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Python内存管理依赖引用计数与gc模块协同工作：引用计数实时释放零引用对象，gc模块处理循环引用；需用weakref、及时解绑、避免__del__滥用等预防泄漏，并通过sys.getrefcount、gc.garbage和psutil监控验证。
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Python配置文件首选JSON、INI、YAML：JSON轻量通用但无注释；INI结构清晰适合简单场景；YAML功能强支持嵌套与注释，推荐中大型项目；应封装Config类统一管理并校验。
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NumPy中的ndarray是科学计算核心，提供创建（如np.array、zeros、ones、arange、linspace）、形状操作（reshape、flatten、transpose）、数学统计（sum、mean、argmax、where）及数组拼接与广播等高效函数，掌握后可显著提升数据处理效率。
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Python字典基于哈希表实现，依赖键的不可变性保障哈希值稳定，通过开放寻址法处理冲突，装载因子超2/3时自动扩容；内存与性能优化需关注初始化方式、键存在性判断及遍历方法。
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temp是Python中表示临时变量的常用名，用于交换变量、存储中间结果等；如交换a、b值时用temp暂存，或在计算中保存临时数据；但Python支持a,b=b,a等语法减少temp使用；建议命名更具体，如temp_filename以提升可读性。
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使用json.dumps()将Python对象编码为JSON字符串，支持dict、list、str等类型，通过ensure_ascii=False显示中文，indent设置缩进；用json.dump()写入文件。
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Python字符串替换需生成新字符串，常用方法有：1.使用replace()进行简单替换，如s.replace("world","Python")；2.用re.sub()支持正则和忽略大小写替换；3.结合字典与正则实现批量替换；4.注意原字符串不变，replace()精确匹配速度快，re.sub()功能强但稍慢，复杂场景推荐使用re.escape()防特殊字符错误。
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cut和qcut的核心区别在于分箱依据不同。一、cut按自定义区间分箱，适用于已知数据分布范围或需手动控制边界的情况，可设置标签但需注意边界包含情况及极值处理；二、qcut按分位数分箱，使各区间样本量均衡，适合数据分布不均时使用，但边界不易预测且可能因重复值导致异常；三、二者区别体现在分箱依据、区间长度、样本分布和适用场景：cut控制灵活但样本分布可能不均，qcut样本均衡但边界不可控；四、选择cut的情况包括需明确边界、有业务背景支持、需统一标签，选qcut则用于分布不均、建模前特征工程、关注分布均衡而
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Python中迭代器和生成器实现懒加载以节省内存，迭代器需实现__iter__和__next__方法，生成器函数用yield简化编写并自动支持状态暂停与恢复。
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本文详解为何用ifsublistinlist_of_lists判断子列表存在性时失败，而应使用==比较；并通过实例、内存分析和集合扩展，清晰阐明列表嵌套比较的底层逻辑与正确写法。
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答案：Python可通过http.server模块快速搭建Web服务器，用于文件共享或开发调试；也可用socket模块从零实现HTTP请求处理，理解底层通信机制。
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字符串格式化通过f-string、.format()和%三种方式，将变量动态插入文本，提升可读性、维护性与安全性，并支持精度控制、对齐、进制转换等格式化功能。
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asyncio事件循环是单线程协作式调度引擎，通过“一个循环、任务驱动、状态切换、回调调度”实现高并发IO；协程需封装为Task才可被调度，每次循环检查IO就绪、唤醒协程、处理await让出，且须避免阻塞调用。
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Python文件操作核心是打开、读写、关闭；用open()指定路径和mode（如'r'只读、'w'写入、'a'追加），推荐with语句自动管理资源，注意encoding防乱码，write()写字符串、writelines()写列表，解析文本常用strip()、split()等方法。
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最稳妥下载Python安装包的方式是通过官网或国内镜像站。首先访问Python官网（https://www.python.org）进入Downloads页面，系统将自动匹配对应操作系统的最新版本，或点击“Allreleases”选择历史版本；下载完成后安装时需勾选“AddPythontoPATH”。对于国内用户，若官网下载较慢，可选用清华大学、阿里云或中国科学技术大学的镜像站点，这些站点同步了官方全部发布文件，能显著提升下载速度。需注意：这些镜像用于下载Python解释器本身，而pip安装第三方库时的加速
