2. 列表类 (list.classes.php):<?php class Lists extends Dbh { public function getCountries() { $stmt = $this->connect()->prepare("CALL spl_countries()"); // 使用 CALL 关键字调用存储过程 if(!$stmt->execute()) { $stmt = null; header("location: ../index.php?error=stmtfailed"); exit(); } if($stmt->rowCount() == 0) { $stmt = null; header("location: ../index.php?error=countrynotfound"); exit(); } return $stmt; } }关键点: 豆包AI编程 豆包推出的AI编程助手 483 查看详情 使用 CALL spl_countries() 语句调用存储过程。
代码示例 以下是一个完整的代码示例，演示了如何使用 itertuples 方法来解决 for 循环只处理 DataFrame 第一行数据的问题：import pandas as pd from functools import partial from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests def send_two_requests(url): """模拟发送请求，返回状态码、内容和 URL""" try: response = requests.get(url, timeout=5) response.raise_for_status() # 检查是否有 HTTP 错误 return response.status_code, response.text, response.url except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Request failed for {url}: {e}") return None, None, None def get_the_text(_df, _firms: list, _link_column: str): """ 发送请求以接收文章文本 参数 ---------- _df : DataFrame 返回 ------- 包含文章文本的 DataFrame """ _df.reset_index(inplace=True) print(_df) for row in _df.itertuples(index=False): link = getattr(row, f'{_link_column}') print(link) if link: website_text = list() try: page_status_code, page_content, page_url = send_two_requests(link) # Your remaining code here... print(f"Status Code: {page_status_code}, URL: {page_url}") # 示例输出 except Exception as e: print(f"Error processing link {link}: {e}") # 示例数据 data = { 'index': [1366, 4767, 6140, 11898], 'DATE': ['2014-01-12', '2014-01-12', '2014-01-12', '2014-01-12'], 'SOURCES': ['go.com', 'bloomberg.com', 'latimes.com', 'usatoday.com'], 'SOURCEURLS': [ 'http://abcnews.go.com/Business/wireStory/mercedes-recalls-372k-suvs-21445846', 'http://www.bloomberg.com/news/2014-01-12/vw-patent-application-shows-in-car-gas-heater.html', 'http://www.latimes.com/business/autos/la-fi-hy-autos-recall-mercedes-20140112-story.html', 'http://www.usatoday.com/story/money/cars/2014/01/12/mercedes-recall/4437279/' ], 'Tone': [-0.375235, -1.842752, 1.551724, 2.521008], 'Positive_Score': [2.626642, 1.228501, 3.275862, 3.361345], 'Negative_Score': [3.001876, 3.071253, 1.724138, 0.840336], 'Polarity': [5.628518, 4.299754, 5.0, 4.201681], 'Activity_Reference_Density': [22.326454, 18.918919, 22.931034, 19.327731], 'Self_Group_Reference_Density': [0.0, 0.0, 0.344828, 0.840336], 'Year': [2014, 2014, 2014, 2014], 'Month': [1, 1, 1, 1], 'Day': [12, 12, 12, 12], 'Hour': [0, 0, 0, 0], 'Minute': [0, 0, 0, 0], 'Second': [0, 0, 0, 0], 'Mentioned_firms': ['mercedes', 'vw', 'mercedes', 'mercedes'], 'text': ['', '', '', ''] } # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 使用 ThreadPoolExecutor _link_column = 'SOURCEURLS' _firms = ['mercedes', 'vw'] get_the_text_par = partial(get_the_text, _link_column=_link_column, _firms=_firms) with ThreadPoolExecutor() as executor: chunk_size = len(df) if len(df) < 10 else len(df) // 10 chunks = [df.iloc[i:i + chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)] result = list(executor.map(get_the_text_par, chunks))注意事项: 确保安装 requests 库：pip install requests。
结构清晰了，后续加功能、做测试、交接都更顺畅。
这对于需要频繁计算特征重要性和解释模型行为的场景（例如，模型审计、报告生成）来说，是一个非常重要的性能提升。
写好benchmark不是一次性的任务，而是随着业务演进持续跟进的过程。
它允许你一边从数据库或远程服务获取数据，一边逐步处理，而不是等待全部结果返回。
以下是一个示例，展示如何在Elementor自定义查询中正确地根据当前存档页面的分类来过滤文章。
了解 GOMAXPROCS 的作用以及如何设置它，对于编写高效的并发 Go 程序至关重要。
这种装饰器利用 functools.wraps 和在内部动态调用 raise pytest.skip() 的方式，提供了强大的灵活性和更好的调试体验。
它们通过 super().__init__(name) 调用了父类的构造函数来初始化共有的部分，然后各自添加了特有的属性（breed 或 color）。
在 UPLOAD_ERR_OK 的分支里，才是真正处理文件保存逻辑的地方。
通过事件驱动方式降低服务依赖，提升系统容错能力。
虽然 startswith() 效率很高，底层是用C实现的，所以速度很快。
3. Bearer Token (承载令牌) 这通常是OAuth 2.0流程的结果。
如果解密后的数据不是有效的 JSON，可能会出现 json.JSONDecodeError 异常。
什么是可打印字符？
示例语法与验证 下面是完整的Parsimonious语法定义和一些测试用例：from parsimonious import Grammar grammar = Grammar(''' array = "(" string? (comma string?)* ")" string = ~'"[^\"]+"' comma = "," ''') # --- 验证示例 --- # 1. 有效的数组，包含非空元素 print("Testing: ('My','Cool','Array')") try: tree1 = grammar.parse('("My","Cool","Array")') print("PASS: ", tree1) except Exception as e: print("FAIL: ", e) # 2. 有效的数组，包含末尾的空元素 print("\nTesting: ('My','Cool','Array',)") try: tree2 = grammar.parse('("My","Cool","Array",)') print("PASS: ", tree2) except Exception as e: print("FAIL: ", e) # 3. 有效的数组，包含开头、中间和末尾的空元素 print("\nTesting: (,,'My','Cool',,'Array',,,)") try: tree3 = grammar.parse('(,,"My","Cool",,"Array",,,)') print("PASS: ", tree3) except Exception as e: print("FAIL: ", e) # 4. 无效的数组，缺少逗号分隔符 print("\nTesting: ('My''Cool''Array')") try: tree4 = grammar.parse('("My""Cool""Array")') print("FAIL (expected): ", tree4) except Exception as e: print("PASS (expected error): ", e) # 5. 空数组 print("\nTesting: ()") try: tree5 = grammar.parse('()') print("PASS: ", tree5) except Exception as e: print("FAIL: ", e)运行结果分析： 怪兽AI数字人 数字人短视频创作，数字人直播，实时驱动数字人 44 查看详情 对于 ("My","Cool","Array")、("My","Cool","Array",) 和 (,,"My","Cool",,"Array",,,)，语法都能够成功解析，并生成相应的解析树。
方法四：使用 sscanf() 函数 sscanf() 函数根据指定格式从字符串中解析数据。
void increment() {     for (int i = 0; i < 100000; ++i) {         std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);         ++shared_data;     } } 上面代码中，每次进入 for 循环时，lock_guard 构造会尝试加锁，离开作用域时自动解锁，保证对 shared_data 的修改是原子的。
// 如果此处有实际的、会占用CPU时间的工作，则可以省略 Gosched()。

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