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Python原生不支持真正的模块热重载，因import后模块缓存在sys.modules中，后续导入直接复用旧对象；importlib.reload()仅更新模块本身，不修复已有引用。
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with语句仅自动调用close()和join()实现优雅收尾，不调用terminate()，故子进程会完成已分配任务后才退出；异常或主进程崩溃时需手动terminate()确保清理。
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答案是访问函数的__doc__属性可获取其文档字符串。通过函数.__doc__能直接读取函数定义中的docstring内容，适用于函数、方法、类和模块；结合inspect.getdoc()还可智能处理缩进，提升可读性，是理解代码功能、参数与返回值最直接的方式。
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使用whichpython或whichpython3可查找Python可执行文件路径；2.运行python-c"importsys;print(sys.executable)"获取解释器实际路径；3.通过python-c"importsys;print(sys.prefix)"查看安装根目录；4.自定义安装需配置环境变量，将PYTHON_HOME和PATH添加至~/.bashrc或~/.zshrc；5.执行source命令使配置生效，并用echo$PYTHON_HOME、echo$PATH及python-
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应使用requests.Session统一管理连接复用、默认headers、timeout和重试策略，封装URL构建、参数序列化、错误映射及响应解析，并用dataclass或Pydantic约束数据结构，确保类型安全与可维护性。
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FastAPI通过slowapi可实现基于内存的IP限流，无需Redis；支持多粒度速率控制，但多进程下计数不共享、重启清零，适用于单进程轻量场景。
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本文介绍如何将JSON格式的参数从input.txt文件中安全、规范地加载为Python字典，并用于requests.get()请求，替代硬编码参数，提升代码可维护性与灵活性。
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协同过滤是推荐系统的经典方法，分为基于用户和基于物品两种方式。使用Python实现需准备评分矩阵、计算相似度并预测评分，常用Surprise库进行建模。实际应用中需注意冷启动、稀疏矩阵和实时性问题，并可通过混合推荐、矩阵降维或定期更新模型优化效果。
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Python中使用re.split()可按正则表达式分割字符串1.基本用法：通过定义正则表达式作为分隔符，如re.split(r'\d+',text)可按数字分割字符串2.保留分隔符：利用括号捕获组如re.split(r'(\d+)',text)可将分隔符内容保留在结果中3.多种分隔符：用|组合多个规则或字符类如re.split(r',|\s|:',text)可同时按逗号、空格、冒号分割4.注意事项：需处理分隔符在首尾导致的空字符串问题、考虑性能影响以及正则贪婪匹配可能带来的分割错误。
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Python可扩展系统设计核心是解耦、分层与预留演进空间：通过接口抽象（Protocol/ABC）、依赖注入、按业务域划分服务模块、配置驱动差异化行为，并内置可观测性与降级能力。
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读大文件应分块读、边读边处理以控制内存：按行读适合文本，用forlineinf；分块读适合二进制，用f.read(chunk_size)；mmap适合随机访问；生成器封装提升复用性；注意及时关闭文件、清理对象并监控内存。
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本文介绍两种将本地TXT文件内容存入MySQL表字段的方法：一是使用LOAD_FILE()函数（需满足严格权限条件），二是通过Python读取文件后作为参数安全插入，后者更可靠、易调试。
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__init_subclass__是类定义完成时自动触发的钩子，可用于子类自动注册、泛型参数捕获和延迟描述符绑定，需正确调用super().__init_subclass__(**kwargs)并注意触发时机与访问限制。
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Jinja2的select过滤器返回的是惰性求值的生成器，而非可重复遍历的列表；一旦被|list、|first等过滤器消费，生成器即被耗尽，后续操作将无法获取数据——这是导致模板输出不一致的根本原因。
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用Python构建知识图谱的核心是准确抽取“实体-关系-实体”三元组，关键在数据清洗、本体设计与三元组抽取；需用pandas、re、BeautifulSoup清洗数据，以字典定义轻量本体，结合规则、spacy或jieba抽取三元组，再存入图数据库。
