方图+KDE判断分布形态，箱线图识别异常与偏态，小提琴图对比多组分布，CDF图精确比较差异；需据数据量和目标灵活组合2–3种，并规范标注。

合理使用批量写入、缓冲控制和高效数据格式可显著提升Python文件写入性能。1.通过累积数据后一次性写入减少系统调用开销；2.使用writelines()或''.join()合并文本行，结合列表暂存；3.withopen中设置buffering参数（如8192）优化缓冲；4.二进制模式配合BufferedWriter实现更优I/O控制；5.结构化数据优先选用pickle、numpy.save等二进制格式；6.JSON/CSV整体序列化后写入，避免逐行操作；7.利用StringIO/BytesIO构建内容减

企业模型调优是围绕业务目标、数据质量、部署约束和迭代机制的工程化闭环，核心是保障模型在真实场景中持续稳定发挥价值。需明确业务导向的调优目标与线上评估口径，分层诊断数据、特征、模型问题，按阶段选择适配手段，并建立含分布监控、影子模式、模型卡片的可持续机制。

Flashtext是一款高效Python模块，利用Trie树结构实现快速关键词提取与替换，支持批量添加、不区分大小写模式，适用于日志处理、敏感词过滤等场景，性能优于正则表达式。