数据处理与算法

AI 日常开发中高频使用的数据结构、算法工具和序列化模块。

📄️ collections

collections实现了专用的容器数据类型，提供了 Python 通用内置容器 dict、list 的替代方案， 集合和元组 。

📄️ copy

Python 的赋值不会复制对象，只建立绑定。对可变对象或包含可变项的结构，需要副本时可用本模块做浅拷贝或深拷贝。

📄️ decimal

decimal 提供高精度十进制定点与浮点运算，可避免二进制 float 带来的表示误差（如 0.1 + 0.2），适合金额、会计等对精度与舍入有要求的场景。设计符合通用十进制算术规范，参见 PEP 327。

📄️ functools、operator

functools · operator

📄️ itertools

itertools 为高效循环提供一系列构造迭代器的函数，形成「迭代器代数」，可与 map、filter、reduce 等配合使用。

📄️ json

格式转换规则

📄️ pickle

pickle 模块用于将 Python 对象序列化为字节流，以及从字节流反序列化回对象。适合在可信环境中保存和恢复复杂对象（如类实例、函数等），与基于文本的 JSON 不同，pickle 生成的是二进制数据。

📄️ weakref

weakref 模块提供对对象的弱引用：弱引用不会增加对象的引用计数，当除弱引用外不再有强引用指向该对象时，垃圾回收器可以回收该对象并复用其内存。因此，弱引用常用于缓存（避免“仅因在缓存中”而长期保留大对象）、打破循环引用（弱引用不参与引用计数，可切断环），以及对象与附加数据的关联（对象被回收时条目自动清理）。