8 查看详情 int main() { long size = get_file_size("example.txt"); if (size != -1) std::cout << "文件大小: " << size << " 字节\n"; else std::cerr << "无法打开文件\n"; return 0; } 注意：必须以 "rb" 模式打开，避免文本模式下换行符转换影响位置计算。
示例（UTC时间戳转字符串）： std::string timestampToUTCString(time_t timestamp) { char buffer[80]; std::tm* timeinfo = std::gmtime(&timestamp); std::strftime(buffer, sizeof(buffer), "%Y-%m-%d %H:%M:%S UTC", timeinfo); return std::string(buffer); } 基本上就这些。
package main import ( "fmt" "runtime" "sync" ) func main() { c2 := make(chan int) var wg sync.WaitGroup wg.Add(1) // 增加一个 goroutine 的计数器 go func() { defer wg.Done() // goroutine 退出时减少计数器 for v := range c2 { fmt.Println("c2 =", v, "numof routines:", runtime.NumGoroutine()) } }() for i := 1; i <= 10000; i++ { c2 <- i } close(c2) // 关闭 channel，通知 goroutine 退出循环 wg.Wait() // 等待 goroutine 完成 }在这个例子中，close(c2) 非常重要。
正确理解和使用这些规则与写法，有助于写出清晰、安全且高效的代码。
过滤不必要的数据: 在将数据传递给 json_encode() 之前，先确保你只包含了客户端真正需要的数据。
减少样板代码： 以前为了处理多种类型，可能需要写很多 is_int()、is_string() 这样的类型检查，现在这些都可以通过Union Types在语言层面搞定。
虽然Flask-CORS提供了强大的解决方案，但有时问题可能源于更深层次的网络或系统配置。
理解HTML结构与目标数据 在进行网页数据抓取时，首要任务是深入理解目标网页的HTML结构。
本文探讨在Python Turtle模块中处理多个动画对象时，如何通过迭代和优化代码结构来消除重复、提升效率。
定义处理函数: handler 函数接收 http.ResponseWriter 和 http.Request 作为参数，并根据请求的 Host 字段判断请求来自哪个虚拟主机，然后返回不同的内容。
在使用 Golang 和 gRPC 实现流式通信时，异常处理是确保服务健壮性的关键部分。
这意味着 s 和 b 在内存中是两块独立的数据。
统一处理与中间件辅助 可封装通用校验中间件，在路由层前置拦截非法请求。
这种结构通常通过在每个节点中包含一个children（子节点）数组来实现嵌套。
value列的fillna(0)：这里我们将缺失值填充为0。
... 2 查看详情 auto add(int a, int b) -> int { return a + b; } 模板中更常见：template<typename T, typename U> auto multiply(T t, U u) -> decltype(t * u) { return t * u; } C++14起支持直接用auto推导函数返回值（需编译器支持），如：auto func() { return 42; } // 返回int 注意事项和限制 auto虽然方便，但也有使用上的限制和容易出错的地方。
这时候，你需要登录目标服务器，检查对应服务的运行状态（例如，systemctl status nginx或service mysql status）。
首先，我们创建一个示例 DataFrame：import pandas as pd data = {'date': ['2009-01-01', '2009-01-02', '2009-01-03', '2009-01-04', '2009-01-05', '2009-01-06', '2009-01-07', '2009-01-08', '2009-01-09', '2009-01-10', '2009-01-11', '2009-01-12'], 'value': [886.0, 884.2, 882.1, 882.6, 883.4, 889.1, 887.6, 882.5, 879.7, 878.3, 876.6, 875.2]} df = pd.DataFrame(data)接下来，我们可以使用 mod() 函数或者 % 运算符对 value 列进行模运算：# 使用 mod() 函数 df['modulo'] = df['value'].mod(360) # 或者使用 % 运算符 # df['modulo'] = df['value'] % 360以上代码将在 DataFrame 中创建一个名为 modulo 的新列，其中包含 value 列中每个值对 360 取模后的结果。
make(map[string]string)初始化了一个空的字符串到字符串的映射。
Memcached：纯内存缓存系统，专为高速读写设计。

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