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答案：Python通过def定义函数，支持默认参数、可变参数、lambda匿名函数及类型提示。使用def关键字封装代码块，提升复用性；带默认值的参数简化调用；args和*kwargs处理不定长参数；lambda用于单行函数；类型提示增强可读性，适用于维护复杂项目。
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首先打开命令行工具，输入python--version或python3--version查看版本；若命令无效，可进入Python交互环境或使用sys.version代码方式获取详细版本信息。
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本教程详细介绍了如何使用SeleniumWebDriver处理网页中动态展开的下拉菜单，并从中提取嵌套的子分类链接。我们将通过识别并迭代点击展开图标，实现所有子菜单的可见化，随后筛选并收集目标href属性。内容涵盖Selenium环境配置、元素定位技巧、动态DOM交互策略，并提供完整的Python代码示例，旨在帮助开发者高效地从复杂网页结构中抓取所需数据。
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本教程详细介绍了如何在PandasDataFrame中为每个分组生成一个独立的、递增的序列ID。通过结合使用groupby()和cumcount()方法，您可以轻松实现基于特定列值重置计数的功能，从而创建出结构化的、易于管理的分组标识符。
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本文旨在解决使用yfinance库时，因查询无效股票代码而导致后续有效查询受阻的问题，并提供一套健壮的数据获取策略。我们将深入探讨yfinance的错误处理机制，区分Python异常与API返回的空数据或警告信息，并通过实践代码演示如何结合try-except块和数据帧校验，确保即使面对问题股票，也能稳定地获取有效数据。
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本教程详细介绍了如何在PySparkDataFrame中对多个列应用多个聚合函数（如min和max），并将结果以行式结构呈现。通过分步演示，我们展示了如何利用select进行初步聚合，并结合unionByName技巧将聚合结果重塑为易于分析的行式格式，适用于需要定制化聚合报告的场景。
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Python的map函数用于将指定函数应用于可迭代对象的每个元素，返回处理后的迭代器。它支持单个或多个可迭代对象，结合lambda、partial或内置函数可实现简洁高效的批量操作，适用于数据转换、清洗、验证等场景。与列表推导式相比，map在处理简单映射时更符合函数式风格，尤其当使用内置函数时性能更优；而列表推导式在包含条件过滤或多层嵌套时更具可读性。实际开发中，map在数据预处理、链式管道和并行计算（如multiprocessing.Pool.map）中表现突出，是提升代码简洁性与效率的有效工具。
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本文旨在解决GitHubActions在构建Python包时，版本号与发布标签不匹配的问题。核心在于理解GitHubActions如何处理发布事件，以及确保在创建发布标签时，setup.py文件中的版本号已正确更新并提交。通过调整标签创建流程，可以有效避免构建失败，确保每次发布都使用与标签一致的版本。
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在Python中计算数据累积和，最常用的方法是使用NumPy的cumsum函数或Pandas的cumsum方法。1.NumPy的cumsum支持多维数组操作，默认展平数组进行累加，也可通过axis参数指定轴向，如axis=0按列累加、axis=1按行累加；2.Pandas的cumsum适用于Series和DataFrame，保留索引与列名，便于表格数据分析，并支持skipna参数处理缺失值及groupby结合实现分组累积求和；3.性能方面，NumPy和Pandas的cumsum基于C语言实现，高效稳定，是
