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Python基礎常用模塊 本文系統整理 Python 基礎常用模塊，包含時間處理、隨機數生成、文件操作、系統交互、數據序列化、配置管理及安全哈希等核心功能，每個模塊均配備規範代碼示例與關鍵説明，便於學習與實際應用。 模塊大類 子模塊 / 核心功能 核心用途 關鍵特性 / 適用場景
Python 模塊與包 本章學習知識點 模塊導入：import 模塊、from 模塊 import 函數、自定義模塊 常用標準庫： os/sys：系統操作（文件路徑、環境變量） datetime：時間處理（日期轉換、計時） json：JSON 數據解析與生成 collections：高級數據結構（defaultdic
Python流程控制 本章學習知識點 條件判斷：if-elif-else、三元表達式（result = a if cond else b） 循環：for 循環（遍歷 range / 容器）、while 循環、循環控制（break/continue） 輸入輸出：i
Prometheus 持久化查詢 本章重點： 持久化查詢配置 promQL篇章: 表達式，豆包ai，偏移量修改器，指標類型，指標類型，聚合計算函數，持久化查詢 持久化查詢特點 為什麼需要持久化查詢？ Prometheus 原生查詢存在兩大痛點 臨時查詢不可複用：複雜 PromQL 需重複編寫，
PromQL聚合計算函數 本章重點，promQL進階，by/without, on/ignoring，group_left/group_right promQL篇章: 表達式，豆包ai，偏移量修改器，指標類型，指標類型，聚合計算函數，持久化查詢 參考：豆包ai+(prometheus實戰個人總結) 一、聚合計算 單指標的侷限性
prometheus-PromQL-4 本章重點：四大指標類型，理論跟示例 promQL篇章: 表達式，豆包ai，偏移量修改器，指標類型，指標類型，聚合計算函數，持久化查詢 Prometheus 支持四種核心指標類型，由客户端定義並上報，服務端通過 PromQL 函數分析，適配不同監控場景，核心差異在於數據變化特性和統計方式。 一、四大指標類型
prometheus-PromQL-3 本章重點： 偏移量修改器，offset，@ time時間戳 理論與示例， 看一萬遍不如練一遍 promQL篇章: 表達式，豆包ai，偏移量修改器，指標類型，指標類型，聚合計算函數，持久化查詢 默認情況下，PromQL 的查詢基準為 “當前時間”，但實際運維場景中，我們常需回溯歷史數據 —— 比如排查 1 小時前的磁盤 IO
