// 创建一个 200x100 的真彩色图像 $im = imagecreatetruecolor(200, 100); // 设置背景色（可选） $bg = imagecolorallocate($im, 255, 255, 255); // 白色 imagefill($im, 0, 0, $bg); // 填充背景 // 定义填充矩形的颜色 $red = imagecolorallocate($im, 255, 0, 0); // 红色 2. 使用 imagefilledrectangle() 填充实心矩形 调用 imagefilledrectangle()，传入图像资源和矩形的两个对角坐标（左上角和右下角）以及颜色索引。
1. 使用 sizeof 运算符（适用于栈上定义的数组） 对于在栈上声明的固定大小数组，可以通过sizeof计算元素个数： int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5}; int length = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // length 的值为 5 说明： sizeof(arr) 返回整个数组占用的字节数，sizeof(arr[0]) 是单个元素的字节数，相除即可得到元素个数。
自己实现简单可控，第三方库功能全面。
多种数据类型： 支持任意精度整数、有理数和浮点数。
如果XML模式经常变化，关系数据库的映射维护成本会非常高。
但这会引入额外的内存管理和指针解引用复杂性，应根据具体场景权衡。
当模块被导入时，__name__ 的值是该模块的文件名（不含 .py 扩展名），也就是你在 import 语句中使用的名称。
") exit() features = [] # --- 遍历要素并处理几何体 --- for f in gj["features"]: coords = f["geometry"]["coordinates"] # 存储每个坐标点生成的缓冲区 individual_buffers = [] # 遍历LineString的每个坐标点 (x, y, z) # 注意：LineString的coordinates是一个列表的列表，每个内部列表是[x, y, z] for x, y, z in coords: # 1. 创建GeoPandas Point对象，指定其原始CRS (EPSG:4326) # gpd.points_from_xy() 方法需要x和y坐标作为单独的列表或Series point_gdf = gpd.points_from_xy([x], [y], crs=4326) # 2. 将点投影到适合距离计算的CRS # 这一步至关重要，确保缓冲区计算的准确性 point_gdf_projected = point_gdf.to_crs(epsg=TARGET_CRS_EPSG) # 3. 应用缓冲区操作，单位为米 buffered_point = point_gdf_projected.buffer(buffer_distance_meters) # 从GeoDataFrame中提取Shapely Polygon对象 individual_buffers.append(buffered_point.geometry.iloc[0]) # 4. 合并所有独立的缓冲区，形成一个单一的多边形 # 使用shapely.union_all()处理可能重叠的缓冲区，避免生成无效的MultiPolygon merged_polygon = shapely.union_all(individual_buffers) # 可选：可视化合并后的多边形（如果需要调试或展示） # plotting.plot_polygon(merged_polygon) # 5. 将处理后的多边形添加到新的GeoJSON特征列表中 # 注意：这里需要再次指定CRS，确保输出的GeoJSON带有正确的CRS信息 features.append( { "geometry": gpd.GeoSeries([merged_polygon], crs=TARGET_CRS_EPSG).__geo_interface__, "properties": f["properties"], # 保留原始属性 } ) # --- 构建并输出新的GeoJSON文件 --- new_gj = {"type": "FeatureCollection", "features": features} output_file_name = "lines2Polygon.geojson" with open(output_file_name, "w") as f: json.dump(new_gj, f, indent=2) # 使用indent参数使输出GeoJSON更易读 print(f"转换完成，结果已保存到 {output_file_name}") # 如果在循环中调用了 plotting.plot_polygon，则在此处显示所有图形 # plt.show()6. 总结 本教程提供了一个将LineString转换为带缓冲区多边形的完整解决方案，并强调了在地理空间数据处理中几个关键的最佳实践： 明确CRS： 始终清楚您数据的原始CRS，并在进行距离计算前将其转换为合适的投影CRS。
在性能敏感的场景下，应该尽量避免使用反射，因为反射的性能相对较低。
例如，在使用$data['compiler'][$field] ?? null之前，最好先确保$data['compiler']是一个数组，例如通过$data['compiler'] ??= [];来初始化。
实现步骤详解： 定义一个返回模板名称的Go函数： 这个函数需要捕获模板实例 t，以便能够调用 t.Name()。
当客户端发送 JSON 数据时（如前端通过 fetch 发送对象），这类数据只能从请求体读取一次，不能像查询字符串那样重复读取。
实现SOAP XML请求与Basic认证的步骤 要通过HTTP Basic认证发送SOAP XML请求，我们需要执行以下几个关键步骤： 1. 准备SOAP XML请求体 首先，定义您要发送的SOAP XML消息。
客户端先创建套接字，再连接服务器，接着收发数据，最后关闭连接；服务器则需创建套接字、绑定地址、监听连接请求，然后接受连接并通信。
只将真正操作共享数据的代码包裹在 synchronized 或 Lock 中 提前计算、复制变量，避免在锁内做网络调用、IO 或复杂计算 例如：先读取对象字段到局部变量，释放锁后再处理日志或通知 使用细粒度锁代替粗粒度锁 用一个大锁保护整个数据结构，会导致大量线程争抢。
这可能导致 curl 接收到一个不完整、不正确或被截断的 URL，从而引发连接错误、挂起或预期之外的行为。
main 函数提供了一系列 uint32 类型的测试用例，并使用 fmt.Printf 格式化输出原始值和反转后的值，方便验证结果。
验证并运行 直接运行： go run main.go Go 会自动解析模块路径并加载本地包。
例如，模拟一个简单的事件处理器： $events = []; <p>$events['login'] = function($user) { echo "用户 {$user} 已登录\n"; };</p><p>// 触发事件 if (isset($events['login'])) { $events<a href="https://www.php.cn/link/7909df6ac8d2838b20551ee482d46fb6">'login'</a>; }</p>这种方式让逻辑更清晰，也便于动态注册和解耦。
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