编程
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python os.system执行cmd指令
os.system()用于执行系统命令，如os.system(‘dir’)列出文件，返回0表示成功，非0失败，但无法捕获输出且存在安全风险，建议复杂场景使用subprocess模块。 在 Python 中，os.system() 函数可以用来执行操作系统命令，比如 Windo…
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Python怎么处理API返回的JSON数据_json模块解析API响应数据
Python通过json模块将API返回的JSON数据解析为字典或列表，便于访问和操作。首先使用requests库发送HTTP请求并获取响应，调用response.json()自动解析JSON；若为JSON字符串，则用json.loads()转换。处理时需注意错误捕获、键是否存在及数据类型验证。对于…
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如何实现斐波那契数列？
斐波那契数列可通过递归、迭代和矩阵快速幂实现，递归直观但效率低，迭代适合一般场景，矩阵快速幂适用于大数计算，结合记忆化可进一步优化性能，广泛应用于算法设计、数据结构、金融建模等领域。 斐波那契数列的核心在于，每个数字是前两个数字的和。实现它的方式有很多，从简单的递归到更高效的迭代，甚至利用矩阵快速幂…
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如何使用map, filter, reduce函数？
map用于转换元素，filter用于筛选元素，reduce用于归约数组；三者以声明式方式操作数组，提升代码可读性与简洁性，支持链式调用并优于传统循环。 简而言之， map 用于转换数组中的每个元素， filter 用于筛选数组中的元素， reduce 用于将数组归约为单个值。它们都是强大的工具，可以…
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*args 和 **kwargs 的作用与区别
答案：args和kwargs提供灵活参数处理，args收集位置参数为元组，kwargs收集关键字参数为字典，适用于通用函数、装饰器、参数解包等场景，提升代码灵活性。 *args 和 **kwargs 是 Python 中处理函数可变参数的两个核心机制。简单来说， *args 允许你向函数传递任意数量…
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使用 collections 模块中的高效数据结构
collections模块解决了内置数据结构在特定场景下的性能与便利性问题：deque优化了两端操作的效率，避免list在频繁插入删除时的O(n)开销；defaultdict自动处理缺失键，简化了字典初始化逻辑；Counter提供了便捷的元素计数功能；namedtuple增强了元组的可读性与访问便利…
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代码规范：PEP 8 规范你了解多少？
PEP 8是Python代码风格指南，核心在于提升可读性与一致性，推荐使用4空格缩进、79字符行长、规范命名，并通过Flake8、Black、isort等工具自动化检查与格式化，结合pre-commit钩子确保代码质量，虽存在行长度限制等争议，但其核心精神是团队共识与代码美学的统一。 PEP 8是P…
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使用 Scikit-learn 构建基础的机器学习模型
使用Scikit-learn构建模型需遵循数据预处理、模型选择、训练、预测与评估的流程。首先用pandas加载数据并进行清洗，通过StandardScaler或OneHotEncoder处理数值和分类特征，利用ColumnTransformer和Pipeline整合预处理与模型训练，防止数据泄露。选…
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如何使用collections模块中的常用数据结构（defaultdict, Counter, deque）？
defaultdict、Counter和deque是Python collections模块中高效处理数据分组、计数和双端操作的工具。defaultdict通过自动初始化缺失键提升代码简洁性与效率；Counter专用于可哈希对象的频率统计，提供most_common等便捷方法，适合大数据计数但需注意…
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如何删除列表中的重复元素？
答案：Python中去重常用set、dict.fromkeys()和循环加辅助集合；set最快但无序，dict.fromkeys()可保序且高效，循环法灵活支持复杂对象去重。 删除列表中的重复元素，在Python中我们通常会利用集合（set）的特性，或者通过列表推导式、循环遍历等方式实现。每种方法都…
