auth: 创建 SMTP 认证信息，使用 smtp.PlainAuth 函数。
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/mx" minWidth="955" minHeight="600" creationComplete="application1_creationCompleteHandler(event)"> <fx:Script> <![CDATA[ import mx.events.FlexEvent; protected function application1_creationCompleteHandler(event:FlexEvent):void { videoDisplay.source = "http://example.com/myvideo.mp4"; // 替换为你的视频URL } protected function playPauseVideo():void { if (videoDisplay.playing) { videoDisplay.pause(); } else { videoDisplay.play(); } } ]]> </fx:Script> <s:VideoDisplay id="videoDisplay" width="640" height="360" x="158" y="103"/> <s:Button label="Play/Pause" click="playPauseVideo()" x="399" y="485"/> </s:Application>在这个例子中，VideoDisplay组件负责显示视频，Button组件用于控制播放和暂停。
因此，Part 2 的输出是 44444。
若每次都 make 或 new，会带来频繁的内存分配。
合理实施限流与请求控制，能有效保护系统稳定性，防止资源耗尽。
[values[(values > (v - N)) & (values < (v + N))].sum() for v in values] 这是一个列表推导式，它遍历每个分组的value值，并计算在 v - N 和 v + N 范围内的所有值的总和。
其次基于HTTP协议，服务端可注册/download路由，使用http.ServeFile提供文件下载，支持Range请求实现断点续传；客户端通过http.Get获取响应并将resp.Body写入本地文件。
基本上就这些。
性能要求： 根据业务需求，选择能达到所需准确率、精确率、召回率或F1分数等指标的模型。
注意事项与最佳实践 LazyFrame的应用： 原始问题中提到希望使用pl.LazyFrame。
常见误区对比 print(greet())：先调用函数 greet()，执行其中的 print，然后如果 greet 没有 return 值，会返回 None，所以最终可能看到 "Hello, world!" 和 "None" 各一行。
完整代码示例 将上述步骤整合，我们可以得到一个简洁高效的解决方案：import pandas as pd import numpy as np # 1. 准备数据 df = pd.DataFrame({ 'Item1': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'Value1': [1,4,5,7], 'Item2': ['F', 'G', 'H', 'I'], 'Value2': [0,4,8,12], 'Item3': ['K', 'L', 'M', 'N'], 'Value3': [2.7,3.4,6.2,8.1], }) # 2. 定义需要比较的“值”列 value_cols = ['Value1', 'Value2', 'Value3'] # 3. 获取行索引 row_indices = range(len(df)) # 4. 找出每一行最小值的列名 min_value_col_names = df[value_cols].idxmin(axis=1) # 5. 提取最小值本身 # 将最小值列名转换为DataFrame的列位置索引 min_value_col_positions = df.columns.get_indexer_for(min_value_col_names) # 使用NumPy高级索引 df['Min_Value'] = df.values[row_indices, min_value_col_positions] # 6. 找出对应项目列的列名 # 将'ValueX'列名替换为'ItemX'列名 min_item_col_names = min_value_col_names.str.replace('Value', 'Item') # 7. 提取对应的项目值 # 将项目列名转换为DataFrame的列位置索引 min_item_col_positions = df.columns.get_indexer_for(min_item_col_names) # 使用NumPy高级索引 df['Min_Item'] = df.values[row_indices, min_item_col_positions] print("\n最终结果DataFrame:") print(df)关键概念解析 DataFrame.idxmin(axis=1): 这个方法是解决问题的核心。
考虑以下示例代码，它尝试从一个初始字典dict和Excel工作表ws中读取数据，并构建一个新的嵌套字典newest_dict：import datetime # 假设 ws 和 dict 已定义，并且 openpyxl 已加载工作簿 # 例如： # from openpyxl import Workbook # wb = Workbook() # ws = wb.active # ws['A2'] = 'LG G7 Blue 64GB' # ws['B2'] = 'LG_G7_Blue_64GB_R07' # ws['C2'] = datetime.datetime(2005, 9, 25, 0, 0) # ws['D2'] = datetime.datetime(2022, 10, 27, 23, 59, 59) # ws['A3'] = 'Asus ROG Phone Nero 128GB' # ws['B3'] = 'Asus_ROG_Phone_Nero_128GB_R07' # ws['C3'] = datetime.datetime(2005, 9, 25, 0, 0) # ws['D3'] = datetime.datetime(2022, 10, 27, 23, 59, 59) dict_template = { 'LG_G7_Blue_64GB_R07': {'Name': 'A', 'Code': 'B', 'Sale Effective Date': 'C', 'Sale Expiration Date': 'D'}, 'Asus_ROG_Phone_Nero_128GB_R07': {'Name': 'A', 'Code': 'B', 'Sale Effective Date': 'C', 'Sale Expiration Date': 'D'} } new_dict = {} newest_dict = {} row = 2 for k, v in dict_template.items(): for i, j in v.items(): # 假设 j 是列名，如 'A', 'B' # 从 Excel 读取数据 cell_value = ws[j + str(row)].value new_dict[i] = cell_value print(f"当前外部键: {k}") print(f"当前构建的内层字典 (new_dict): {new_dict}") print("------") # 问题所在：这里存储的是 new_dict 的引用 newest_dict[k] = new_dict print(f"newest_dict 在本次迭代后: {newest_dict}") row += 1 print("\n最终结果:") print(newest_dict)在上述代码中，new_dict在外部循环开始前被初始化一次。
这意味着不再有安全更新或错误修复。
// 示例：Program.cs 中的请求管道配置 var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); // 添加服务到容器 builder.Services.AddControllersWithViews(); builder.Services.AddAuthentication(options => { /* ... */ }); // ... var app = builder.Build(); // 配置HTTP请求管道 if (app.Environment.IsDevelopment()) { app.UseDeveloperExceptionPage(); // 开发环境的异常处理中间件 } else { app.UseExceptionHandler("/Home/Error"); // 生产环境的异常处理 app.UseHsts(); } app.UseHttpsRedirection(); // HTTPS重定向 app.UseStaticFiles(); // 静态文件服务 app.UseRouting(); // 路由中间件，根据URL匹配路由 app.UseAuthentication(); // 认证中间件，验证用户身份 app.UseAuthorization(); // 授权中间件，检查用户权限 app.MapControllerRoute( // 配置MVC路由 name: "default", pattern: "{controller=Home}/{action=Index}/{id?}"); app.Run(); // 启动应用在这个例子中，请求会先经过异常处理，然后是HTTPS重定向，接着是静态文件处理。
# 假设 tab2 是一个父容器，例如 tk.Frame 或 tk.Toplevel # from tkinter import ttk # tab2 = ttk.Frame(root) # 创建 Entry 控件 entry_widget = tk.Entry(tab2, width=35) entry_widget.insert(0, "0") # 设置默认值 # 绑定 <FocusIn> 事件：当控件获取焦点时触发 entry_widget.bind("<FocusIn>", clear_default_text) # 绑定 <Key> 事件：当用户按下任意键时触发 # 这是一个可选的绑定，可以确保在用户开始输入时立即清除 entry_widget.bind("<Key>", clear_default_text)完整示例代码 以下是一个更完整的 Tkinter 应用程序示例，演示了如何动态创建多个 Entry 控件并应用上述清除逻辑。
您可以选择任何域名，只要它不与您正在使用的真实域名冲突。
应用场景：实现延迟加载、属性别名、统一日志记录等。
有了它，我们就能准确地判断2月份的天数是28天还是29天。
\n"; } ?>运行上述PHP脚本，你将会在$_SERVER的输出中看到类似以下内容：[ ... "HTTP_HOST" => "php-fpm:80", "HTTP_CONTENT_TYPE" => "application/json", "HTTP_X_AUTH_HMAC" => "test_hmac_header_value", // 转换后的自定义头部 ... ] 从 $_SERVER 获取的 X-Auth-HMAC 值: test_hmac_header_value --- 使用 getallheaders() 获取所有头部 --- Array ( [Host] => php-fpm:80 [Content-Type] => application/json [X-Auth-HMAC] => test_hmac_header_value // 原始名称的自定义头部 ) 从 getallheaders() 获取的 X-Auth-HMAC 值: test_hmac_header_value4. 在PHP中获取HTTP头部的方法 在PHP中，主要有两种方式来获取HTTP请求头部： $_SERVER 超全局变量： 这是最常见且始终可用的方法。

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