尤其在大型业务系统中，错误码不仅是定位问题的依据，也是前后端交互的重要约定。
生成器函数中的 return 语句行为也很有趣。
当我们需要在不改变原有类大部分行为的前提下，仅仅修改或增加特定方法的逻辑时，继承是理想的选择。
缺点也很明显：学习成本高，对于简单的固定前缀检查来说，代码会显得冗余，而且性能上通常不如 startswith()。
强大的语音识别、AR翻译功能。
根据是否需要访问值来选择合适的方法即可。
根据实际需求，可以使用不同的数据结构（如集合或字典）来存储匹配项。
当你明确需要一个文件时（例如，读取、写入、包含），使用 is_file()。
我个人倾向于使用类来封装，这样更面向对象，也方便管理和扩展。
Logstash: 虽然功能强大，但通常作为Fluentd/Fluent Bit的后端处理层，而不是直接部署在每个K8s节点上。
技巧： 根据文件扩展名自动选择编码器 对水印颜色使用带Alpha通道的RGBA，调节A值控制透明度 提供命令行参数控制位置、大小、内容等 比如封装成CLI工具：go run main.go -input photo.jpg -text "Confidential" -pos bottom-right -alpha 128基本上就这些。
使用别名可简化长包名引用并提升可读性，如jsoniter "github.com/json-iterator/go"；2. 同名包导入时需用别名避免冲突，如myutils "projectB/utils"；3. 第三方库与标准库同名时应为第三方库设别名以明确职责，如httphelper "myproject/pkg/http"；4. 匿名导入用于触发init副作用，如\_ "github.com/go-sql-driver/mysql"注册驱动；5. 团队协作中应统一别名风格，优先使用语义清晰的短别名。
# 筛选 '2021-03-24' 之后且 '2023-03-24' 之前的数据 # 注意：每个条件都必须用括号括起来 mask = (df['todays_date'] > '2021-03-24') & (df['todays_date'] < '2023-03-24') range_instances = df[mask] print("\n'2021-03-24' 之后且 '2023-03-24' 之前的数据:") print(range_instances)输出：'2021-03-24' 之后且 '2023-03-24' 之前的数据: todays_date other_data 1 2021-04-20 B 2 2023-03-23 C4. 使用pd.Timestamp对象进行更精确的比较 虽然直接使用日期字符串进行比较在很多情况下是可行的，但为了代码的健壮性和明确性，尤其是在处理特定日期格式或时间组件时，建议将比较的日期也转换为pd.Timestamp对象。
279 查看详情 $shipping_method_id = $item->get_method_id();: 这行代码获取当前运输方式的 ID。
例如，当 Get 操作返回 memcache.ErrCacheMiss 时，表示缓存中不存在该键。
import heapq # 找出值最大的N个元素 top_3_items = heapq.nlargest(3, grades.items(), key=lambda item: item[1]) print(top_3_items) # 输出：[('Bob', 92), ('David', 92), ('Eve', 88)]heapq.nlargest或nsmallest在只需要获取前N个或后N个元素时，比完整排序更高效，时间复杂度为O(N log K)，其中K是需要获取的元素数量。
例如，"some text ..." 应变为 "some text..."，而不是 "some text. . . "。
生产环境中应设置超时机制，如CURLOPT_TIMEOUT设为10秒，CURLOPT_CONNECTTIMEOUT设为5秒，防止阻塞。
3. 重组后的数据结构 执行上述PHP代码后，$categorizedData变量将包含以下结构的数据： 立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；Array ( [Cat2] => Array ( [0] => https://example.com/article1 [1] => https://example.com/article4 ) [Cat1] => Array ( [0] => https://example.com/article2 [1] => https://example.com/article3 [2] => https://example.com/article5 ) )这个结构清晰地展示了按category分组的文章链接。
json_decode() 深度解析 为了更好地理解json_decode()，我们来详细探讨其参数和不同输出形式。

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