std::any可存任意类型，需any_cast安全访问；std::variant仅限预定义类型集合，通过visit或get访问，类型安全且性能更高。
要让它们正确处理Unicode，需要设置std::locale：#include <iostream> #include <locale> // for std::locale #include <codecvt> // for std::codecvt_utf8 (if used for locale) int main() { // 设置wcout的locale，使其能正确输出UTF-8或平台宽字符编码 // 注意：这只是一个示例，实际情况需要根据操作系统和编译器来调整 // 例如，在Linux上可能是 "en_US.UTF-8" // 在Windows上可能需要特定的宽字符locale，或者使用SetConsoleOutputCP(CP_UTF8) std::locale::global(std::locale("")); // 使用系统默认locale std::wcout.imbue(std::locale("")); // 将wcout的locale设置为系统默认 // 如果要强制wcout以UTF-8输出（假设wchar_t是UTF-16），则需要更复杂的设置 // 或者直接用std::cout输出UTF-8编码的std::string std::wcout << L"你好，世界！
2. 构建自定义字符串去重器（Interner） 由于Go没有内置的 intern 功能，我们可以利用其强大的 map 类型轻松实现一个自定义的字符串去重器。
存了个图 视频图片解析/字幕/剪辑，视频高清保存/图片源图提取 17 查看详情 type Memento struct { state string } func (m *Memento) GetState() string { return m.state } 定义负责人（Caretaker） 负责人负责管理备忘录的保存和获取，但它不能访问备忘录的内部状态，只能通过原发器进行交互。
不复杂但容易忽略细节。
这个设置是全局性的，会影响服务器上所有PHP脚本的默认行为。
为了防止跨站脚本攻击（xss）等常见的 web 安全漏洞，它默认会对所有通过管道（pipeline）插入到 html 模板中的数据进行自动转义。
分布式调度框架：如 XXL-JOB、EasyJob 等，支持可视化管理、失败重试、分片广播等功能。
") break cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break vid.release() cv2.destroyAllWindows()注意: 上面的代码需要安装 pywin32 库。
# 将df2转换为长格式，并按日期排序 tmp = df2.melt('DATE', var_name='company').sort_values('DATE') # 将df1按起始日期排序 df1_sorted = df1.sort_values('start date') # 进行merge_asof合并，基于公司和起始日期 # merge_asof 会找到每个公司在df1中start date <= tmp['DATE']的最近一行进行合并 merged_df = pd.merge_asof(tmp, df1_sorted, by='company', left_on='DATE', right_on='start date') # 应用结束日期条件：如果当前日期（merged_df['DATE']）超出结束日期（merged_df['end date']），则将值设为NaN final_df = merged_df.assign(value=merged_df['value'].where(merged_df['DATE'].le(merged_df['end date']))) # 将数据透视回宽格式，以DATE为索引，company为列名，value为值 df3 = final_df.pivot(index='DATE', columns='company', values='value') # 清理列名和索引 df3 = df3.rename_axis(columns=None).reset_index() print("\ndf3 (最终结果):") print(df3)完整示例代码import pandas as pd # 1. 数据初始化 data1 = { 'company': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'start date': ['2023-01-02', '2023-01-05', '2023-01-04', '2023-01-03'], 'end date': ['2023-01-06', '2023-01-12', '2023-01-13', '2023-01-10'] } df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = { 'DATE': ['2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04', '2023-01-05', '2023-01-06', '2023-01-09', '2023-01-10', '2023-01-11', '2023-01-12', '2023-01-13'], 'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'b': [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], 'c': [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], 'd': [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49] } df2 = pd.DataFrame(data2) print("原始 df1:") print(df1) print("\n原始 df2:") print(df2) # 2. 日期列类型转换 df1['start date'] = pd.to_datetime(df1['start date']) df1['end date'] = pd.to_datetime(df1['end date']) df2['DATE'] = pd.to_datetime(df2['DATE']) # 3. 数据重塑与条件合并 # 将df2转换为长格式，并按日期排序，为merge_asof做准备 tmp = df2.melt('DATE', var_name='company', value_name='value_from_df2').sort_values('DATE') # 将df1按起始日期排序，也为merge_asof做准备 df1_sorted = df1.sort_values('start date') # 使用merge_asof进行近似合并 # by='company'确保每个公司独立匹配 # left_on='DATE'是tmp中的日期，right_on='start date'是df1_sorted中的起始日期 merged_df = pd.merge_asof(tmp, df1_sorted, by='company', left_on='DATE', right_on='start date') # 应用结束日期条件：如果当前日期超出结束日期，则将值设为NaN # 这里的value_from_df2是df2中原始的值 final_df = merged_df.assign( value_filtered=merged_df['value_from_df2'].where( (merged_df['DATE'] >= merged_df['start date']) & (merged_df['DATE'] <= merged_df['end date']) ) ) # 将数据透视回宽格式 df3 = final_df.pivot(index='DATE', columns='company', values='value_filtered') # 清理列名和索引 df3 = df3.rename_axis(columns=None).reset_index() print("\n最终结果 df3:") print(df3)注意事项与总结 日期类型转换：这是最关键的第一步。
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您只需传入对应的IP地址字符串即可。
404处理的通用性： 上述示例中，myPageHandler内部处理了特定的404情况。
然而，当用户想要导航到/cart路径来查看购物车中的商品时，他们通常会直接在浏览器地址栏输入/cart，或者点击一个链接，这两种方式默认都会发起GET请求。
INI 文件示例 (config.ini)：[database] host = localhost port = 3306 username = root password = secret [application] name = MyWebApp version = 1.0.0 debug_mode = On names[] = bob names[] = fred names[] = johnPHP 解析示例：<?php $config = parse_ini_file('config.ini', true); // 第二个参数为 true，将解析为多维数组 // 访问配置项 echo $config['database']['host']; // 输出: localhost echo $config['application']['name']; // 输出: MyWebApp // 访问数组形式的配置 print_r($config['names']); /* Array ( [0] => bob [1] => fred [2] => john ) */ ?>2. JSON 文件 JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，也易于机器解析和生成。
遍历顺序的选择： 不同的遍历顺序（先序、中序、后序、层序等）有不同的应用场景。
seek()方法用于调整文件指针位置，语法为file.seek(offset, whence)，其中offset为偏移量，whence指定起始位置（0开头、1当前位置、2末尾）。
goUpfloor(current, target): 使用 range(current, target)，生成从 current 到 target-1 的序列。
比如A的init函数调用了B的函数，而B导入了A。
") Selection.objects.create(student=student, course=course, status='selected') course.current_students_count = F('current_students_count') + 1 course.save(update_fields=['current_students_count']) # 仅更新此字段 return redirect('student_dashboard') # 假设有学生个人中心页面 except IntegrityError as e: # 捕获可能的并发冲突或数据库错误 return render(request, 'error.html', {'message': f'选课失败：{e}'}) except Exception as e: return render(request, 'error.html', {'message': f'发生未知错误：{e}'}) # 如果是 GET 请求，显示选课确认页面 return render(request, 'select_course_confirm.html', {'course': course}) @login_required def drop_course(request, selection_id): selection = get_object_or_404(Selection, pk=selection_id, student__user=request.user) course = selection.course if request.method == 'POST': if selection.status == 'dropped': return render(request, 'error.html', {'message': '你已经退选过这门课了。

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