具体步骤 从数据库获取 JSON 数据： 假设你已经从数据库获取了如下格式的 JSON 数据：[ {"id": "475", "CreatedAt": "1636953999"}, {"id": "474", "CreatedAt": "1636953988"}, {"id": "473", "CreatedAt": "1636953977"} ]这段数据存储在 PHP 变量 $CommentTime 中，它是一个数组，每个元素都是一个关联数组。
update_status(self)： 调用get_status()获取最新的数据。
这是因为net.LookupHost会将输入的字符串当作一个主机名来处理，如果它恰好是一个有效的IP地址字符串，它会认为这个“主机名”就是这个IP地址，而不是去查找其对应的域名。
会读取从当前字符开始直到换行符的所有字符（不包括换行符本身）。
explicit 的适用场景 任何只有一个参数的构造函数，如果不想支持隐式转换，都应声明为 explicit。
打开目标文件：使用os.Create()创建一个新的文件作为写入目标。
最常用的模式是： 'r'：只读模式（默认） 'w'：写入模式（会覆盖原内容） 'a'：追加模式 'b'：以二进制方式打开（如'rb'或'wb'） 推荐使用with语句打开文件，这样即使发生异常也能自动关闭文件： with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 读取全部内容 print(content) 也可以逐行读取，节省内存： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: print(line.strip()) # 去除换行符 2. 写入和追加内容 写入文件时，使用'w'模式会清空原文件，而'a'模式会在末尾添加新内容： # 覆盖写入 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("这是第一行\n") f.write("这是第二行\n") <h1>追加内容</h1><p>with open('output.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write("这是追加的一行\n")</p>3. 处理CSV和JSON文件 对于结构化数据，Python提供了专门的模块： 如知AI笔记 如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型 27 查看详情 CSV文件： import csv <h1>写入CSV</h1><p>with open('data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['姓名', '年龄']) writer.writerow(['张三', 25])</p><h1>读取CSV</h1><p>with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print(row)</p>JSON文件： import json <h1>写入JSON</h1><p>data = {'name': '李四', 'age': 30} with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)</p><h1>读取JSON</h1><p>with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) print(data)</p>4. 文件路径与异常处理 建议使用os.path或pathlib处理文件路径，增强兼容性： from pathlib import Path <p>file_path = Path('folder') / 'example.txt' if file_path.exists(): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: print(f.read()) else: print("文件不存在")</p>加上异常处理更安全： try: with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() except FileNotFoundError: print("文件未找到") except PermissionError: print("没有权限访问该文件") 基本上就这些。
re.split(pattern, s): 使用正则表达式模式pattern分割字符串s。
时间局部性指的是，如果一个数据被访问了，那么它很可能在不久的将来再次被访问。
自动处理路径分隔符 不同操作系统使用不同的路径分隔符。
解决方案 Python中使用class 子类名(父类名):的语法来实现继承。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 简篇AI排版 AI排版工具，上传图文素材，秒出专业效果！
查询频率： 如果点在多边形内的判断是一个高频操作（例如每秒数百次），MongoDB的索引查询将提供更好的性能和可伸缩性。
它更轻量，也更常用。
返回: np.ndarray: 转换为列向量形式的NumPy二维数组。
import datetime # 模拟初始字典结构 initial_dict = { 'LG_G7_Blue_64GB_R07': {'Name': 'A', 'Code': 'B', 'Sale Effective Date': 'C', 'Sale Expiration Date': 'D'}, 'Asus_ROG_Phone_Nero_128GB_R07': {'Name': 'A', 'Code': 'B', 'Sale Effective Date': 'C', 'Sale Expiration Date': 'D'} } # 模拟一个工作表 'ws' 来模拟 openpyxl 数据检索 class MockWorksheet: def __init__(self): self.data = { 'A2': 'LG G7 Blue 64GB', 'B2': 'LG_G7_Blue_64GB_R07', 'C2': datetime.datetime(2005, 9, 25, 0, 0), 'D2': datetime.datetime(2022, 10, 27, 23, 59, 59), 'A3': 'Asus ROG Phone Nero 128GB', 'B3': 'Asus_ROG_Phone_Nero_128GB_R07', 'C3': datetime.datetime(2005, 9, 25, 0, 0), 'D3': datetime.datetime(2022, 10, 27, 23, 59, 59) } def __getitem__(self, key): class Cell: def __init__(self, value): self.value = value def __repr__(self): return f"Cell(value={self.value})" return Cell(self.data.get(key, None)) ws = MockWorksheet() new_dict = {} newest_dict = {} row = 2 for k, v in initial_dict.items(): for i, j in v.items(): # 假设 j 是 Excel 列名，row 是行号 j_value = ws[j + str(row)].value new_dict[i] = j_value print(f"当前外部键: {k}") print(f"当前new_dict状态: {new_dict}") print("------") # 问题所在：这里是将 new_dict 的引用赋值给 newest_dict[k] newest_dict[k] = new_dict print(f"当前newest_dict状态: {newest_dict}") row += 1 print("\n最终 newest_dict:") print(newest_dict)运行上述代码，你会发现 newest_dict 中的所有内部字典都拥有最后一次迭代时 new_dict 的值，而不是每个外部键对应其迭代时的独立值。
例如在网络服务中复用 *bytes.Buffer： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； var bufferPool = sync.Pool{   New: func() interface{} { return &bytes.Buffer{} }, } func getBuffer() *bytes.Buffer {   return bufferPool.Get().(*bytes.Buffer) } func putBuffer(buf *bytes.Buffer) {   buf.Reset()   bufferPool.Put(buf) } 注意每次使用后调用 Reset() 清理内容，防止数据污染。
为了提高用户体验和代码的可维护性，将相关功能组织到不同的选项卡中是一种常见的做法。
使用 htmlspecialchars() 函数对输出的数据进行转义，以防止XSS攻击，这是一个重要的安全实践。
1. static_cast：编译时检查的静态转换 static_cast 在编译阶段完成类型转换，不进行运行时类型检查。

本文链接：http://www.roselinjean.com/379616_9367a9.html