import pandas as pd import re df = pd.DataFrame({ 'Value': [ 'Juan-Diva - HOLLS', 'Carlos - George - ESTE BAN', 'Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE', 'Yul - KONJ KOL MON'], }) # 定义一个函数来处理每个字符串 def split_value(s): # 正则表达式模式与上面相同 pattern = r'^(.*?) - ([A-Z\s-]+)$' match = re.search(pattern, s) if match: return match.group(1), match.group(2) else: # 如果没有匹配，可以返回原始字符串和None，或根据需求返回其他默认值 return s, None # 将函数应用到 'Value' 列 # .apply() 返回一个Series，其中每个元素是 (First, Last) 元组 # .tolist() 将Series转换为列表，其中每个元素是元组 # 然后直接赋值给新的两列 df[['First', 'Last']] = df['Value'].apply(lambda x: split_value(x)).tolist() print("\n使用 re 模块和 .apply() 拆分后的DataFrame:") print(df)输出结果： Value First Last 0 Juan-Diva - HOLLS Juan-Diva HOLLS 1 Carlos - George - ESTE BAN Carlos - George ESTE BAN 2 Javier Plain - Hotham Ham - ALPINE Javier Plain - Hotham Ham ALPINE 3 Yul - KONJ KOL MON Yul KONJ KOL MON这种方法虽然功能上等效，但由于apply()是逐行执行Python函数，其性能通常不如Pandas的内置矢量化方法（如str.extract），尤其是在处理大型数据集时。
添加图片水印 将一个Logo图片叠加到目标图像上，常用于版权保护。
尽管现代C++倾向std::function与lambda，函数指针在底层及C兼容场景仍具重要价值。
比如过滤非法字符、格式化文本等。
31 查看详情 语法格式： do {     // 循环体 } while (条件); 注意：do-while的末尾必须有分号。
Find JSON Path Online Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder 30 查看详情 错误尝试二：将数组索引包含在键名中$data = json_decode(file_get_contents('php://input'), true); echo $data["product[0]"];结果： Notice: Undefined index: product[0]原因： 这种尝试混淆了PHP数组的键名和数组元素的访问方式。
http.Client的复用： http.Client实例是并发安全的，并且内部维护着连接池。
这需要用到 use 关键字。
但Python还提供了另外两种特殊的方法类型：类方法（Class Method）和静态方法（Static Method），它们对第一个参数的处理方式就有所不同，这其实是Python设计上非常巧妙的地方，提供了更灵活的编程范式。
即使有多个 CPU 核心可用，如果一个 Goroutine 长时间占用 CPU 而不进行任何 I/O 操作或显式地让出 CPU，其他 Goroutine 仍然无法得到执行。
值传递的基本机制 Go语言中所有参数都是值传递，即函数接收的是原始数据的一份副本。
你需要在你的 Dash 应用中引入 Font Awesome。
这可以减少Go在map增长时重新分配底层哈希表造成的性能开销。
浮点数也存在舍入误差，无法满足精确计算要求。
根据业务复杂度可设为几秒到十几秒。
答案：PHP中处理日期时间主要使用date()、strtotime()和DateTime类。
a = kwargs.get('a', None) # 在这里可以执行函数的核心逻辑 print(f"提取到的参数 'a' 的值为: {a}") # 示例：如果需要处理其他参数，也可以类似地提取 # b = kwargs.get('b', 'default_b') # print(f"提取到的参数 'b' 的值为: {b}") return a # 原始字典，包含多余的键 p = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} # 调用函数，现在可以成功执行 result = func(**p) print(f"函数返回结果: {result}") # 另一个示例：字典中缺少 'a' q = {'b': 10, 'c': 20} result_q = func(**q) print(f"函数返回结果 (字典q): {result_q}")代码解析： def func(**kwargs):：这行代码告诉Python，func函数将收集所有未被其他显式参数捕获的关键字参数，并将它们打包到一个名为kwargs的字典中。
关键是保证线程安全，同时不拖慢主业务逻辑。
可以使用第三方库，例如github.com/cenkalti/backoff来实现指数退避重试。
基本上就这些，不复杂但容易忽略。

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