-
在Python中检查文件是否存在可以使用以下方法：1.使用os.path.exists()，但它不能区分文件和目录；2.使用os.path.isfile()，它只对文件返回True；3.使用pathlib.Path.is_file()，适用于Python3.4及以后版本。检查多个文件时可以使用列表推导式，但需注意性能问题。
-
sorted()的key参数必须返回可比较的值；字典需通过key指定排序依据（如键、值或键值对），按值排序时key函数须返回单一可比类型，否则抛TypeError。
-
该选time.perf_counter()：它单调递增、高精度、不受系统时钟调整影响；time.time()可能因NTP同步导致负耗时，仅适合记录绝对时间点。
-
Python异常处理是理解错误传播、异常对象生命周期和控制流重定向的系统过程；异常是BaseException子类实例，按MRO匹配except，else在无异常时执行，finally必执行，应精准捕获、善用日志与异常链。
-
可通过engine.pool.checked_out()和engine.pool.checked_in()获取当前借出与空闲连接数，二者之和反映实时使用状态；需结合SELECT1执行检测真实可用性，并监控checked_out持续上升以定位连接泄漏。
-
rolling()默认右对齐，前N−1行不足时返回NaN；需中心对齐用center=True；时间序列优先用rolling('5D')；min_periods=1可首行出值但掩盖稀疏问题；apply()须返回标量，推荐lambdax:x.quantile(0.5)；skipna默认True，min_periods控制有效值下限；多列直接df.rolling(5).mean()自动广播。
-
re.finditer()更省内存，返回迭代器，每次只生成一个Match对象；re.findall()返回列表，支持索引、切片和多次遍历，适合需随机访问或直接传给len()等函数的场景。
-
drop默认不修改原数据，需inplace=True或赋值；删多列须用列表；axis=1不可省略；del可原地删单列但无条件筛选功能。
-
<p>TaskGroup会自动取消其余任务，gather默认不会；TaskGroup用asyncwith管理生命周期，抛出ExceptionGroup并需except*捕获，而gather无语法约束、异常不聚合、需手动处理返回值。</p>
-
Python私有变量并非真正私有，仅通过命名约定（如_var）和名称修饰（如__var→_ClassName__var）实现弱约束，不提供强制访问控制，仅防误用。
-
<p>/是真除法返回浮点数，%是取模运算返回非负余数；判断奇偶、轮询索引等必须用%；Python中%与//互补满足a==(a//b)*b+(a%b)，divmod封装该关系。</p>
-
pandas.read_excel可通过sheet_name指定工作表（字符串名、整数索引或None返回全部），用skiprows跳过前N行，配合header或names自定义列名，支持整数或列表跳过特定行。
-
piplist显示当前环境已安装包但默认过滤可编辑安装包，pipfreeze则导出可复现安装的精确依赖列表，二者语义与用途截然不同。
-
本文介绍如何改造原有的DMS字符串解析方法，使其能兼容带秒（如44°05′00″N）和不带秒（如44°05′N）两种标准地理坐标格式，通过优化正则表达式与空值处理实现零报错转换。
-
最直接可靠的方式是调用CreateFile并设dwShareMode=0和OPEN_EXISTING；若返回INVALID_HANDLE_VALUE且GetLastError()为ERROR_SHARING_VIOLATION，说明文件被独占打开。
