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JWT 完全指南

相关文档：FastAPI完全指南(/fastapi-wan-quan-zhi-nan/) SQLModel完全指南(/sqlmodel-wan-quan-zhi-nan/) Pydantic完全指南(/pydantic-wan-quan-zhi-nan/) JWT（JSON Web Token）是一种开放标准（RFC 7519），用于在各方之间安全地传输 JSON 格式的声明信息，常用于 身份认证 和 信息交换。 JWT 由三部分组成，用 . 分隔： 单 Token 方案的问题：短有效期则频繁重新登录，长有效期则安全风险高。 双 Token 方案： JW

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FastAPI 完全指南

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、高性能 Python Web 框架，基于标准 Python 类型提示。主要特点： ASGI（Asynchronous Server Gateway Interface）是 WSGI 的异步升级版。FastAPI 基于 Starlette，Starlette 实现了 ASGI 接口。运行 FastAPI 需要 ASGI 服务器，如 uvicorn 或 hypercorn。 FastAPI 自动根据路由和 Pydantic 模型生成两套文档： Path() 参数表： Query() 参数表： 注意：Pydant

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Celery 完全指南

Celery 是 Python 中最成熟的分布式任务队列，用于： Flower 提供：任务实时监控、Worker 状态、任务历史、手动触发任务等。 同一个任务可能因网络问题被重复投递，确保多次执行结果相同： 只传 ID，不传整个对象（对象可能很大，且在任务执行时数据可能已变化）： Celery 应用对象和任务定义通常存在循环导入风险，推荐用工厂模式或在 Django 中用 shared_task： Celery Beat 使用 celerybeat-schedule 文件存储调度状态，多个 Beat 进程同时运行会冲突。生产环境只能运行一个 Beat 实

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BeautifulSoup 与 lxml 完全指南

BeautifulSoup4 和 lxml 是 Python 爬虫中最常用的两个 HTML/XML 解析库。BeautifulSoup 提供简洁的 Python 风格 API，lxml 基于 C 语言实现，性能极高，二者常配合使用。 创建 BeautifulSoup 对象时必须指定解析器。不同解析器在速度、容错性和依赖上有所差异。 推荐在生产爬虫中统一使用 lxml 解析器。 返回第一个匹配的 Tag 对象，未找到返回 None。 返回所有匹配的 Tag 列表，未找到返回空列表 。 tag.string 和 tag.text 行为有细微差别，需注意区分。

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魔术方法完全参考

魔术方法（Magic Methods），也称双下方法（Dunder Methods），是 Python 中以双下划线开头和结尾的特殊方法。Python 解释器在特定操作时自动调用这些方法，通过实现它们可以让自定义类与 Python 的内置语法和协议无缝集成。 创建实例时最先调用的静态方法，负责分配内存并返回新实例。 返回值：返回新创建的实例（通常是 cls 的实例）。若不返回 cls 的实例，则不会调用 __init__。 触发时机：调用 MyClass(...) 时，在 __init__ 之前调用。 实例初始化方法，负责设置实例属性。 返回值：必须返回

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Python 装饰器与函数高级用法

不接收 self 或 cls，等同于普通函数，只是命名空间归类在类里。 Python 3.10+ 起静态方法继承原函数的属性（__module__、__name__、__qualname__、__doc__、__annotations__），并新增 __wrapped__ 属性，且可直接作为普通函数调用（无需通过类或实例）。 接收 cls（类本身）而非 self（实例），可在不创建实例的情况下访问类变量。 Python 3.10+ 起类方法继承原函数的属性（__module__、__name__、__qualname__、__doc__、__annota

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Python 内置数据类型完全参考

Python 整数无大小限制，自动支持大整数运算。 返回表示该整数所需的二进制位数（不含符号位和前导零）。 返回整数二进制表示中 1 的个数（汉明重量）。 返回 (numerator, denominator) 使分数等价于该整数，分母为 1。 始终返回 True。为与 float.is_integer() 进行鸭子类型兼容而存在。 基于 IEEE 754 双精度（64 位）。 判断浮点值是否为整数（无小数部分）。 返回 IEEE 754 十六进制字符串表示。用于精确序列化浮点数。 从 hex() 返回的字符串还原浮点数，可跨平台精确还原。 返回分子/分

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并发编程完全指南

Python 提供三种主要并发模型：基于线程的 threading、基于进程的 multiprocessing 和基于协程的 asyncio。此外，concurrent.futures 提供了统一的高层接口。选择哪种模型取决于任务类型。 CPython 的 GIL 确保同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码。因此，对于纯 Python 的 CPU 密集型代码，多线程不能带来并行加速。但对于 IO 密集型任务，线程在等待 IO 时会释放 GIL，其他线程可以运行。 C 扩展（如 NumPy 的计算部分）在执行期间可以主动释放 GIL，实现真正的并行

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