隐式等待 (Implicit Waits)：driver.implicitly_wait(10) 会让WebDriver在查找任何元素时，如果立即找不到，就等待最多指定秒数。
不复杂但容易忽略细节。
# 重新创建DataFrame以演示此方法 df_loc = pd.DataFrame(data) df_loc['Date'] = pd.to_datetime(df_loc['Date']) # 定义日期范围 start_date = '2019-01-04 14:30:00' end_date = '2019-01-04 20:00:00' # 使用between()创建布尔条件，并通过.loc[]进行有条件赋值 df_loc.loc[df_loc['Date'].between(start_date, end_date), 'dummy'] = 'x' print("\n使用布尔索引更新后的DataFrame:") print(df_loc)输出结果: ID Date dummy 0 0 2019-01-03 20:00:00 1 1 2019-01-04 14:30:00 x 2 2 2019-01-04 16:00:00 x 3 3 2019-01-04 20:00:00 x这种方法只对满足条件的行进行赋值，不会影响其他行的dummy列值。
新创建的 Pod 必须通过就绪探针（readiness probe）后才接入流量 缩容时优先移除空闲或异常实例，避免影响正在处理的请求 配合滚动更新策略，实现版本升级过程中的平滑扩缩 基本上就这些。
这个标志明确地告诉Go使用外部链接器，这正是你原本希望-hostobj实现的效果。
关键是把任务发布和执行解耦，选择合适的消息中间件和进程管理工具，确保任务不丢失、可监控、可恢复。
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后端CORS配置：Flask-CORS必须配置supports_credentials=True，并且Access-Control-Allow-Origin不能为*。
这将成为我们的Flash Session。
敏感信息处理：不应将数据库密码、API密钥等敏感信息直接存储在版本控制的配置文件中。
它负责初始化环境、加载自动加载器，并启动我们的应用核心。
然而，Go语言自身的设计特性，特别是其强大的跨平台编译能力，为部署提供了独特的优势和灵活性。
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适合小型应用。
计算成本： 压缩操作通常比解压操作消耗更多的CPU资源。
例如 rs/cors 提供了简洁的配置选项： import "github.com/rs/cors" c := cors.New(cors.Options{   AllowedOrigins: []string{"http://localhost:3000"},   AllowedMethods: []string{"GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS"},   AllowedHeaders: []string{"Content-Type", "Authorization"},   AllowCredentials: true, }) handler := c.Handler(yourMux) http.ListenAndServe(":8080", handler) 该库自动处理预检请求，并支持通配符、正则匹配源等高级功能，减少出错可能。
如果您的应用逻辑几乎总是需要同时获取实体中的所有数据（即Group 1和Group 2），那么拆分实体将引入不必要的复杂性和性能开销： 美图设计室 5分钟在线高效完成平面设计，AI帮你做设计 29 查看详情 增加读取操作： 每次获取完整的 Account 信息时，您将需要执行两次 get() 操作（一次获取Group 1，一次获取Group 2），而不是一次。
使用array_column、array_map、array_filter和递归可高效处理多维数组：先用array_column提取嵌套列，再通过array_map转换结构，结合array_filter按条件筛选，对深层嵌套则采用递归遍历提取任意层级数据。
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 是一个常用的多语言嵌入模型。

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