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io.StringIO 和 io.BytesIO 是 Python 中用于内存中模拟文件操作的两个类，分别用于处理文本数据和二进制数据。它们的主要优势是避免实际文件 I/O 操作，从而提高效率并简化代码。

yield from 是 Python 中的一个语法（PEP 380），用于简化生成器（generator）中委托子生成器的操作。它的核心作用是让一个生成器能够将部分或全部生成逻辑 “委托” 给另一个生成器，从而避免手动编写循环来逐个生成子生成器的值。

迭代器是一个可以逐个访问元素的对象，比如 list、dict、set 都可以通过 iter() 转换成迭代器。

这段代码定义了一个函数 sub(text)，它使用字符串的 format_map() 方法结合自定义的 safesub 函数和调用者的局部变量来动态格式化字符串。

这段代码定义了一个生成器函数 combine()，用于将多个小块数据（如字符串或字节）按指定大小（maxsize）合并成较大的块，然后通过文件操作写入文件。

正则表达式语法规则

有一个通过网络获取数据的函数（可能会因为网络原因出现异常），写一个装饰器让这个函数在出现指定异常时可以重试指定的次数，并在每次重试之前随机延迟一段时间，最长延迟时间可以通过参数进行控制。

浅拷贝只是单纯地进行指针的复制，原变量与新变量指向同一片存储空间，从而导致：修改原变量 / 新变量的值的同时，新变量 / 原变量的值也是随之同时改变。深拷贝是另起一片存储空间，将原存储空间的内容复制到新的存储空间中，故：修改原变量 / 新变量的值时，新变量 / 原变量的值不会发生改变。

删除列表中具有连续重复项的元素

单例模式（Singleton Pattern）：是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。

Python 是一种简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的超高级语言。Python 作为一种功能强大且通用的编程语言而广受好评。它具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统，目前在国际上非常流行，正在得到越来越多的应用。

在多线程开发中，如果生产者生产数据的速度很快，而消费者消费数据的速度很慢，那么生产者就必须等待消费者消费完了数据才能够继续生产数据，因为生产那么多也没有地方放啊；同理如果消费者的速度大于生产者那么消费者就会经常处理等待状态，所以为了达到生产者和消费者生产数据和消费数据之间的平衡，那么就需要一个缓冲区用来存储生产者生产的数据，所以就引入了生产者-消费者模式。

如何在 Jupyter Notebook 中切换虚拟环境

本文将介绍五种基础的排序算法，分别是：冒泡、选择、插入、快速、归并。

堆是非线性的树形的数据结构，有两种堆，大根堆与小根堆。我们一般使用二叉堆来实现优先级队列，它的内部调整算法复杂度为 logN。堆是一个二叉树，其中小根堆每个父节点的值都小于或等于其所有子节点的值。整个小根堆的最小元素总是位于二叉树的根节点。python 的 heapq 模块提供了对堆的支持，heapq 堆数据结构最重要的特征是 heap[0] 永远是最小的元素。heapq库中的堆默认是小根堆。

全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行。即便在多核心处理器上，使用 GIL 的解释器也只允许同一时间执行一个线程。

参加了一个比赛，提供的数据集只能在它的平台使用且无法下载，文件为zip格式，经查看里面包含了csv格式的文件和json格式的文件。