与Cookie不同，Session数据保存在服务器上，更安全，适合存储敏感信息（如登录状态、用户ID等）。
基本使用步骤 使用 std::future 和 std::promise 配合的一般流程如下： 创建一个 std::promise 对象 从 promise 获取一个 std::future 对象 将 promise 移动到生产者线程中（比如通过 lambda 或函数参数） 消费者线程持有 future，等待并获取结果 生产者线程完成任务后，调用 promise.set_value() 设置结果 消费者线程调用 future.get() 获取结果（阻塞直到结果可用） 实例代码演示 下面是一个完整的例子，展示两个线程之间如何通过 future 和 promise 传递整数结果： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； #include <iostream> #include <thread> #include <future> #include <chrono> <p>void producer(std::promise<int>&& prms) { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2)); // 模拟耗时操作 int result = 42; std::cout << "Producer: 计算完成，结果为 " << result << "\n"; prms.set_value(result); // 设置结果 }</p><p>void consumer(std::future<int>& fut) { std::cout << "Consumer: 等待结果...\n"; int value = fut.get(); // 阻塞等待结果 std::cout << "Consumer: 收到结果 " << value << "\n"; }</p><p>int main() { std::promise<int> prom; std::future<int> fut = prom.get_future();</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>std::thread t1(producer, std::move(prom)); std::thread t2(consumer, std::ref(fut)); t1.join(); t2.join(); return 0;} 输出可能为： Consumer: 等待结果... Producer: 计算完成，结果为 42 Consumer: 收到结果 42 说明 consumer 在 get() 处阻塞，直到 producer 调用 set_value 后才继续执行。
本文将探讨如何在 RDKit 中有效地高亮显示或以“云状”形式可视化分子的极性区域，特别是那些对 TPSA 有贡献的原子。
通过灵活运用json.Unmarshal函数和结构体标签，开发者可以高效、类型安全地将复杂的JSON数据映射到Go结构体中。
$stmt = $pdo->prepare("CALL GetUserCount(@total)"); $stmt->execute(); $result = $pdo->query("SELECT @total as count")->fetch(); echo "总人数：" . $result['count']; 4. 同时使用输入和输出参数 例如： CALL GetOrderTotalByUser(IN user_id INT, OUT total DECIMAL) $stmt = $pdo->prepare("CALL GetOrderTotalByUser(?, @total)"); $stmt->execute([5]); $total = $pdo->query("SELECT @total as amount")->fetch(); echo "用户5的订单总额：" . $total['amount']; 使用MySQLi调用存储过程 MySQLi也可调用存储过程，但对输出参数支持不如PDO灵活。
output_csv_path = 'processed_large_dataframe.csv' # 如果输出文件已存在，先删除，确保从头开始写入 if os.path.exists(output_csv_path): os.remove(output_csv_path) print(f"已删除旧的输出文件: {output_csv_path}") header_written = False # 标记是否已写入CSV头部 print(f"\n开始分批处理 {len(df)} 行数据并写入 {output_csv_path}...") unique_batches = df['batch_num'].unique() total_batches = len(unique_batches) for i, batch_id in enumerate(unique_batches): # 提取当前批次的数据 current_batch_df = df[df['batch_num'] == batch_id].copy() # 使用 .copy() 避免 SettingWithCopyWarning print(f"正在处理批次 {i+1}/{total_batches} (行范围: {current_batch_df.index.min()} - {current_batch_df.index.max()})") # 处理当前批次的数据 processed_batch = process_data_chunk(current_batch_df) # 将处理后的批次数据写入CSV文件 if not header_written: # 首次写入，包含头部 processed_batch.to_csv(output_csv_path, mode='w', index=False, encoding='utf-8') header_written = True else: # 后续写入，不包含头部，以追加模式写入 processed_batch.to_csv(output_csv_path, mode='a', header=False, index=False, encoding='utf-8') # 可选：在批次之间引入额外的延迟，以更严格地遵守API速率限制 # time.sleep(0.5) # 例如，每处理完一个批次暂停0.5秒 print(f"\n所有批次处理完成，结果已写入 {output_csv_path}") # 验证写入结果 (可选) # processed_df = pd.read_csv(output_csv_path) # print(f"\n从CSV读取的数据总行数: {len(processed_df)}") # print("前5行数据示例:") # print(processed_df.head())四、注意事项与优化建议 选择合适的批次大小：批次大小的选择取决于您的系统内存、API限流策略以及操作的复杂性。
在Tkinter中，许多可滚动组件（例如Canvas、Text）本身就内置了对鼠标滚轮事件的响应能力。
如果您的 $price 变量始终是一个标量数值，则无需进行 json_decode 操作。
对于本例，直接禁用TCH规则更简单高效。
例如，要判断不以“BP”开头的字符串，并捕获其后的第一个单词：# 如果字符串不以"BP"开头，则在第一个单词前添加"BP " # r'^(?!BP\b)(\w+)' 匹配： # ^: 字符串开头 # (?!BP\b): 负向先行断言，确保字符串不以“BP”后接单词边界开头 # (\w+): 捕获第一个单词 # df['cat'] = df['cat'].str.replace(r'^(?!BP\b)(\w+)', r'BP \1', regex=True) # 如果要匹配并捕获整个字符串的剩余部分（当不以"BP"开头时） # r'^(?!BP)(.*)' 匹配： # ^: 字符串开头 # (?!BP): 负向先行断言，确保字符串不以“BP”开头 # (.*): 捕获剩余所有字符 # df['cat'] = df['cat'].str.replace(r'^(?!BP)(.*)', r'BP \1', regex=True)负向先行断言 (?!...) 不会消耗字符，它只是一个零宽度断言，用于检查其后的模式是否存在。
Apache下配置URL重写 Apache通过mod_rewrite模块支持URL重写，通常使用.htaccess文件进行配置。
选择哪种方法取决于具体的应用场景和个人偏好。
通常建议至少配置一个 manager 和两个 worker 节点以实现基本容错。
错误处理： 完善错误处理机制，捕获并记录所有可能的错误，以便进行调试和排查。
指数退避: 每次重连失败后，增加等待时间。
当一个结构体匿名嵌入另一个结构体时，被嵌入结构体的导出字段并不会自动提升并序列化到外部结构体的json输出中。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； AppMall应用商店 AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务 56 查看详情 go package main import ( "context" "log" "google.golang.org/grpc" "google.golang.org/grpc/credentials/insecure" pb "your-module/proto" ) func main() { conn, err := grpc.Dial("localhost:50051", grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials())) if err != nil { log.Fatalf("连接失败: %v", err) } defer conn.Close() client := pb.NewUserServiceClient(conn) req := &pb.UserRequest{Id: 1} resp, err := client.GetUser(context.Background(), req) if err != nil { log.Fatalf("调用失败: %v", err) } log.Printf("获取用户: %s, 邮箱: %s", resp.Name, resp.Email) } 服务发现与负载均衡（进阶） 在真实微服务环境中，服务地址可能动态变化。
1. 使用os.Create创建文件并Write或WriteString写入内容；2. os.Open打开文件后调用Read方法分块读取，适用于大文件；3. 结合io.ReadAll一次性读取小文件全部内容，但占用内存较高；4. 利用io.Copy高效复制文件，自动处理缓冲。
只有在 defer 函数中直接调用 recover 才有效。
日志聚合： 将分散在各个容器或节点上的日志集中管理。

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