-
正则表达式是Python中处理文本模式匹配的强大工具。1、通过importre导入模块，使用re.match()从字符串开头匹配，如re.match(r'abc','abcdef')成功匹配。2、re.search()在全文查找首个匹配项，如re.search(r'\d+','年龄是25岁')返回'25'。3、re.findall()提取所有非重叠匹配，如re.findall(r'\b[A-Za-z]+\b','HelloworldPython')返回['Hello','world','Python']。
-
设置请求头可模拟浏览器行为，避免被识别为爬虫。通过requests的headers参数添加User-Agent、Accept等字段，使服务器误认为请求来自真实用户，提高爬取成功率，并可通过随机切换User-Agent增强隐蔽性。
-
使用time.time()、time.perf_counter()、time.process_time()和timeit模块可测量Python代码执行时间；其中time.time()简单但精度低，受系统时钟影响；perf_counter()提供高精度单调计时，适合短时间测量；process_time()仅统计CPU时间，排除I/O等待；timeit模块通过多次重复运行代码并取最优值，适用于微基准测试，能更准确评估小段代码性能。在性能优化中，除时间测量外，还需考虑内存使用、CPU剖析、I/O延迟、算法复杂度
-
BlockingIOError是OSError的子类，表示非阻塞IO操作无法立即完成。它常出现在设置为非阻塞模式的文件描述符或套接字上执行读写时，如无数据可读或缓冲区满。例如，在非阻塞socket上调用send()或recv()可能触发此异常。系统底层返回EAGAIN或EWOULDBLOCK错误码，Python将其封装为此异常。处理方法包括使用select、poll等机制等待资源就绪，或采用异步框架如asyncio。关键在于识别其为正常状态提示而非错误，合理设计IO流程以提升性能。
-
首先启动命令行输入python或python3进入交互模式，查看版本、执行脚本需定位路径后运行.py文件，使用exit()或快捷键退出，结合help()和历史命令提升效率。
-
答案：Python脚本环境变量设置有四种常用方法。1.临时设置：Linux/macOS用export，Windows命令提示符用set，PowerShell用$env:前缀，在终端运行脚本前设定；2.脚本中读取：使用os.getenv()获取变量值，可设默认值；3..env文件管理：安装python-dotenv包，创建.env文件存储变量，通过load_dotenv()加载，避免敏感信息泄露；4.系统级永久设置：Linux/macOS在~/.bashrc等配置文件中添加export，Windows通过系
-
本文旨在解决Keras模型在训练或预测时遇到的输入维度不匹配问题，特别是由于数据预处理（如独热编码）导致训练集与预测集特征数量不一致的情况。文章将详细解释错误原因，并提供确保特征一致性的解决方案，包括使用pandas进行列对齐和sklearn的OneHotEncoder，以构建健壮的机器学习管道。
-
首先选择Python解释器，在Settings中配置ProjectInterpreter，可选已有环境或新建虚拟环境；接着在Run/Debug设置中添加环境变量，如DEBUG=True；推荐使用python-dotenv库加载.env文件管理多变量；最后通过打印os.getenv验证变量是否生效。
-
递归函数的核心是函数自我调用并设停手条件。首先确定基线条件（如n≤1时返回n），再定义递归步骤（如fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)），确保问题规模缩小。常见陷阱包括无限递归导致的RecursionError和重复计算带来的性能问题，可通过记忆化（缓存已计算结果）优化。递归适合处理树、图等递归结构问题，代码简洁但有栈溢出风险；迭代则性能更优、内存更省，适合线性问题。两者可相互转换，如阶乘可用for循环替代递归。调试递归时可用print追踪调用栈或使用pdb调试器，结合画图和“信任递
-
答案：Python发送邮件需使用smtplib和email模块，通过SMTP服务器认证连接并构造邮件内容。首先配置发件人邮箱、授权码、收件人及服务器信息，利用MIMEText创建纯文本邮件，MIMEMultipart构建多部分邮件以添加附件或HTML内容，发送时启用TLS或SSL加密，并妥善处理异常。常见问题多为授权码错误、服务器端口配置不当或邮箱服务未开启，需逐一排查。
-
传统的异常处理在分布式系统中失效，因其无法应对网络不可靠、服务独立性及状态不一致问题。1.分布式环境存在超时、崩溃、资源耗尽等系统级故障，错误不再非成功即失败；2.盲目重试可能导致重复操作或雪崩效应；3.需采用幂等性设计、指数退避重试、断路器模式、超时控制和消息队列解耦；4.结合分布式追踪、集中式结构化日志、指标监控与告警实现可观测性；5.通过混沌工程主动验证系统容错能力。唯有将异常处理融入架构设计，才能构建真正健壮的分布式系统。
-
首先安装Flask和PyMySQL库，然后配置数据库连接信息，通过get_db_connection函数建立连接，使用cursor执行SQL操作，注意使用参数化查询防止注入，推荐结合SQLAlchemy提升安全与效率。
-
本教程详细介绍了如何在Python中实现一种基于方向填充的广度优先搜索（BFS）算法，以在非加权网格地图中查找从起点到终点的最短路径。文章将通过两个主要阶段——从起点向外填充方向标记和从终点回溯重建路径——逐步指导读者完成代码实现，并提供完整的Python示例，适用于处理包含墙壁和可通行区域的复杂地图。
-
finally块总在try-except-else之后执行，无论是否发生异常或存在return、raise等语句，常用于文件关闭、连接释放等资源清理工作，确保代码健壮性。
-
在PyCharm中运行代码的步骤包括：1.创建项目和Python文件；2.点击“运行”按钮或使用Shift+F10运行代码。PyCharm提供了多种运行配置、调试工具、代码覆盖率分析和远程运行功能，帮助开发者高效开发和优化代码。
