案例2: 现有三个变量，分别为：a = 100，b = 200，c = 300，现需要将这三个变量值进行交换，将a,b,c的值分别赋值给c,a,b，并将其输出到控制台。5.字典(dict)：Python中的字典（dict），里面存储的是键值对（key: value）类型的数据，可以根据键(key)找到对应的值(value)。如："Python"'Python'"""Python"""案例1：将用户

注：涉及到浮点数的算术运算时，可能会损失精度（因为计算机底层是基于二进制来进行数据的存储和处理的，二进制是无法准确的表示所有的小数的）通过isinstance()检查数据是否属于指定的类型，返回的是一个bool值，具体语法为：isinstance(数据，类型)（把右边的值，赋给左边的变量）input语句：(函数)的功能就是获取键盘输入的数据，具体的用法为：s = input(提示信息)(1)字符：

豆瓣的列表接口通常遵循 offset/limit 的分页逻辑，limit=20 表示每页只返回20条数据，start=0 表示从第0条数据开始取(即第一页)，start=20 表示从第20条数据开始取(即第2页)， start=40 表示从第40条数据开始取(即第3页)。要实现"加载更多"并爬取后续的电影信息，核心在于理解豆瓣分页数据的获取逻辑，也就是通过修改API接口中的 start 参数来控制

(3) ['18809090000是我的手机号，188开头的，以00结尾的；(1) ['18809090000是我的手机号，188开头的，以00结尾的；search("正则表达式", "文本字符串")：从任意位置开始，搜索第一个匹配项。findall("正则表达式", "文本字符串")：从任意位置开始，搜索所有匹配项。match("正则表达式", "文本字符串")：从字符串的开头开始匹配。(1)

st.session_state就像一个“魔法字典”，它存储的数据会在整个会话期间保留下来，即使脚本反复重运行，数据也不会丢失。可以把它想象成一个应用的“记忆体”，让应用能够“记住”用户的选择和状态。这意味着，虽然你用了OpenAI的库，但你的请求实际上会被发送到DeepSeek的服务器，而不是OpenAI的服务器。）进行对话的“通行证”和“连接器”。这段代码通常用于替代 OpenAI 的官方 S

3.功能扩充(ai_partner_6)：会话列表降序排序(最新会话显示在最上面)1.功能扩充(ai_partner_5)：加载指定的会话信息，高亮显示。2.功能扩充(ai_partner_6)：删除指定会话。

(1) 类名的命名规范，遵循大驼峰命名法，每个单词的首字母都是大写，单词之间没有分隔符，比如：UserInfo，UserAccount。(1) 魔法方法是指Python中提供的以双下划线开头和结尾的特殊方法，用于定义类的特殊行为，比如：__init__。(2) __dict__是Python中用户自定义类实例的一个特殊属性，用于以字典形式存储对象的属性。(1) 实例属性：实例属性属于每个具体对象的

'罗天星', '男', '婴变前期', '星辰之力、星移斗转', '罗天星域守护者', '星辰古神传承', '星河图、星辰链']['司徒南', '男', '化神后期', '南宫剑诀、遁甲术', '南宫世家家主', '南宫世家传承', '南宫剑、遁甲符']['天运子', '男', '问鼎中期', '天运神通、推演之术', '天运宗宗主', '自创天运之道', '天运珠、问鼎印']['藤化元', '男

df.groupby('产品类别').agg(['销售数量':'sum', '销售金额':'sum', '单价':'mean']) ：根据产品类别分组，统计各个类别的商品的销售数量之和，销售金额之和，平均单价。df.groupby('产品类别')['销售额'].agg(['sum', 'max', 'min'])：根据产品类别分组，统计各个类别的商品的销售数量之和、最大数量、最小数量。示例：df[

它不仅能创建新对话，还能列出历史会话并提供加载和删除的入口。可以把它看作一个聊天应用的“文件管理器”，让你能保存、回顾和整理不同的对话。它会立即重新运行整个脚本，让用户能立刻看到一个干净的聊天界面和更新后的历史会话列表。将新会话的名称等信息保存到持久化存储（如文件或数据库）中，这样它才会出现在下方的历史列表里。在开始新话题前，把正在进行中的对话保存到历史记录里，防止内容丢失。将存储聊天记录的列表重