使用 std::random_device 获取一个种子 使用 std::mt19937 作为随机数引擎（梅森旋转算法） 使用 std::uniform_int_distribution 设置整数范围 示例代码（生成 [min, max] 范围内的整数）： #include <iostream> #include <random> int main() {     std::random_device rd; // 随机种子     std::mt19937 gen(rd()); // 随机数引擎     std::uniform_int_distribution<int> dis(1, 100); // 范围 [1, 100]     for (int i = 0; i < 5; ++i) {         std::cout << dis(gen) << " ";     }     // 输出类似：42 17 89 3 65     return 0; } 生成浮点型随机数 如果需要生成指定范围的浮点数，使用 std::uniform_real_distribution。
使用结构体进行JSON解析 最安全和推荐的方式是定义一个与JSON结构相匹配的结构体。
这两个 map 需要保持同步，即当在一个 map 中插入或删除元素时，需要在另一个 map 中进行相应的操作。
此外，我们还会讨论用户 ID 和餐厅 ID 的分离问题，以应对更复杂的业务场景。
访问器允许你在获取模型属性时对其进行修改或计算。
不能修改文档：仅支持读取，无法像DOM那样更新或删除节点。
使用Go内置测试工具 Go的标准testing包足以满足大多数单元测试需求。
Gettext的这些挑战，在我看来，主要源于它作为一个成熟、低层级工具的特性。
重命名文件：为避免冲突或安全问题，建议使用UUID或时间戳重命名文件。
测试文件和函数的基本结构 测试文件名必须以_test.go结尾，且与被测文件放在同一目录下。
用C++实现一个简单的TCP服务器，主要依赖操作系统提供的Socket网络编程接口。
即使设置了 GOMAXPROCS，Go 调度器仍然负责将 goroutine 分配给可用的操作系统线程。
Go 的 sort 包提供了高效的排序接口，适用于各种自定义类型。
如果你不激活它，你运行的 python 命令很可能还是指向系统全局的 Python。
可扩展性强：随着API的增长，添加新的路由或修改现有路由变得非常简单。
错误处理: template.Must 函数用于简化错误处理，但在生产环境中，应该使用更完善的错误处理机制。
基本上就这些。
为什么选择这种模式？
良好的错误处理：提供更清晰的异常机制。
避免不必要的顺序化： 如果任务之间没有依赖关系，却强制使用顺序执行，会丧失asyncio带来的并发优势，导致程序执行效率降低，因为每个任务都必须等待前一个任务完成，即使它本来可以同时进行。

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