示例：import json <p>data = { "name": "张三", "age": 25, "hobbies": ["读书", "游泳"] }</p><p>with open("data.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4) 4. 使用 Pickle 保存 Python 对象 可以完整保存 Python 中的变量（如列表、字典、类实例），读取时原样恢复。
这意味着当你有一个指向结构体的指针（例如ptr *Struct），并且你想访问它的某个字段（例如a），你可以直接使用ptr.a，而无需显式地写成(*ptr).a。
关键是根据实际负载持续观测和迭代。
也可用 XPath 方式：root.xpath("//age")，返回列表，通过 len() 判断是否为空。
基本上就这些。
基本上就这些。
items = ["apple", "banana", "cherry", "date", "banana", "fig"] search_term = "banana" found_at_index = -1 for i, item in enumerate(items): if item == search_term: found_at_index = i print(f"在索引 {i} 找到了 '{search_term}'。
当你调用Unload()方法时，CLR会尝试卸载该上下文及其加载的所有程序集。
对于简单的计数，len() 配合生成器表达式（如果不需要完整列表）或列表推导式通常是最佳选择。
精确匹配： bisect_left返回的是插入点索引，不保证该位置的元素就是我们要找的精确匹配。
它明确地指示了正在引用的是根数据，而不是当前上下文中的某个字段。
# 正确使用 apply def check_validity_corrected(row): # 显式地从行中提取标量值 x, y, g = row[['col_x', 'col_y', 'col_grp']] # 应用与列表推导式相同的逻辑 return x == y or (isinstance(g, list) and x in g) df['valid_apply'] = df.apply(lambda row: check_validity_corrected(row), axis=1) print("\n使用正确`apply`后的DataFrame:") print(df)输出：使用正确`apply`后的DataFrame: col_x col_y col_grp valid_lc valid_apply 0 1234 1234 <NA> True True 1 5678 2222 [5678, 9999] True True 2 9876 3333 [9876, 5555, 1222] True True 3 1111 1111 <NA> True True 4 1234 2222 <NA> False False 5 1234 2222 [2222] False False代码解析： x, y, g = row[['col_x', 'col_y', 'col_grp']]：这是关键一步。
验证配置是否生效 打开终端，执行以下命令检查环境变量： go env GOROOT go env GOPATH输出应与你设置的路径一致。
1. 使用连接池统计信息监控 .NET 的 ADO.NET 连接池机制自带一些可读取的统计指标，可通过 SqlConnection.RetrieveStatistics() 获取连接使用情况。
掌握这些技巧后，解析带属性的嵌套列表并不复杂，但容易忽略异常处理和命名空间问题，建议在实际项目中加入健壮性检查。
这行代码在每次更新前清空了图表中所有的轨迹（traces），确保新图表类型的数据能够干净地被添加进来，避免旧数据残留。
实际开发中，若性能要求高或类型固定，也可以用切片实现队列（ring buffer），但List在逻辑清晰度和灵活性上有优势。
基本上就这些。
不复杂但容易忽略。
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