关键是读写格式要一致，注意字节序和类型对齐问题（尤其在跨平台时）。
它通过一个set来记录已经见过的元素，确保只将未见过的元素添加到结果列表中。
优点：高效，不复制数据，防止意外修改。
考虑以下场景： 自连接: 同一个数据帧与自身连接，导致列名完全相同。
如果需要进行大量的日期转换，可以考虑使用缓存或者优化算法来提高性能。
当使用GCM模式进行加密时，openssl_encrypt函数会生成一个额外的“认证标签”（authentication tag）。
掌握它对处理文件上传、API响应、数据序列化都很有帮助。
在实际应用中，我们通常需要根据当前单元格或行的不同显示不同的提示信息。
代码实现 下面是具体的Python代码实现，使用Pandas库来处理数据：import pandas as pd import numpy as np # 模拟数据 data1 = {'PDs': [2345, 2675, 8706, 3452, 9999]} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'Number': [101, 102, 103, 104, 105, 106], 'PDs': ['2345', '2675', '8706', '9045;4729;5392', '3452', '1111;2222']} df2 = pd.DataFrame(data2) print("原始 df1:") print(df1) print("\n原始 df2:") print(df2) # 1. 将 df2 的 'Number' 和 'PDs' 列转换为字典，方便查找 # 键是 Number，值是 PDs 字符串 df2_pd_map = dict(zip(df2['Number'], df2['PDs'])) # 2. 将 df1 的 'PDs' 列转换为列表，以便逐一遍历 df1_pds_list = df1['PDs'].tolist() # 3. 初始化一个列表来存储匹配到的 Number mapped_numbers = [] # 4. 遍历 df1 中的每个 PD，并在 df2_pd_map 中查找匹配 for single_pd in df1_pds_list: found_match = False for number, delimited_pds_str in df2_pd_map.items(): # 确保比较的是字符串，并检查是否包含 if str(single_pd) in delimited_pds_str: mapped_numbers.append(number) found_match = True break # 找到第一个匹配项后，跳出内层循环，处理下一个 single_pd if not found_match: mapped_numbers.append(np.nan) # 如果没有找到匹配，则填充 NaN # 5. 将结果作为新列添加到 df1 df1['Mapped_Number'] = mapped_numbers print("\n合并后的 df1:") print(df1)代码解析： df2_pd_map = dict(zip(df2['Number'], df2['PDs']))：创建了一个字典，其中 df2 的 Number 列作为键，PDs 列（可能含分隔符的字符串）作为值。
代码示例：并发安全的配置存储 下面是一个使用 RWMutex 实现线程安全配置读写的例子：package main <p>import ( "fmt" "sync" "time" )</p><p>type Config struct { data map[string]string mu sync.RWMutex }</p><p>func (c *Config) Get(key string) string { c.mu.RLock() defer c.mu.RUnlock() return c.data[key] }</p><p>func (c *Config) Set(key, value string) { c.mu.Lock() defer c.mu.Unlock() c.data[key] = value }</p><p>func main() { config := &Config{data: make(map[string]string)}</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">// 启动多个读 goroutine for i := 0; i < 5; i++ { go func(id int) { for { val := config.Get("version") fmt.Printf("Reader %d: %s\n", id, val) time.Sleep(100 * time.Millisecond) } }(i) } // 单个写 goroutine go func() { for i := 0; ; i++ { config.Set("version", fmt.Sprintf("v1.%d", i)) time.Sleep(1 * time.Second) } }() time.Sleep(5 * time.Second)} 在这个例子中，多个读goroutine可以并发调用Get方法，只有在Set执行时才会暂停读操作。
注意：MD5 和 SHA1 已不推荐用于安全敏感场景，建议优先使用 SHA256 或更高强度算法。
# 创建新列表的示例 new_master_results = [] for sublist in master_results: if len(sublist) < target_length: padding_needed = target_length - len(sublist) new_master_results.append(sublist + [fill_value] * padding_needed) else: new_master_results.append(sublist[:target_length]) # 如果子列表过长，可以截断或者使用列表推导式（List Comprehension）：new_master_results = [ (sublist + [fill_value] * (target_length - len(sublist))) if len(sublist) < target_length else sublist[:target_length] for sublist in master_results ]请注意，如果子列表本身是可变对象（如列表），sublist + [...]会创建一个新的子列表对象。
1. 启用Go运行时指标采集 Go语言自带丰富的运行时信息，如GC频率、goroutine数量、内存分配等。
HTTPS配置在ASP.NET Core中，简单来说，就是确保你的Web应用通过加密的SSL/TLS协议与客户端通信。
在将 interface{} 类型的值转换为实际类型时，需要进行类型断言。
#include <vector> #include <algorithm> #include <iostream> int main() { std::vector<int> vec = {5, 2, 8, 1, 9}; std::sort(vec.begin(), vec.end()); for (int x : vec) { std::cout << x << " "; } // 输出：1 2 5 8 9 return 0; } 2. 降序排序 可以通过传入std::greater<>()实现降序排列。
具体来说，如果一个接口的底层具体类型（concrete type）包含不可比较的字段（例如map、slice或func），那么该接口实例本身就不是可比较的。
但这只是个粗略的估计，因为一个用户可能用多个阅读器，或者一个阅读器代表了多个用户。
安装json库（通过vcpkg或直接包含头文件）后使用： #include <fstream> #include <vector> #include <nlohmann/json.hpp> <p>using json = nlohmann::json; std::vector<int> data = {1, 2, 3, 4, 5}; json j = data;</p><p>std::ofstream file("data.json"); file << j.dump(4); // 格式化缩进4格 file.close();</p>这种方法通用性强，易于与其他语言交互。
随着旅游行业的发展，OpenTravel标准将继续演进，以适应新的需求和新技术。

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