pytest 临时文件怎么隔离？用 tmp_path 避免测试互相污染：pytest 测试文件读写时，最容易出现的污染是多个测试共用一个工作目录和同一个文件名。单独运行能通过，整批运行却失败，通常是前一个测试留下的文件或修改了共享配置。

Python 代码跑得慢要先测量再改：用内置分析器找出累计耗时最高的函数，再针对循环里的字符串拼接、重复成员判断、可外提的重复计算这三处动手。本文给出可复制的分析器调用、timeit 微基准与三处改写示例，附改了没变化、基准不符等失败分支。

接口里的一串转义、文件里的问号、URL 上的百分号，本质上都是编码转换没对齐。本文先分清字符集、UTF-8 字节与 Base64，再给出在线工具、语言内置函数、命令行转码三种做法的适用边界，附乱码的三类成因与排查顺序。

想转行做 AI 训练师却没有编程背景？本文把岗位拆成数据、提示词、评测三块，给出最小 Python 环境搭建步骤、一段可直接运行的训练数据构造脚本，以及三条自检标准与常见边界，帮你判断自己卡在哪一环。

模糊匹配看似简单，却是新手最容易踩坑的地方。本文讲清 difflib、rapidfuzz 的实操做法，列出不归一化、阈值乱设、大数据朴素比对三个常见坑，并给出可直接套用的示例代码，照着做就能少走弯路。

给 Python 列表去重又想保留顺序，最稳的写法是 list(dict.fromkeys(seq))，它会按首次出现顺序原样保留。本文讲清去重与保序的区别，给出 dict.fromkeys、推导式、set 三种写法与对比，并列出乱序、嵌套、保留末次出现三个常见坑。

把多个 Python 列表合成一个，最稳的是用 extend 原地展开，想要新列表就用加号拼接。本文讲清拼接与展开的差异，给出加号、extend、chain 的可复现写法、横向对比和验证，帮你避开嵌套列表和乱序这两个常见坑。

用 LLM 做爬虫页面通用解析，最稳的做法是先用 CSS 选择器切出正文，再把清洗后的文本交给模型按 JSON 结构输出。本文给出最小可运行示例、三种策略的取舍表、四个高频失败分支的修复办法，以及一份可打印的输入输出验证清单。

conda 的 channel 就是包仓库地址，conda 按配置顺序从上到下优先命中。本文讲清怎么查看与增删通道、临时换源与长期生效的区别、清华镜像的正确写法，并给出通道混装导致依赖求解失败等三个高频误区的修复办法与验证清单。

PyCharm 里 numpy 没有代码提示，多数不是库的问题，而是解释器错位或索引未建完。本文按查环境、查索引、查设置的顺序给出可复制步骤，配最小验证示例，并说明版本、缓存与省电模式等注意点。