它返回该指针本身，以便后续调用构造函数。
flattened_by_ravel = matrix.ravel() print("\n通过 ravel() 展平 (视图或副本):\n", flattened_by_ravel) flattened_by_ravel[0] = 100 # 如果是视图，原始矩阵会改变 print("修改 ravel() 结果后:", flattened_by_ravel) print("原始矩阵（可能受影响）:\n", matrix) # 这里的 matrix 会变成 [[100, 2, 3], [4, 5, 6]] 在我个人实践中，如果我需要一个独立的数据副本，我可能会明确使用flatten()。
/test_app/__init__.py 定义了名为 test_app 的蓝图，并指定了其模板和静态文件目录。
熟练使用fmt的打印和格式化能力，能让你的程序输出更清晰，调试更高效。
权限问题是PHP创建文件时最常见的绊脚石。
在某些情况下，例如进行时间序列分析或绘图时，我们可能希望将这些索引转换为标准的datetime对象，代表每个半年的起始日期。
因此，它是一个非常可靠的判断依据。
DynamoDB的排序键比较是字典序的，因此这种字符串比较方式能够正确处理日期。
这是最常见的情况，方法需要操作特定对象的状态。
Go构建约束：原生条件编译方案 Go的构建约束机制允许开发者根据目标操作系统、架构、Go版本或自定义标签来选择性地编译文件。
条件逻辑： 某些高级插件甚至允许根据特定条件显示或隐藏邮件内容。
当返回大型结构体时，使用指针减少开销；小对象则优先返回值；注意初始化避免nil，结合逃逸分析合理使用。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 带状态的仿函数 相比普通函数，仿函数的优势在于它可以拥有成员变量，从而保持状态。
模型中的 HasFactory Trait: 对应的 Eloquent 模型需要使用 IlluminateDatabaseEloquentFactoriesHasFactory trait。
通过分析问题根源，即PHP脚本在输出JSON后继续执行，导致其他内容被意外输出。
通过<code>asyncio.run_coroutine_threadsafe</code>方法，我们可以在独立的事件循环中运行协程，并提供了一个<code>attempt</code>函数来检测协程的完成状态，从而实现更灵活的异步任务管理，避免阻塞主线程。
这是因为fmt.Sprintf是一个可变参数函数，它期望接收一个格式字符串和一系列独立的参数。
注意事项： Go 语言是强类型语言，即使 rune 是 int32 的别名，[]rune 和 []int32 仍然是不同的类型，不能直接相互转换。
# data_scrap_copy.remove(data) # 如果需要确保每个标记只匹配一次，且从副本中移除 break # 找到匹配后，当前marking_item处理完毕，检查下一个marking_item processes = [] # 根据CPU核心数或经验值设置chunk_size和num_processes # chunk_size决定了每个进程处理多少个marking chunk_size = max(1, len(marking_list) // (2 * (len(marking_list) // 1000 + 1))) # 动态调整chunk_size num_processes = math.ceil(len(marking_list) / chunk_size) print(f"Total markings: {len(marking_list)}, Chunk size: {chunk_size}, Number of processes: {num_processes}") for i in range(num_processes): start_idx = i * chunk_size end_idx = min((i + 1) * chunk_size, len(marking_list)) sub_marking_list = marking_list[start_idx:end_idx] if not sub_marking_list: continue p = Process( target=__process_eliminate_chunk, # 传递json_list的副本给每个进程，避免进程间直接修改原始大列表的复杂同步问题 args=(sub_marking_list, json_list[:], result_mark, result) ) processes.append(p) p.start() # 启动进程 for p in processes: p.join() # 等待所有进程完成 manager.shutdown() # 关闭Manager，释放资源 return list(result_mark), list(result) # 将Manager.list转换为普通Python列表 # 运行多进程版本 print("Starting multiprocessing elimination...") start_time = time.time() eliminated_markings, eliminated_data = eliminate_marking_multiprocess(marking_large, json_list_large) end_time = time.time() print(f"Multiprocessing finished in {end_time - start_time:.2f} seconds.") print(f"Found {len(eliminated_markings)} matches.") # print("Eliminated Markings:", eliminated_markings[:5]) # 打印前5个示例 # print("Eliminated Data:", eliminated_data[:5]) # 打印前5个示例3.3 代码解析与注意事项 multiprocessing.Manager: Manager() 创建一个管理器对象，它允许你创建可在不同进程间共享的Python对象。
文件路径: 确保提供正确的文件路径。

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