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本文深入探讨了Python的exec()函数和python-c命令行选项在执行代码时是否会创建临时文件。核心结论是，这两种操作都不会在文件系统上生成临时文件。Python作为一种解释型语言，通常在内存中直接处理源代码并编译成字节码，无需写入磁盘。文章还将区分由Python自身行为和由Shell环境可能创建的临时文件，并通过示例代码清晰阐释。
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Python中for循环用于遍历可迭代对象，核心是简洁地处理每个元素。基本语法为for变量in可迭代对象:，如遍历列表、字符串或使用range()生成数字序列。配合break和continue可控制循环流程，else块在循环正常结束时执行。相比while循环（依赖条件判断），for更适用于已知序列的遍历。通过enumerate()可同时获取索引和值，zip()则能并行遍历多个序列，提升代码可读性与效率。
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配置Python3需先设置环境变量，Windows安装时勾选“AddPythontoPATH”或手动添加路径，macOS/Linux检查shell配置文件；验证通过python--version和pip--version。使用venv创建虚拟环境隔离依赖，激活后安装包不影响全局环境。优化包管理可配置国内镜像源加速下载，并用pipfreeze或pipreqs生成requirements.txt记录依赖。
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使用re模块结合正则表达式可精确提取文本中的整数、浮点数、负数及带符号或单位的数字，通过r'[-+]?\d+(?:.\d+)?'等模式匹配，并用findall或search配合捕获组提取所需部分，再转换为数值类型进行处理。
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本文详细介绍了如何利用NumPy的强大索引能力，高效地从PandasDataFrame中根据一组行/列坐标选择特定单元格，并支持“反向选择”模式。通过将坐标列表转换为适合NumPy数组索引的转置元组，我们能够以矢量化方式创建新的DataFrame，填充指定单元格或将其余单元格留空，从而避免了低效的循环操作，显著提升了数据处理性能。
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答案：获取对象所有属性和方法需结合Reflect.ownKeys()和for...in。Reflect.ownKeys()返回对象自身所有键（包括字符串和Symbol，可枚举与不可枚举），而for...in可遍历原型链上的可枚举属性，配合hasOwnProperty()可区分自身与继承属性。Object.keys()仅返回自身可枚举字符串属性，Object.getOwnPropertyNames()返回所有自身字符串属性（含不可枚举），Object.getOwnPropertySymbols()返回所有自
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filter函数用于筛选满足条件的元素，其语法为filter(函数,可迭代对象)，返回迭代器；可用自定义函数或lambda表达式判断，如list(filter(lambdax:x>5,[3,4,5,6,7]))得[6,7,8]；也可用于字符串处理，如提取字母或过滤空值，传入None则保留真值元素，如list(filter(None,[0,1,'','hello']))返回[1,'hello']。
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ord函数在Python中用于将字符转换为其对应的ASCII码值或Unicode码点。1)它可用于检查字符是否在特定范围内，如判断大写字母。2)对于Unicode字符，ord函数同样适用。3)它可用于实现字符加密等功能。4)使用时需注意编码问题和性能影响。ord函数是理解字符表示和进行字符操作的有力工具。
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Python列表操作包括创建、增删改查和排序等。1.可用[]或list()创建列表，支持初始化、重复元素和列表推导式；2.使用append()在末尾添加元素，extend()扩展多个元素，insert()在指定位置插入；3.remove()按值删除首个匹配项，pop()移除并返回指定索引元素，del删除指定索引，clear()清空列表；4.通过索引访问或切片获取元素，index()查找索引，count()统计出现次数，in判断存在性；5.可直接通过索引修改元素，reverse()反转，sort()原地排序
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首先用for循环遍历列表，再通过if判断筛选负数并累加求和。具体步骤：准备包含正负数的列表；初始化total=0；遍历列表，若元素<0则累加到total。
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init方法在Python对象生命周期中的关键角色是初始化实例的属性并建立其初始状态。1.它在对象被创建后自动调用，负责设置实例的初始数据，而非创建对象本身；2.它接收的第一个参数是实例自身（self），后续参数为创建对象时传入的参数；3.它确保实例在被使用前具备完整且可用的状态，并通常用于赋值实例属性；4.在继承中需调用super().__init__()以执行父类初始化逻辑；5.它不应返回除None以外的任何值，否则会被忽略。
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readlines()适合小文件且需索引访问；2.forlineinf最推荐，内存高效；3.readline()可精确控制但代码繁琐；4.生成器适合超大文件。日常优先用for循环读取，避免内存浪费。
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Protobuf（ProtocolBuffers）是Google开发的一种语言无关、平台无关、可扩展的结构化数据序列化机制。它采用二进制格式，相比XML和JSON更小、更快、更高效，尤其适用于高并发、低延迟的分布式系统、微服务间通信以及数据存储等场景，是优化数据传输性能的关键技术。
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使用requests配合urllib3的重试机制是提高爬虫稳定性的常见方法，通过配置HTTPAdapter实现自动重试。示例中定义create_session_with_retry函数，利用Retry类设置总重试次数、触发重试的状态码列表、允许重试的请求方法及退避因子。tenacity库提供更灵活的重试控制，支持任意函数的指数退避重试，适用于复杂场景。对于简单需求，可手动结合try-except与循环实现重试逻辑，便于调试。生产环境推荐使用requests+urllib3组合，合理设置重试参数以避免对服务
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Python中多线程通过threading模块实现，常用方式包括：1.创建Thread实例并启动；2.继承Thread类重写run方法；3.使用Lock确保共享数据安全；4.设置守护线程随主线程结束而退出。
