为了更健壮地获取基于脚本文件自身的路径，可以使用os.path.dirname(__file__)。
zlibWriter := zlib.NewWriter(cw) // defer 确保 zlib writer 在 Goroutine 退出时被关闭。
基本上就这些。
然而，这也意味着在使用时需要进行类型断言，增加了代码的复杂性。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
Go通过接口和组合实现该模式：定义Command接口及具体命令如LightOnCommand，由Receiver（如Light）执行实际逻辑，Invoker（如RemoteControl）触发命令，Client组装并传递命令。
from __future__ import annotations class Interface: def property_factory(name: str) -> property: """Create a property depending on the name.""" @property def _complex_property(self: Interface) -> str: # Do something complex with the provided name return name @_complex_property.setter def _complex_property(self: Interface, _: str): pass return _complex_property foo = property_factory("foo") bar = property_factory("bar") def main(): interface = Interface() interface.foo # Is of type '(variable) foo: Any' instead of '(property) foo: str' if __name__ == "__main__": main()在这个例子中，Interface.foo 和 Interface.bar 的类型被推断为 Any，而不是预期的 str。
这说明map的行为类似于指针传递，尽管语法上是值传递。
Python 集合（set）的底层实现基于 哈希表（hash table），这使得集合在大多数操作上具有高效的性能表现。
若需引用，必须使用std::ref包装。
") }完整示例代码package main import ( "context" "fmt" "io/ioutil" "net/http" "sync" "time" ) // URLResult 存储每个URL的请求结果 type URLResult struct { URL string Content string Error error } // fetchURLWithTimeout 使用指定的上下文和超时时间获取URL内容 func fetchURLWithTimeout(ctx context.Context, url string) URLResult { req, err := http.NewRequestWithContext(ctx, "GET", url, nil) if err != nil { return URLResult{URL: url, Error: fmt.Errorf("创建请求失败: %w", err)} } client := &http.Client{} resp, err := client.Do(req) if err != nil { // 检查是否是上下文取消导致的超时错误 if ctx.Err() == context.DeadlineExceeded { return URLResult{URL: url, Error: fmt.Errorf("请求超时 (%s)", url)} } return URLResult{URL: url, Error: fmt.Errorf("HTTP请求失败: %w", err)} } defer resp.Body.Close() // 确保关闭响应体 if resp.StatusCode != http.StatusOK { return URLResult{URL: url, Error: fmt.Errorf("HTTP状态码非200: %d", resp.StatusCode)} } body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body) if err != nil { return URLResult{URL: url, Error: fmt.Errorf("读取响应体失败: %w", err)} } return URLResult{URL: url, Content: string(body), Error: nil} } func main() { urls := []string{ "http://example.com", "http://www.google.com", "http://httpbin.org/delay/5", // 模拟一个会超时的URL (5秒延迟) "http://www.bing.com", "http://httpbin.org/status/500", // 模拟一个错误状态码的URL "https://www.baidu.com", } // 设置全局请求超时时间，例如1秒 requestTimeout := 1 * time.Second resultsChan := make(chan URLResult, len(urls)) // 带缓冲的channel，防止goroutine阻塞 var wg sync.WaitGroup fmt.Printf("开始并行读取 %d 个URL，每个请求超时 %s\n", len(urls), requestTimeout) for _, url := range urls { wg.Add(1) go func(u string) { defer wg.Done() // 为每个URL创建一个独立的带超时上下文 ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), requestTimeout) defer cancel() // 确保在goroutine退出时释放资源，避免内存泄漏 result := fetchURLWithTimeout(ctx, u) resultsChan <- result // 将结果发送到channel }(url) } // 启动一个goroutine来等待所有工作完成，然后关闭结果channel // 这样主goroutine才能在所有结果都发送完毕后，安全地遍历channel直到关闭 go func() { wg.Wait() close(resultsChan) }() // 从channel中接收并处理所有结果 for result := range resultsChan { if result.Error != nil { fmt.Printf("URL: %s, 错误: %v\n", result.URL, result.Error) } else { // 为了简洁，只打印前100个字符 contentPreview := result.Content if len(contentPreview) > 100 { contentPreview = contentPreview[:100] + "..." } fmt.Printf("URL: %s, 内容预览: %s\n", result.URL, contentPreview) } } fmt.Println("所有URL处理完毕。
最大的坑，往往出现在我们遍历map并根据某些条件删除元素的时候。
任何修改都会反映到原变量上，同时避免了大对象复制带来的性能开销。
模板方法模式本身并不直接支持并发，需要结合其他的并发控制机制来保证线程安全。
使用对象： $data = new stdClass(); $data->title = '欢迎页面'; $data->content = '这是首页内容'; $this->load->view('welcome', $data); 视图中仍可通过$title等变量访问。
这使得微服务能轻松实现实时数据推送、持续状态同步等场景，而 REST 很难优雅地支持这些模式。
原始代码尝试在循环内部进行计数并立即输出，这导致了每个项目都会产生一行输出，即使它们属于同一个国家，从而产生了重复的国家ID行。
例如 vector 扩容时，优先尝试移动元素而非拷贝： std::vector<std::string> v; v.push_back(std::move(str)); // str 内容被“搬走”，v 中元素直接接管内存使用注意事项 虽然 std::move 能提升性能，但也需谨慎使用： 移动后的对象不应再用于业务逻辑，仅能安全析构或重新赋值 并非所有类型都支持移动优化，基本类型（int, double）移动等同于拷贝 若类未定义移动操作，编译器可能自动生成，也可能退化为拷贝 不要对 const 对象使用 std::move，因为 const 右值仍无法修改，最终可能触发拷贝 基本上就这些。
") // 使用 log4go 输出 log4go.Info("这是 log4go 的第二条信息。
# 将结果添加到原始df2中 df2_final = df2.assign(value=final_values) print("\ndf2_final (最终结果数据框):") print(df2_final) # df2_final (最终结果数据框): # store month value # 0 [1, 2, 3] 1 24.0 # 1 [2] 2 0.0完整示例代码import pandas as pd # 1. 数据准备 data1 = {'store': [1, 1, 2, 2], 'value': [24, 28, 29, 0], 'month': [1, 2, 1, 2]} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'store': [[1, 2, 3], [2]], 'month': [1, 2]} df2 = pd.DataFrame(data2) print("原始df1:") print(df1) print("\n原始df2:") print(df2) # 2. 核心处理逻辑 # 步骤一：预处理源数据框df1，获取每个store和month组合的value最小值 df1_min_values = df1.groupby(['store', 'month'], as_index=False)['value'].min() # 步骤二：展开目标数据框df2的列表列，并保存原始索引 df2_exploded = df2.explode('store').reset_index() # 步骤三：将展开后的df2与预处理的df1进行左连接 merged_df = df2_exploded.merge(df1_min_values, on=['store', 'month'], how='left') # 步骤四：根据原始索引聚合，获取每个原始df2行的value最小值 # 如果存在NaN，min()函数会忽略NaN，除非所有值都是NaN。

本文链接：http://www.douglasjamesguitar.com/251524_924145.html