安装 tqdm 首先，需要安装 tqdm 库。
Cython 版本pyjnius 依赖 Cython 将 .pyx 文件转换为 .c 文件。
*/ // 1. 为自定义文章类型 'catalog' 定义永久链接结构 add_filter('post_type_link', function($link, $post = 0){ global $wp_rewrite; if($wp_rewrite->permalink_structure !== '' && $post->post_type == 'catalog'){ $clean_url = strtolower(str_replace(" ", "-", preg_replace("/[^a-zA-Z0-9]+/", " ", get_the_title($post->ID)))); return home_url('/catalog/' . $clean_url . '/' . $post->ID); // 添加 '/catalog/' 前缀 } return $link; }, 1, 3); // 2. 为自定义分类法 'parts' 定义永久链接结构 add_filter( 'term_link', function($link, $term, $taxonomy){ global $wp_rewrite; if($wp_rewrite->permalink_structure !== '' && 'parts' === $taxonomy ) { $clean_url = strtolower(str_replace(" ", "-", preg_replace("/[^a-zA-Z0-9]+/", " ", $term->slug))); return home_url('/parts/' . $clean_url . '/' . $term->term_id); // 添加 '/parts/' 前缀 } return $link; }, 10, 3 ); // 3. 为自定义文章类型 'catalog' 添加重写规则 add_action('init', function() { add_rewrite_rule( '^catalog/([^/]+)/([0-9]+)/?$', // 匹配 '/catalog/{slug}/{id}/' 'index.php?post_type=catalog&p=$matches[2]', 'top' ); // 4. 为自定义分类法 'parts' 添加重写规则 add_rewrite_rule( '^parts/([^/]+)/([0-9]+)/?$', // 匹配 '/parts/{slug}/{id}/' 'index.php?parts=$matches[1]', // 使用 $matches[1] (slug) 进行查询 // 如果需要通过ID查询，可改为 'index.php?taxonomy=parts&term_id=$matches[2]' 'top' ); }); // 注意：在修改重写规则后，必须刷新WordPress的重写规则 // 访问 WordPress 后台的 "设置" -> "永久链接" 页面即可自动刷新 // 或者在代码中手动调用 flush_rewrite_rules()，但通常只在插件激活/停用时使用 // add_action( 'after_switch_theme', 'flush_rewrite_rules' ); // add_action( 'plugin_loaded', 'flush_rewrite_rules' ); // 仅在插件激活时运行一次 ?>注意事项与最佳实践 刷新重写规则： 每次修改 add_rewrite_rule() 或永久链接结构后，都必须刷新WordPress的重写规则。
应使用http.MaxBytesReader限制读取上限。
以下是详细的解决步骤： 1. 确认snowflake-connector-python已安装 首先，请确认您的环境中已正确安装了官方的Snowflake Python连接器。
只有在用户给出正确答案时，才使用 break 退出循环。
这意味着，尽管虚拟地址空间可能仍然保留，但对应的物理内存页可以被操作系统回收并用于其他进程。
这比单纯的点击量更能反映用户深层次的兴趣和需求，帮助创作者调整方向，提供更优质、更精准的内容。
避免遮蔽： 始终警惕变量遮蔽问题。
") # 场景1：不进行任何优化，读取所有列 print("\n--- 场景1：不优化读取所有列 ---") start_time = time.time() try: df_unoptimized = pd.read_excel(large_file_path) end_time = time.time() print(f"读取耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒") print(f"DataFrame 内存占用: {df_unoptimized.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB") except Exception as e: print(f"读取失败: {e}") # 场景2：指定 usecols 和 dtype 进行优化 print("\n--- 场景2：使用 usecols 和 dtype 优化 ---") optimized_dtype = { 'col_int': 'int32', 'col_float': 'float32', 'col_str_short': 'category', # 如果字符串重复度高，category 很有用 'col_bool': 'bool' } selected_cols = ['col_int', 'col_float', 'col_str_short', 'col_bool'] start_time = time.time() try: df_optimized = pd.read_excel(large_file_path, usecols=selected_cols, dtype=optimized_dtype) end_time = time.time() print(f"读取耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒") print(f"DataFrame 内存占用: {df_optimized.memory_usage(deep=True).sum() / (1024**2):.2f} MB") except Exception as e: print(f"读取失败: {e}")从上面的模拟测试中，你应该能直观感受到 usecols 和 dtype 对性能和内存的巨大影响。
preg_replace()的代码可能更简洁，但正则表达式本身的可读性较差，需要额外的注释或文档来解释。
实际项目中也可考虑用 std::list 替代手动管理链表，进一步简化逻辑。
首先，尽量使用绝对路径。
通过避免重复ID的使用，并利用jQuery的DOM遍历功能，实现点击Accept按钮后，仅改变当前行中特定元素的显示状态，从而确保每一行Accept按钮的功能互不干扰。
示例展示创建服务端监听9000端口并响应客户端，客户端发送消息接收反馈。
可以编写一些简单的代码，模拟实际应用中的场景，测试框架的响应速度和资源消耗。
只要注意 Flush 和分隔符设置，就能安全地处理结构化文本数据。
逻辑冗余与复杂： 原始代码中为每个星期和每个时间段都编写了独立的 if/else if 语句，导致代码量庞大且难以维护，尤其是在图片路径重复时。
const 成员函数需要 const 修饰的指针声明，例如： void (MyClass::*ptr)(int) const 多态环境下，成员函数指针仍遵循对象的实际类型，但不会自动触发虚函数机制，除非该函数是虚函数且通过指针正确调用。
PHP本身没有直接提供“超时”参数给exec、shell_exec这类函数，但可以通过一些方法来实现命令执行的超时控制。

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