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Python 网络编程是指通过 Python 实现计算机之间的网络通信，核心是利用网络协议（如 TCP、UDP、HTTP 等）在不同设备或进程间传输数据。Python 提供了丰富的库支持网络编程，从底层的 socket 接口到高层的 HTTP 框架，覆盖了从简单通信到复杂 Web 服务的全场景。
网络通信的基础是 TCP/IP 协议族，其中：
指针概念在Go语言中被拆分为两个核心概念：
每个变量在运行时都拥有一个地址，这个地址代表变量在内存中的位置。Go语言中使用“&”操作符放在变量前面对变量进行“取地址”操作。
ptr := &v // v的类型为T
其中v代表被取地址的变量，被取地址的v使用ptr变量进行接收，ptr的类型就为“*T”，称做T的指针类型。*代表指针。
Python 正则表达式（Regular Expression）是一种用于匹配、查找、替换字符串的强大模式语言，通过特殊的语法规则定义字符串的匹配模式，广泛应用于文本验证（如邮箱、手机号）、信息提取（如从文本中抓取值）、字符串替换等场景。Python 中通过内置的 re 模块提供对正则表达式的支持。
正则表达式本质是一个字符串模式，用于描述“什么样的字符串符合规则”。例如，模式 r"^\d{3}-\d{8}$" 可匹配“010-12345678”这样的固定电话格式。
.、*、+ 等），是构建模式的核心。 Python 多线程是并发编程的基础手段之一，适用于处理 I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写等）。它通过在同一进程内创建多个线程，共享进程资源，实现任务的“并发”执行（宏观上同时进行，微观上 CPU 快速切换）。本文将详细介绍 Python 多线程的核心概念、实现方式、同步机制及应用场景。
线程是进程内的最小执行单元，一个进程可以包含多个线程。线程共享进程的内存空间（如全局变量、文件句柄等），但拥有独立的栈空间（用于函数调用和局部变量）。
Python 面向对象编程（OOP）的进阶内容涵盖了更灵活的类设计、高级特性（如属性装饰器、类方法）、复杂继承关系、抽象类等，这些特性能帮助开发者设计更健壮、可扩展的代码。以下是核心进阶知识点：
@property）：优雅的属性访问控制在基础 OOP 中，我们通过 get_xx() 和 set_xx() 方法控制属性访问（封装），而 @property 装饰器可以将方法“伪装”成属性，实现更简洁的访问方式，同时保留封装性。
用 @property 装饰一个方法，使其可像属性一样直接访问（无需加括号），通常用于“只读”属性（只提供获取逻辑）。 ...
Python 面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称 OOP）是一种以“对象”为核心的编程思想，通过封装、继承、多态等特性，将数据（属性）和操作数据的行为（方法）组织在一起，使代码更模块化、可复用、易维护。相比面向过程（按步骤执行），OOP 更适合描述复杂事物和大型项目。
OOP 的核心是类（Class） 和对象（Object）：
在原始数据中存在：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
# 伪造一些数据（存在空值）
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,10,size=...Go的工作区目录结构有bin、pkg、src三个（在GOPATH目录下）：
bin：编译后的可执行程序的存储目录。
pkg：编译时生成的对象文件。
src：库文件。
这些都是Go设计者的约定，只需按照这样的方式组织目录结构即可。
GOPATH环境变量生效时个人项目可以在src目录下创建新目录，第三方库存放在src的github.com目录下。
Go版本1.11以上支持设置GOROOT环境变量，在任意目录下创建项目程序即可。安装Go语言开发系统后，内置的命令行工具常用的命令如下：
go build：将程序编译成可执行文件。
go r...
Go语言比较“年轻”，是Google的罗伯特·格瑞史莫（Robert Griesemer），罗勃·派克（Rob Pike）及肯·汤普逊（Ken Thompson）开发的，它是一种静态强类型、编译型、并发型的编程语言，并具有垃圾回收功能。由于Go语言拥有丰富的生态系统，且其开发团队阵容强大，因此一经问世就得到众多用户的青睐。
Go于2009年11月正式宣布推出，成为开放源代码项目，并在Linux及Mac OS X平台上进行了实现，后来追加了Windows系统下的实现。在2016年，Go被软件评价公司TIOBE 选为“TIOBE 2016 年最佳语言”。
1.语...
在 Python 中，模块（Module） 和 包（Package） 是组织代码的核心机制，用于实现代码复用、模块化管理和避免命名冲突。尤其在大型项目中，合理使用模块和包能显著提升代码的可维护性。
模块是一个以 .py 为扩展名的 Python 文件，包含函数、类、变量和可执行代码。简单来说：一个 .py 文件 = 一个模块。