使用curl_init()初始化会话，再通过curl_setopt()设置参数，最后用curl_exec()执行请求。
常见误区： 使用相对路径：相对路径可能相对于当前执行脚本的位置，但在Web环境中，这可能导致不确定性。
可以根据实际情况调整延迟时间。
我们的目标是计算df1中的每个主体与df2中的每个主体之间的Kappa值，并最终构建一个包含所有主体（包括df1和df2中的）的全面相似度矩阵。
这种方式特别适用于后台管理、API接口快速搭建等场景。
记住，每一个new都意味着一份责任，而智能指针就是帮助我们承担这份责任的最佳伙伴。
这个过程叫做“替换”。
是的，C++标准库提供的所有字符串比较操作，无论是std::string的运算符重载还是C风格字符串的strcmp家族函数，默认都是区分大小写的。
例如，一个循环的正常终止条件可能被隐藏在某个深层if语句中的break后面，而不是在for或while的头部显而易见。
大多数一键PHP环境（如宝塔、XAMPP、WAMP、LNMP等）都会记录详细的错误信息。
管道模式利用Go的并发原语，让数据流动清晰自然，代码易于理解与扩展。
不，pack(1)下无填充，结果是13？
C# 端使用参数化查询和连接池优化性能，保持实体模型与数据库索引策略一致，兼顾查询效率与写入成本，提升整体数据操作效能。
127.0.0.1 your-custom-domain.com这告诉操作系统，当访问your-custom-domain.com时，应将其解析到本地计算机。
它通过 composer.json 文件定义项目依赖，并自动下载和配置所需包。
可以说，XML是EPUB的核心组成部分之一。
跨平台兼容性： 在 Linux/macOS 系统上，它通常会检查TMPDIR、TMP、TEMP环境变量，如果这些变量未设置，则默认为/tmp。
示例代码修改：import pandas as pd import time from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key = "[MY API KEY]") # 建议为每个文件创建一个新的线程，以避免线程内容积累和混淆 # thread = client.beta.threads.create() # 移到循环内部 assistant = client.beta.assistants.create( name = "Nomination Hearing Identifier", instructions = "Given a complete transcript of a US Senate hearing, determine if this hearing was or was not a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", tools = [{"type": "retrieval"}], model = "gpt-3.5-turbo-1106" ) files = ["CHRG-108shrg1910401.txt","CHRG-108shrg1910403.txt", "CHRG-108shrg1910406.txt", "CHRG-108shrg1910407.txt", "CHRG-108shrg1910408.txt", "CHRG-108shrg1910409.txt", "CHRG-108shrg1910410.txt", "CHRG-108shrg1910411.txt", "CHRG-108shrg1910413.txt", "CHRG-108shrg1910414.txt"] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # 为每个文件创建一个新的线程，确保隔离性 thread = client.beta.threads.create() gpt_file = client.files.create( file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants' ) message = client.beta.threads.messages.create( thread_id=thread.id, role="user", content="Determine if the transcript in this file does or does not describe a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", file_ids=[gpt_file.id] ) run = client.beta.threads.runs.create( thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id, ) # 在这里引入一个更长的初始等待，以避免立即开始频繁轮询 print(f"Waiting for run {run.id} to complete for file {file}...") # time.sleep(5) # 可以在这里加一个初始等待，但更重要的是循环内的等待 while run.status != "completed": # 每次轮询前都进行等待，确保retrieve调用频率受控 # 假设每次retrieve调用需要至少20秒的间隔来满足3 RPM的限制 # 如果Run本身很快，可以适当缩短，但要保守估计 print(f"Run status: {run.status}. Sleeping for 10 seconds before next check.") time.sleep(10) # 关键：在每次retrieve调用前等待 run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) if run.status == "failed": print(f"Run failed for file {file}: {run.last_error}") # 可以在这里添加重试逻辑或跳过当前文件 break # 跳出当前文件的轮询循环 if run.status == "completed": messages = client.beta.threads.messages.list( thread_id=thread.id ) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 # 默认值 if "yes" in output.lower(): # 统一转换为小写进行判断 is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) # 使用ignore_index=True print(f"Processed file {file}. Result: {output}") else: print(f"Skipping file {file} due to failed run.") # 外部循环的延迟可以根据整体请求频率和模型处理速度调整 # 如果内部轮询已经有了足够的延迟，这里可以根据需要调整 print("Sleeping 20 seconds before processing next file to ensure overall API call rate limit not surpassed.") time.sleep(20) # 确保下一个文件的初始请求不会立即触发速率限制 jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False) # index=False避免写入额外索引列 print("Processing complete. Results saved to CSV.")代码改进说明： 内部轮询延迟： 在while run.status != "completed"循环内部，每次调用client.beta.threads.runs.retrieve之前添加time.sleep(10)。
下面详细介绍几种常见的文件写入方法。
33 查看详情 问题的核心在于，这些简单的错误缺乏上下文信息和可编程性。

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