用matplotlib.pyplot和numpy可快速绘制二维曲线图：先用np.linspace和np.sin生成x、y数据，再用plt.plot(x,y)绘图，添加title、xlabel、ylabel和grid增强可读性，最后用plt.show()显示或savefig()保存。

Python无法直接恢复已删除文件，因os.remove等操作仅标记磁盘空间为可用，实际数据未被立即擦除。跨平台恢复可行性取决于系统机制：Windows可通过回收站或send2trash库实现安全删除；macOS和Linux需依赖extundelete、photorec等工具，Python可调用subprocess尝试恢复。建议优先采用预防措施，如自动备份、日志记录、软删除标记及版本控制。集成photorec等工具可用于取证场景，但成功率受新数据覆盖影响。核心原则是事前防范而非事后恢复。

复用requests.Session可显著提升HTTP性能，因避免重复TCP/TLS开销；requests.get()默认不复用因每次新建临时Session并销毁连接池；正确做法是全局持有并调优Session实例。

链式比较允许用a<b<c形式一次性表达多个比较关系，等价于a<bandb<c，提升可读性与安全性。

Notepad本身不能直接运行Python，但可编写并保存为.py文件后通过命令行运行；需注意正确保存、Python环境配置、缩进规范及UTF-8编码。

Python支持直接将匿名函数（lambda）或已定义函数作为可变参数传入另一函数，无需预先声明命名函数，通过*funcs解包机制即可实现类似PHP的灵活调用方式。

推荐OpenCV+Pytesseract预处理（灰度化、Otsu二值化、透视校正、中值滤波）提升OCR精度；PDF需区分类型，图片型转高DPI图再OCR，并用pdfplumber获取坐标以支持表格结构还原。

当使用re.split()对空字符串进行分割时，若正则表达式能匹配空字符串（如r'\W*'），结果并非预期的空列表或单元素列表，而是包含多个空字符串的列表——这是由split算法将空字符串“切分为前后两半”并保留匹配项的机制决定的。

本文介绍在Django/Peewee等ORM中，当使用ArrayField存储用户ID列表时，如何确保[1,2]与[2,1]在chat_id相同的情况下被视为重复数据，并通过规范化关系模型实现真正的无序唯一索引。

Python函数设计关键在于符合习惯与场景需求，需避免可变默认参数、过度依赖全局变量、参数过多无结构、类型提示与文档不一致四大陷阱。

图像增强是通过数学变换有目的地调整图像特征以提升模型泛化能力，核心是在语义不变前提下扩大样本多样性，涵盖几何、色彩、噪声及高级方法，并需注意医学、文字等任务的特殊约束。

Neo4j是主流原生图数据库，Python通过官方驱动高效实现CRUD、调用GDS算法；需复用Driver单例、参数化Cypher、UNWIND批量操作、GDS图投影调用、捕获Neo4jError并用EXPLAIN调试。

答案是通过函数调用封装数列逻辑可提升代码可读性和复用性，例如定义fibonacci(n)函数生成前n项斐波那契数列，避免重复编写循环。

多线程适用于I/O密集型NLP任务，如批量文件读取清洗、并发调用外部API、并行特征提取及请求预处理；需满足无强依赖和存在等待两个条件，推荐用concurrent.futures管理线程池。

带参数装饰器本质是三层嵌套函数：最外层接收装饰器参数并返回中间层装饰器，中间层接收被装饰函数并返回内层wrapper，内层负责执行逻辑与重试等操作。