示例中$startTime = microtime(true)和$endTime = microtime(true)分别获取起止时间，相减得执行时间$executionTime。
通过函数指针调用函数 有两种方式通过函数指针调用函数： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； (*funcPtr)(参数)：显式解引用调用 funcPtr(参数)：直接调用（推荐写法） int result1 = (*funcPtr)(2, 3); // 调用 add(2, 3) int result2 = funcPtr(4, 5); // 同样调用 add(4, 5) 函数指针作为函数参数 函数指针常用于将函数作为参数传递，实现策略或回调模式。
当使用基类指针指向派生类对象，并通过该指针删除对象时，如果没有虚析构函数，可能只会调用基类的析构函数，导致派生类部分的资源未被正确释放，从而引发内存泄漏或未定义行为。
在 Python 中，文档字符串（docstring）是用于为模块、类、函数或方法提供文档的字符串。
否则，可能会导致运行时错误。
比如，你有一个规则引擎，用户可以动态定义复杂的业务规则，这些规则在运行时才被解析并需要高效执行；或者一个高性能的表达式求值器，它需要将用户输入的表达式编译成机器码。
方法链式调用： math/big包的方法通常返回其接收者（即操作的big.Int对象本身），这允许进行链式调用，使代码更简洁。
动态配置数据表格 URL 通常，数据表格（例如 EasyUI DataGrid）的 url 属性是静态配置的。
可以使用 $response->successful()、$response->failed() 等方法来判断请求是否成功。
40 查看详情 <?php $extractedNumber = "0612345678"; // 假设这是从上一步提取到的号码 $formattedNumber = null; if ($extractedNumber !== null) { // 移除前导零（即移除第一个字符'0'），然后在其前面添加国家代码'31' $formattedNumber = '31' . substr($extractedNumber, 1); echo "格式化后的号码: " . $formattedNumber . PHP_EOL; // 输出: 31612345678 } else { echo "未提取到号码，无法进行格式化。
理解错误信息： 当Python抛出SyntaxError时，它通常会指出错误发生的行号和位置，仔细阅读这些信息有助于快速定位问题。
4. 生成应用密钥：Laravel需要一个应用密钥来保证应用的安全性。
后者效率更高，并能利用反向代理的诸多优势，例如 keep-alive 超时等，从而提高整体性能和可维护性。
1. std::unique 的基本用法 std::unique 只能移除连续重复的元素，也就是说，在使用它之前，必须先将容器排序，否则无法去除所有重复值。
在使用 TransactionScope 时，如果涉及多个连接，默认会升级为分布式事务，可能引入 MSDTC 或轻量级促进者。
基本上就这些。
这通常是您下载并解压SDK包的位置。
melt函数将列名（公司）转换为变量，将对应的值转换为新的值列。
Go语言的这种设计策略确保了其在不同操作系统上都能尽可能地利用系统提供的最高时间精度。
# 使用pivot将数据重塑回宽格式 df3 = tmp.pivot(index='DATE', columns='company', values='value')\ .rename_axis('', axis=1).reset_index() # 清除列轴名称并重置索引 print("\ndf3 (最终结果):") print(df3)3. 完整示例代码 以下是整合了所有步骤的完整代码：import pandas as pd # 1. 数据准备 data1 = {'company': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd'}, 'start date': {0: '2023-01-02', 1: '2023-01-05', 2: '2023-01-04', 3: '2023-01-03'}, 'end date': {0: '2023-01-06', 1: '2023-01-12', 2: '2023-01-13', 3: '2023-01-10'}} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'DATE': {0: '2023-01-02', 1: '2023-01-03', 2: '2023-01-04', 3: '2023-01-05', 4: '2023-01-06', 5: '2023-01-09', 6: '2023-01-10', 7: '2023-01-11', 8: '2023-01-12', 9: '2023-01-13'}, 'a': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}, 'b': {0: 10, 1: 11, 2: 12, 3: 13, 4: 14, 5: 15, 6: 16, 7: 17, 8: 18, 9: 19}, 'c': {0: 30, 1: 31, 2: 32, 3: 33, 4: 34, 5: 35, 6: 36, 7: 37, 8: 38, 9: 39}, 'd': {0: 40, 1: 41, 2: 42, 3: 43, 4: 44, 5: 45, 6: 46, 7: 47, 8: 48, 9: 49}} df2 = pd.DataFrame(data2) # 2. 日期类型转换 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. 核心处理逻辑 # 3.1 扁平化df2 df2_melted = df2.melt('DATE', var_name='company', value_name='value').sort_values('DATE') # 3.2 排序df1 (merge_asof要求) df1_sorted = df1.sort_values('start date') # 3.3 使用merge_asof进行近似合并 tmp = pd.merge_asof(df2_melted, df1_sorted, by='company', left_on='DATE', right_on='start date') # 3.4 应用结束日期条件 tmp['value'] = tmp['value'].where(tmp['DATE'].le(tmp['end date'])) # 3.5 重塑数据回宽格式 df3 = tmp.pivot(index='DATE', columns='company', values='value')\ .rename_axis('', axis=1).reset_index() print("最终填充结果 df3:") print(df3)4. 注意事项 日期类型一致性： 确保所有涉及日期的列都已转换为Pandas的datetime类型。

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