如果找到，它将返回该记录对应的模型实例；如果未找到，它将创建一个新的模型实例，并填充这些属性，但不会将其保存到数据库。
示例： func TestSomething(t *testing.T) {     tempDir := t.TempDir() // Go 自动管理临时目录，测试结束自动删除     file, err := os.Create(tempDir + "/test.txt")     if err != nil {         t.Fatal(err)     }     defer file.Close() // 测试结束前关闭文件     // 模拟一些操作     _, err = file.Write([]byte("hello"))     if err != nil {         t.Fatal(err)     } } 利用 t.TempDir() 可以安全创建临时目录，测试结束后自动清除，避免污染系统。
这比让用户下载多个文件要方便得多。
通过提供的示例代码，你可以轻松地读取指定注册表键下的所有值，并将其存储在字符串映射中。
卸载 pip 和其他剩余包。
理解round()函数的行为以及精度参数的作用，可以帮助你获得更准确、更符合需求的百分比结果。
基本上就这些。
$postFields = [   'name' => 'upload_test',   'file' => new CURLFile(realpath('test.jpg'), 'image/jpeg', 'test.jpg') ]; curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $postFields); CURLFile能更清晰地定义上传文件的MIME类型和名称，避免旧式@语法带来的问题。
它将之前构建的 $nestedQuery 视为一个表，并赋予它别名 inventory，就像原始SQL中的 FROM (...) AS inventory 一样。
// 即使扩展名正确，也需要确保 {{define "name"}} 块被正确定义。
定义多重catch语句的关键是使用多个catch子句，每个子句捕获不同类型的异常。
DSN包含了连接数据库所需的所有信息，如用户名、密码、主机地址、端口、数据库名称以及其他配置参数。
74 查看详情 package main import ( "encoding/json" "github.com/gin-gonic/gin" "github.com/mojocn/base64Captcha" ) var store = base64Captcha.DefaultMemStore func generateCaptcha(c *gin.Context) { // 配置验证码参数 driver := &base64Captcha.DriverString{ Height: 80, Width: 240, Length: 4, Source: "1234567890", ShowLine: true, NoiseCount: 0, } cp := base64Captcha.NewCaptcha(driver, store) id, b64s, err := cp.Generate() if err != nil { c.JSON(500, gin.H{"error": "生成失败"}) return } c.JSON(200, gin.H{ "captcha_id": id, "captcha_image": b64s, }) } 校验验证码输入 接收用户提交的验证码ID和输入内容，进行比对： func verifyCaptcha(c *gin.Context) { var req struct { CaptchaId string `json:"captcha_id"` Value string `json:"value"` } if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil { c.JSON(400, gin.H{"error": "参数错误"}) return } if !store.Verify(req.CaptchaId, req.Value, true) { c.JSON(400, gin.H{"error": "验证码错误或已过期"}) return } c.JSON(200, gin.H{"message": "验证成功"}) } 注意：store.Verify 第三个参数为true表示一次性验证，成功后自动删除该记录，防止重放攻击。
在我们的例子中，pathlib是一个Python标准库模块，因此TCH003规则被触发，导致from pathlib import Path被移动。
步骤： 在Form中定义字段并设置disabled=True： 在你的forms.py文件中，找到你的ProductForm，将user字段定义为CharField，并设置disabled=True。
基本语法：使用lambda排序vector lambda表达式的语法结构为： [capture](parameters) -> return_type { function_body } 在排序中，通常只需要参数和函数体部分，返回布尔值表示是否需要交换顺序。
微信 WeLM WeLM不是一个直接的对话机器人，而是一个补全用户输入信息的生成模型。
可以使用以下方法： 使用mysqli扩展：$mysqli = new mysqli("localhost", "user", "password", "database"); if ($mysqli->connect_errno) { echo "Failed to connect to MySQL: " . $mysqli->connect_error; exit(); } if (!$mysqli->set_charset("utf8mb4")) { echo "Error setting character set utf8mb4: " . $mysqli->error; exit(); } // 使用预处理语句 $stmt = $mysqli->prepare("INSERT INTO mail (subject) VALUES (?)"); $stmt->bind_param("s", $utf8_header); $stmt->execute(); $stmt->close(); $mysqli->close(); 使用PDO扩展：$dsn = "mysql:host=localhost;dbname=database;charset=utf8mb4"; $options = [ PDO::ATTR_ERRMODE => PDO::ERRMODE_EXCEPTION, PDO::ATTR_DEFAULT_FETCH_MODE => PDO::FETCH_ASSOC, PDO::ATTR_EMULATE_PREPARES => false, ]; try { $pdo = new PDO($dsn, "user", "password", $options); } catch (\PDOException $e) { throw new \PDOException($e->getMessage(), (int)$e->getCode()); } // 使用预处理语句 $stmt = $pdo->prepare("INSERT INTO mail (subject) VALUES (?)"); $stmt->execute([$utf8_header]); 注意： 强烈建议使用预处理语句来执行SQL查询，以防止SQL注入攻击，并确保数据类型正确处理。
它们返回布尔值：true（真）或false（假）。
from timeit import timeit P_mean = 1500 P_std = 100 Q_mean = 1500 Q_std = 100 W = 1 # Number of matches won by P L = 0 # Number of matches lost by P L_P = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - P_mean) / P_std) ** 2) / ( P_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) L_Q = np.exp(-0.5 * ((np.arange(0, 3501, 10) - Q_mean) / Q_std) ** 2) / ( Q_std * np.sqrt(2 * np.pi) ) # 确保结果一致 omega_1, U_p_1 = U_p_law(W, L, L_P, L_Q) omega_2, U_p_2 = U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q) omega_3, U_p_3 = U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q) assert np.allclose(omega_1, omega_2) assert np.allclose(omega_1, omega_3) assert np.allclose(U_p_1, U_p_2) assert np.allclose(U_p_1, U_p_3) t1 = timeit("U_p_law(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t2 = timeit("U_p_law_numba(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) t3 = timeit("U_p_law_numba_parallel(W, L, L_P, L_Q)", number=10, globals=globals()) print("10 calls using vanilla Python :", t1) print("10 calls using Numba :", t2) print("10 calls using Numba (+ parallel) :", t3)在我的机器上（AMD 5700x），运行结果如下：10 calls using vanilla Python : 2.4276352748274803 10 calls using Numba : 0.013957140035927296 10 calls using Numba (+ parallel) : 0.003793451003730297从结果可以看出，使用 Numba 可以显著提高程序的运行速度。

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