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FastAPI不支持同一endpoint注册同步和异步函数，但可通过封装逻辑+按需await、依赖注入动态切换或同路径不同方法三种方式实现统一接口语义。推荐用asyncendpoint内部结合asyncio.to_thread调用同步代码。
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PySpark是Python在大数据生态中的重要工具，适合处理海量数据。它基于Spark的分布式计算能力，支持并行处理数十GB到TB级数据。与Pandas不同，PySpark可跨节点分片数据，避免内存限制。安装需配置Java、ApacheSpark和PySpark包，本地模式适合开发测试。核心结构包括RDD和DataFrame，后者更推荐使用。常用操作如select()、filter()、groupBy()等，注意惰性执行机制。性能优化建议：用Parquet格式、减少shuffle、合理分区、适当缓存，并
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ObsPy库在地震数据处理中能实现数据读取、预处理、分析和可视化全流程操作。1.支持多种格式如MiniSEED、SAC等，解决兼容性问题；2.提供去趋势、滤波、去仪器响应等预处理功能；3.管理QuakeML和StationXML元数据，便于事件与台站信息处理；4.具备丰富的绘图能力，可绘制波形图、频谱图、震相走时图等；5.内置地震学工具如理论走时计算、震源机制解绘制等，支持深入分析。
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答案是使用Python内置的sqlite3库操作SQLite数据库。首先通过sqlite3.connect()连接或创建数据库文件，如conn=sqlite3.connect('my_data.db')，若文件不存在则自动创建，随后可创建游标执行SQL语句进行数据存储与操作。
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要提升Python程序性能，需从优化技巧和工具入手。1.优先使用内置函数和列表推导式，减少循环；2.减少全局变量访问，缓存函数引用；3.根据场景选择合适数据结构如set、deque、NumPy数组；4.借助NumPy、Cython、Numba等第三方库加速；5.使用cProfile、timeit等工具分析性能瓶颈，有针对性优化。
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要让自定义类支持for循环等操作，关键在于实现迭代协议：提供返回迭代器的__iter__()方法，且该迭代器实现__next__()方法；生成器函数是更简洁安全的首选方式。
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Python3中super()无参调用合法且等价于super(__class__,first_arg)，其MRO查找始终基于方法定义时的类（__class__）而非调用者类，故不可在闭包、lambda或方法复用时随意迁移；Python2不支持该形式，须显式传参。
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装饰器本质是基于闭包的语法糖，通过多层嵌套函数实现参数化配置，类装饰器适用于需维护状态的场景，装饰器链按从下往上顺序包装、从上往下执行。
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魔术方法用于定义对象在特定操作下的行为，应仅在语义清晰、符合直觉时重载；运算符需有明确数学或领域含义；实现__eq__通常需配套__hash__，比较方法应保持一致性。
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Pillow库通过convert()方法实现颜色空间转换，应用ImageFilter模块支持滤镜效果，使用rotate()和resize()进行几何变换，并可通过load()方法实现像素级操作。例如，convert("L")可将图像转为灰度图；filter(ImageFilter.BLUR)可应用模糊效果；rotate(45)和resize((200,100))分别实现图像旋转与缩放；而load()方法允许遍历并修改像素值，满足高级图像处理需求。
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Python适合作为胶水语言，因其专注连接而非性能，具备成熟的跨语言调用机制、丰富的标准与第三方库基础设施、简洁低门槛的语法与运行模型，以及跨平台一致性和轻量部署能力。
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使用range(len(numbers)-1,-1,-1)可实现倒序索引遍历并求和，如numbers=[10,20,30,40,50]时，从索引4到0依次累加，最终总和为150。
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使用with语句可确保资源正确释放，如文件操作中即使发生异常也能自动关闭；当无法使用with时，可在finally块中手动释放资源；通过自定义__enter__和__exit__方法或contextlib的@contextmanager装饰器可实现自定义资源管理，推荐优先使用with语句防止资源泄漏。
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Pydanticv2中推荐用@computed_field实现字段动态计算，该字段只读、运行时计算、不参与初始化和默认序列化；若需存入模型并序列化，则用@field_validator(mode="after")补全字段。
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答案：OpenCV提供line、rectangle、circle和putText函数在图像上绘直线、矩形、圆和文字，用于标注或调试视觉算法。
