以下是具体实现方式和最佳实践。
优点：代码简洁，易于控制，适合移动设备 适用场景：Android应用中解析XML数据 基本上就这些常见方法，选择哪种方式主要看文件大小、性能要求和操作需求。
- wait 期间 mutex 被释放，其他线程可访问共享数据。
基本上就这些。
以下两种赋值都合法： var s Speaker s = Dog{} // 值 s = &Dog{} // 指针 因为 *Dog 可以调用 Speak()（Go 自动解引用），所以指针也能满足接口。
务必对所有外部输入都使用这些函数进行处理。
数据精简： 只传递视图所需的数据。
这个变量被多个闭包实例共享（如果返回多个闭包的话），因此修改会影响所有引用它的闭包。
缺点：每个lambda表达式都有一个独一无二的匿名类型。
import time from openai import OpenAI import pandas as pd import random # ... (API客户端和助手初始化代码) ... files = ["CHRG-108shrg1910401.txt", ...] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # ... (文件上传、消息创建、运行创建代码不变) ... gpt_file = client.files.create(file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants') message = client.beta.threads.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content="...", file_ids=[gpt_file.id]) run = client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id) # 关键改进：指数退避轮询 max_retries = 10 # 最大重试次数 initial_delay = 5 # 初始延迟秒数 for i in range(max_retries): if run.status == "completed": break # 增加随机抖动，避免所有客户端在同一时间重试 sleep_time = initial_delay * (2 ** i) + random.uniform(0, 2) print(f"Run status: {run.status}. Waiting for {sleep_time:.2f} seconds before next check.") time.sleep(min(sleep_time, 60)) # 设置最大等待时间，防止无限增长 try: run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) except OpenAI.APIRateLimitError as e: print(f"Rate limit hit during retrieval. Retrying with increased delay. Error: {e}") # 如果在检索时也遇到速率限制，这里可以进一步增加延迟或退出 time.sleep(initial_delay * (2 ** i) * 2) # 更长的延迟 continue # 继续循环，再次尝试检索 if run.status == "failed": print(f"Run failed: {run.last_error}") exit() elif run.status == "expired": print(f"Run expired: {run.last_error}") exit() else: # 如果循环结束但run未完成 print(f"Run did not complete after {max_retries} retries. Last status: {run.status}") # 可以选择跳过当前文件或记录错误 # ... (处理输出和数据存储代码不变) ... messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 if "yes" in output.lower(): is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) print(f"Finished processing {file}. Preparing for next file.") # 在处理下一个文件前，可以根据需要添加一个较长的固定延迟，以确保整体RPM符合要求 # time.sleep(20) jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False)指数退避的优势： 适应性强： 能够根据run的实际完成时间动态调整轮询频率。
使用pthreads扩展实现多线程（仅限ZTS版本） PHP有一个名为 pthreads 的扩展，允许在PHP中创建和管理线程。
启动Jaeger All-in-One（开发测试）：docker run -d -p6831:6831/udp -p16686:16686 jaegertracing/all-in-one 配置OTLP Exporter或Jager Agent/Collector地址 访问 http://localhost:16686 查看追踪列表和调用拓扑 基本上就这些。
2. 解决方案：直接传输Base64编码的图像数据 鉴于canvas.toDataURL()已经直接提供了图像的Base64编码字符串，最直接且高效的解决方案是：将这些Base64字符串作为普通的文本数据，通过AJAX请求发送到服务器。
显式调用（使用LoadLibrary和GetProcAddress） 显式调用在运行时手动加载DLL，适用于插件系统或条件性加载。
要打印 "Hello, World!" 100次，我们可以使用 for 循环，设置循环次数为100，并在循环体中执行打印语句。
使用 input() 方法可以安全地获取 URL 参数。
只要注意操作符限制和空包问题，使用起来非常方便。
如果统计信息过时或不准确，可能导致查询性能下降。
如果找到，array_search 返回该值在 $a 中的键名（通常是数字）。
基本上就这些。

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