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Python变量赋值无需声明类型，通过“=”将变量名绑定到对象，实现动态类型和引用机制，支持多重赋值与灵活命名，提升开发效率但需注意可变对象的共享副作用。
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asyncio通过单线程事件循环调度协程实现并发，任务（Task）是调度基本单位，需主动await让出控制权；应使用create_task并行启动任务，避免直接await导致串行阻塞。
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Python中split()方法用于按分隔符拆分字符串，返回列表。默认不指定分隔符时，按任意空白字符分割并忽略首尾空白及连续空白；指定分隔符时则严格按该字符分割，可能产生空字符串；通过maxsplit参数可限制分割次数，避免过度拆分；若需去除结果中的空字符串，可用列表推导式过滤。
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Python进程间通信主要有四种方式：1.multiprocessing.Queue支持多生产者和消费者，适合消息传递；2.multiprocessing.Pipe提供双向通道，适用于两个进程间高效通信；3.Value和Array通过共享内存共享基本类型数据，效率高但需注意同步；4.Manager支持列表、字典等复杂对象共享，灵活性好但性能较低。根据需求选择：频繁消息传递用Queue，点对点用Pipe，基础数据用Value/Array，复杂结构用Manager。
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小米造车后的下一个战略方向是人形机器人，雷军称“未来5年小米工厂要被人形机器人占领，家庭才是终极战场”，并已提前布局，如引进前特斯拉Optimus灵巧手负责人卢泽宇。
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大模型上下文管理指在有限token窗口内策略性组织、筛选、压缩和调度信息。包括语义分块（按标题/函数/句子边界）、动态检索注入（RAG）、滑动窗口与摘要缓存协同，以及关键实体索引。
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FastAPI适合轻量高性能API微服务，Django适合需内置功能的中型微服务；前者强调异步、自动文档与低耦合，后者侧重全栈集成与快速开发，实践中可混合使用。
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Python采集并发控制的核心是平衡稳定与守规，需兼顾目标站承受力、本机资源上限及并发模型差异，用Semaphore限流、随机sleep节制频率，并配置超时重试与错误隔离。
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Docker通过镜像封装代码、依赖、环境实现“一次构建，到处运行”，解决Python项目部署时的环境不一致问题；关键在于合理编写Dockerfile、区分开发与生产运行方式，并配置健康检查与资源限制。
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Python中无法强制终止线程，推荐使用标志位或Event事件实现协作式停止。例如通过设置布尔变量或threading.Event通知线程退出，避免资源泄漏；若需强制终止，可改用multiprocessing.Process及其terminate()方法。
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日志应分级语义化、统一链路追踪、多渠道动态采样、结构化输出并集成可观测体系：DEBUG仅开发用，INFO记关键节点，WARNING标需关注行为，ERROR带完整上下文，CRITICAL限服务宕机等；全链路透传trace_id与span_id；INFO异步落盘，ERROR实时告警，DEBUG热启；采样支持固定率、条件触发与错误突增自动升频；采用JSON结构化日志，含UTC时间戳、service_name、event等字段，并与OpenTelemetry联动实现日志-指标-链路三合一查询。
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本文详解如何在Playwright（Python）中正确配置ignore_https_errors=True以解决“SSLpeercertificateorSSHremotekeywasnotOK”错误，并强调其适用场景、安全边界与最佳实践。
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pyenv是通过修改$PATH优先级在Shell层级管理多Python版本的轻量可靠方案，支持全局、局部和会话级切换，并可集成pyenv-virtualenv创建隔离环境。
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掌握matplotlib和seaborn绘图核心在于数据对齐、坐标轴控制与图例清晰：折线图重趋势表达与色弱友好标注，柱状图重分类对比与零起点规范，组合图需双Y轴明确标注，辅以样式统一与高清导出。
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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。
