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Python共有35个关键字：and、as、assert、break、class、continue、def、del、elif、else、except、False、finally、for、from、global、if、import、in、is、lambda、None、nonlocal、not、or、pass、raise、return、True、try、while、with、yield，大小写敏感，可通过importkeyword;print(keyword.kwlist)查看。
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函数装饰器是Python中通过闭包和语法糖为函数添加功能的技术，使用@符号将装饰器应用于目标函数，等价于将原函数作为参数传入装饰器并接收返回的新函数。装饰器内部通常包含一个包装函数（wrapper），用于在原函数执行前后插入额外逻辑，如日志、计时或权限校验。对于带参数的函数，装饰器需使用args和*kwargs适配任意参数形式；若装饰器自身需接收参数，则采用三层嵌套结构：最外层接收装饰器参数，中间层接收被装饰函数，内层执行包装逻辑并返回结果。典型应用包括计时、缓存、日志记录等，本质是利用函数可作为参数传递
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Python操作Redis常见方式包括1.安装redis-py库；2.直接连接本地Redis服务，默认使用localhost:6379和数据库0；3.通过指定host、port、password、db等参数连接远程实例；4.使用ConnectionPool创建连接池提升高并发场景下的性能；5.通过set/get命令验证连接是否成功，并注意返回值为字节类型需解码。正确选择连接方式并排查配置问题是关键。
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datetime模块是Python处理日期时间的核心工具，提供date、time、datetime、timedelta和timezone等类，支持创建、格式化、解析及加减运算。通过datetime.now()获取当前时间，date.today()获取当前日期，strptime()从字符串解析时间，strftime()格式化输出。timedelta用于日期加减，自动处理闰年和月份天数差异。时区处理需区分“天真”与“感知”时间，推荐使用zoneinfo模块（Python3.9+）进行时区转换，避免夏令时问题。
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本文深入探讨了在使用Keras构建生成对抗网络（GAN）进行图像着色时，生成器训练过程中常见的图像维度不匹配问题。通过分析生成器输出与目标标签形状的差异，文章提供了加载彩色图像、将其尺寸调整至与生成器输出精确匹配的解决方案，并强调了在深度学习模型训练中数据预处理和形状一致性的重要性。
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GeoPandas是Python中用于处理地理数据的强大工具，它扩展了Pandas以支持几何对象。1.可通过pip或conda安装GeoPandas并读取Shapefile文件；2.支持创建缓冲区、空间交集和合并等操作；3.提供空间连接功能以便按地理位置关联属性信息；4.内置绘图功能可用于快速可视化空间数据，使地理数据分析更加简便。掌握这些常用操作即可应对多数空间分析任务。
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EasyOCR是一个基于Python的开源OCR库，支持80多种语言，利用PyTorch实现文字检测与识别，适用于自然场景文本提取。其核心功能包括定位文字区域和转换为文本，安装简单（pipinstalleasyocr），支持中文英文等多语言混合识别，对复杂背景、模糊或倾斜图像鲁棒性强，无需GPU即可运行，广泛用于发票识别、证件信息提取等自动化系统，易于集成但需注意语言代码选择与图像预处理细节。
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集合的并集操作通过|或union()获取所有不重复元素，|可连接多个集合并集，union()还能接收列表等可迭代对象，结果为新集合，原集合不变，可用|=或update()原地更新。
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在使用Paho-MQTT进行主题订阅时，多级通配符#的使用需严格遵循MQTT协议规范：#字符必须是主题过滤器中的最后一个字符。因此，像A/#/B这样的订阅格式是无效的，而A/+/B（使用单级通配符+）或A/#（#在末尾）则是有效的。理解这一核心规则对于正确实现MQTT多主题订阅至关重要，否则将导致ValueError。
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特征工程是将原始数据转化为模型可理解信息的关键步骤，Pandas是实现这一过程的核心工具。
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删除CSV内容的方法包括：1.用pandas筛选非特定值行，如删除'Name'为'John'的行；2.使用drop删除指定列，如删除'Age'列；3.用open函数清空文件或保留表头；4.用iloc按行号删除，如删除前两行。操作前建议备份数据。
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for循环用于遍历可迭代对象，自动处理元素直至耗尽，适合已知集合或固定次数操作；while循环基于条件判断，需手动管理终止条件，适用于不确定循环次数或动态控制场景。
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本文探讨了在pytest中实现基于参数的动态测试跳过。当pytest.mark.skipif无法满足条件依赖于parametrize参数的复杂场景时，通过创建自定义装饰器并在其中根据运行时参数动态raisepytest.skip()，可以实现精确的条件跳过，并确保跳过报告正确指向测试源文件，提升测试报告的可读性和调试效率。
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在PyCharm中调整字体和字体大小可以通过以下步骤实现：1)打开设置：File->Settings（Windows/Linux）或PyCharm->Preferences（MacOS）；2)进入编辑器设置：Editor->Font；3)调整字体：选择如Consolas、Monaco等；4)调整字体大小：输入12到14点；5)应用更改：点击Apply并OK。
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NumPy是Python中科学计算的基础工具，提供高效的数组操作和数学运算功能。其核心为ndarray对象，可通过列表或元组创建数组，并支持多种内置函数生成数组，如zeros、ones、arange、linspace；数组运算默认逐元素执行，支持统计计算、矩阵乘法，且性能优于原生列表；索引与切片灵活，支持布尔索引筛选数据；数组元素需为相同类型，选择合适的数据类型可节省内存，同时需注意浮点数精度问题。掌握这些内容即可开始实际的数据处理任务。
