-
本文详解如何修复文本预处理代码中正则表达式误删首字母、SpaCy停用词过滤失效、单元测试断言失败等核心问题，并提供可运行的完整解决方案。
-
list不可哈希，因它是可变类型，不满足哈希要求：生命周期内哈希值不变且等值对象哈希值相同；字典key必须可哈希才能正确寻址；常见可哈希类型包括int、str、tuple（元素皆可哈希）、frozenset等；可用tuple(my_list)等方式转换list为可哈希形式。
-
推荐方式是ORM插入后调用session.flush()再访问obj.id，兼容所有支持自增主键的数据库；进阶方式用insert().returning()仅限PostgreSQL等支持RETURNING的数据库。
-
数据清洗需直击痛点：读取时用skiprows、na_values等参数过滤脏行；用str.replace和str.extract处理“人话型”数据；按业务逻辑去重填缺；用to_datetime硬扛混乱日期；每次清洗后检查效果并反思源头问题。
-
本文介绍如何在DVC项目中使用Python常量文件（如constants.py）集中定义数据路径，并在dvc.yaml中通过vars正确引用，实现路径配置的单一维护源。
-
使用try/finally是生成器中保证清理执行的唯一可靠方式，因return后代码不执行；手动调用close()可触发GeneratorExit并运行finally；封装为上下文管理器或asyncwith更安全。
-
在Pydantic2中，set类型默认序列化为无序列表，导致JSON输出不稳定。本文介绍如何通过@field_serializer批量、声明式地将指定set字段自动转为排序后的list，兼顾简洁性、可维护性与继承兼容性。
-
Python异常处理核心在于异常对象生命周期、栈帧传播及上下文管理器协同：raise构造实例并填充__traceback__，except捕获实例而非字符串，避免exceptException:吞掉系统信号，with中__exit__返回True可阻断传播，自定义异常应继承Exception而非BaseException。
-
深度学习以线性代数、概率统计和微积分为数学基础，PyTorch为首选框架，需掌握张量操作、模型构建与部署，精读CNN/RNN/Transformer设计逻辑，并具备数据清洗、训练优化、评估上线的端到端项目能力。
-
VIP的ARP响应失败是因为arp_ignore未正确配置；LVS-DR要求RealServer不响应VIP的ARP，需将all和lo接口的arp_ignore均设为1，否则内核默认值0导致lo接口响应ARP。
-
处理大体积数据文件应避免全量加载，采用流式读写、分块处理和合理编码：逐行读取用forlineinopen()并指定encoding；超大或无换行文件用f.read(8192)分块；写入时聚合批量落盘；始终用with管理文件，关键写入先写临时文件再原子替换。
-
Python中不推荐用is比较整数，因为is判断对象身份而非数值相等，小整数缓存范围[-5,256]外行为不可靠，应始终使用==进行数值比较。
-
使用try/finally是生成器中保证清理执行的唯一可靠方式，因return后代码不执行；手动调用close()可触发GeneratorExit并运行finally；封装为上下文管理器或asyncwith更安全。
-
通过统一转换用户输入的大小写（如全部转为大写或小写），可轻松实现不区分大小写的条件判断，避免为每种大小写组合重复编写if或or判断。
-
本文介绍使用Python对文本文件中具有相同前缀标识（如apple_1、apple_2）的连续行进行数值列聚合，按“_1”作为新组起始标志，自动计算每组内各数值列的算术平均值。
