在C++中实现回调函数，核心是将函数作为参数传递给其他函数，以便在特定事件发生时被调用。
GOPATH=$HOME/go export GOPATH这会先在当前 shell 中定义 GOPATH 变量，然后将其标记为环境变量，使其对所有后续启动的子进程可见。
优点： 自动化： 无需手动记忆和执行复杂的生成命令。
所谓高选择性，就是列中不重复的值越多越好。
特别是对于<body>标签，必须确保其在整个文档中是唯一的。
http.ListenAndServe 函数的第二个参数就是 http.Handler 接口类型。
12 查看详情 但对于复杂对象（如 string、自定义类），emplace_back 通常更高效，尤其是在传参构造时。
为什么需要 CRI？
将抽取出的数据进行必要的类型转换、格式化，以符合数据库表字段的要求。
性能优先（列表原地修改）： 当处理大量列表数据，且允许修改原列表时，list.reverse() 无疑是性能之王。
它可以防止shell注入攻击，并确保字符串中的特殊字符被正确处理。
示例：import logging import sys import time logging.basicConfig( format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s - %(message)s", level=logging.INFO, datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", stream=sys.stdout, ) logger = logging.getLogger("mylogger") import functools def cacheDecorator(func): cache = {} # 为每个函数创建一个独立的缓存 @functools.wraps(func) # 保留原始函数的元数据 def wrapper(*args, **kwargs): # 创建缓存键，考虑 args 和 kwargs cache_key = (args, tuple(sorted(kwargs.items()))) if cache_key in cache: logger.info(f"Cache hit for {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}") return cache[cache_key] else: logger.info(f"Cache miss for {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}") ret_val = func(*args, **kwargs) cache[cache_key] = ret_val return ret_val return wrapper @cacheDecorator def slow_function(a, b, c=1): logger.info("Executing slow_function...") time.sleep(2) # 模拟耗时操作 return a * b * c logger.info (f'Result from executing slow_function(1,2) = {slow_function(1,2)}') logger.info (f'Result from executing slow_function(1,2) again = {slow_function(1,2)}') logger.info (f'Result from executing slow_function(1,2, c=3) = {slow_function(1,2, c=3)}') logger.info (f'Result from executing slow_function(1,2, c=3) again = {slow_function(1,2, c=3)}') 输出:2024-10-27 16:31:27 [INFO] mylogger - Cache miss for slow_function with args: (1, 2), kwargs: {} 2024-10-27 16:31:27 [INFO] mylogger - Executing slow_function... 2024-10-27 16:31:29 [INFO] mylogger - Result from executing slow_function(1,2) = 2 2024-10-27 16:31:29 [INFO] mylogger - Cache hit for slow_function with args: (1, 2), kwargs: {} 2024-10-27 16:31:29 [INFO] mylogger - Result from executing slow_function(1,2) again = 2 2024-10-27 16:31:29 [INFO] mylogger - Cache miss for slow_function with args: (1, 2), kwargs: {'c': 3} 2024-10-27 16:31:29 [INFO] mylogger - Executing slow_function... 2024-10-27 16:31:31 [INFO] mylogger - Result from executing slow_function(1,2, c=3) = 6 2024-10-27 16:31:31 [INFO] mylogger - Cache hit for slow_function with args: (1, 2), kwargs: {'c': 3} 2024-10-27 16:31:31 [INFO] mylogger - Result from executing slow_function(1,2, c=3) again = 6可以看到，第一次调用 slow_function(1, 2) 和 slow_function(1, 2, c=3) 时，Executing slow_function... 会被打印，说明函数被实际执行了。
常见问题：在 for 循环中反复调用 len() 或属性访问。
实现步骤 发起HTTP请求：使用http.Get()或http.DefaultClient.Do()发起HTTP请求。
基本上就这些。
以下是一个使用 SLURM 作业数组的示例脚本：#!/bin/bash #SBATCH --array=0-999 INPUT_DIR='path/to/input/dir' OUTPUT_DIR='/path/to/output/dir' INPUT_STEMS_FILE='/some/path/to/list/of/inputs.txt' # Read the file names into an array INPUT_STEMS=() while IFS= read -r line; do INPUT_STEMS+=("$line") done < <(tr -d '\r' < INPUT_STEMS_FILE) TASK_ID=$SLURM_ARRAY_TASK_ID INPUT_FILE_NAME="$INPUT_DIR/${INPUT_STEMS[$TASK_ID]}.txt" OUTPUT_FILE_NAME="$OUTPUT_DIR/$TASK_ID.txt" python_script.py --input $INPUT_FILE_NAME > $OUTPUT_FILE_NAME代码解释： #SBATCH --array=0-999: 创建 1000 个作业，作业 ID 从 0 到 999。
2. 声明友元类： 如果一个类需要访问另一个类的所有私有和保护成员，可以将整个类声明为友元。
效果二：DEPTH = 2 (打印两层深度) 如果我们修改time_elapsed装饰器中的DEPTH为2：def time_elapsed(func): DEPTH = 2 # 允许打印两层深度的计时 # ... (其余代码不变)再次运行上述测试代码，输出将变为：--- func1 --- func1 took 0.10 seconds. --- func2 --- func1 took 0.10 seconds. func2 took 0.30 seconds. --- func3 --- func1 took 0.10 seconds. func2 took 0.30 seconds. func3 took 0.70 seconds. --- func4 --- func1 took 0.10 seconds. func2 took 0.30 seconds. func3 took 0.70 seconds. func4 took 1.50 seconds.此时，func2调用时会打印func1的计时，因为它处于第一层嵌套（深度为2）。
以下是使用 pyarrow.parquet 读取 Parquet 数据的示例：if response.status_code == 200: buffer = io.BytesIO(response.content) # 从内存缓冲区加载 Parquet 数据 table = pq.read_table(buffer) # 将数据转换为 Pandas DataFrame df = table.to_pandas() print(df.head()) else: print("Failed to fetch orders data")此方法首先创建一个 io.BytesIO 对象，将 API 响应的二进制内容包装起来。
最终，将两者中较小的值作为实际折扣应用到购物车中。
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