这两种方式都非常常用，各有特点。
完整示例 import requests import json from websocket import create_connection, WebSocketConnectionClosedException import datetime import uuid base = "http://127.0.0.1:8888" # 替换为你的 Jupyter Notebook 地址 headers = {"Authorization": "Token your_token"} # 替换为你的 token def create_session(file_name): url = base + '/api/sessions' params = '{"path":"%s","type":"notebook","name":"","kernel":{"id":null,"name":"env37"}}' % file_name response = requests.post(url, headers=headers, data=params) session = json.loads(response.text) return session def get_notebook_content(notebook_path): url = base + '/api/contents' + notebook_path response = requests.get(url, headers=headers) file = json.loads(response.text) code = [c['source'] for c in file['content']['cells'] if len(c['source']) > 0] return code def send_execute_request(code): msg_id = str(uuid.uuid1()) session_id = str(uuid.uuid1()) # You can generate a new session ID for each request now = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc).isoformat() # Include timezone information msg = { "header": { "msg_id": msg_id, "username": "test", "session": session_id, "data": now, "msg_type": "execute_request", "version": "5.0" }, "parent_header": { "msg_id": msg_id, "username": "test", "session": session_id, "data": now, "msg_type": "execute_request", "version": "5.0" }, "metadata": {}, "content": { "code": code, "silent": False, "store_history": True, "user_expressions": {}, "allow_stdin": False }, "buffers": [], "channel": "shell" # Explicitly specify the channel } return msg def execute_code(kernel_id, session_id, code, headers): ws_url = f"ws://127.0.0.1:8888/api/kernels/{kernel_id}/channels?session_id={session_id}" ws = create_connection(ws_url, header=headers) ws.send(json.dumps(send_execute_request(code))) try: while True: rsp = json.loads(ws.recv()) msg_type = rsp["msg_type"] # 处理不同类型的消息，例如 'execute_result', 'stream', 'error' 等 if msg_type == 'execute_result': # 处理执行结果 print("Execute Result:", rsp["content"]["data"]) break # 结束循环，因为我们已经得到了执行结果 elif msg_type == 'stream': # 处理输出流（stdout/stderr） print("Stream Output:", rsp["content"]["text"]) elif msg_type == 'error': # 处理错误信息 print("Error:", rsp["content"]["ename"], rsp["content"]["evalue"]) break # 结束循环，因为发生了错误 except WebSocketConnectionClosedException as e: print(f"WebSocket connection closed: {e}") # 在这里可以选择重新连接，或者抛出异常，取决于你的应用逻辑 # 例如： # ws = create_connection(ws_url, header=headers) # 尝试重新连接 raise # 抛出异常，向上层处理 finally: ws.close() # Example usage: file_name = "example2.ipynb" # 替换为你的 notebook 文件名 notebook_path = "/" + file_name session = create_session(file_name) kernel = session["kernel"] kernel_id = kernel["id"] session_id = session["id"] code = get_notebook_content(notebook_path) for c in code: try: execute_code(kernel_id, session_id, c, headers) except WebSocketConnectionClosedException: print(f"Failed to execute code: {c}") # Handle reconnection or error as needed注意事项 身份验证： 确保在请求头中包含正确的身份验证信息（例如，Token）。
例如，mymodule.py 内容如下： __all__ = ['func_a', 'MyClass'] <p>func_a = lambda: print("公开函数")</p><p><span>立即进入</span>“<a href="https://www.marscode.cn/?utm_source=advertising&utm_medium=php_ug_cpa&utm_term=hw_marscode_php&utm_content=home" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">豆包AI人工智官网入口</a>”；</p> <p><span>立即学习</span>“<a href="https://www.marscode.cn/practice-intro?utm_source=advertising&utm_medium=php_ug_cpa&utm_term=hw_marscode_php&utm_content=practice " style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">豆包AI人工智能在线问答入口</a>”；</p><p>_func_b = lambda: print("私有函数")</p><p>class MyClass: pass</p><p>class _PrivateClass: pass</p>此时执行 from mymodule import *，只会导入 func_a 和 MyClass，不会导入 _func_b 和 _PrivateClass。
文章详细介绍了两种主要方法：一是利用已知有效字节长度进行切片转换，二是当长度未知时，使用bytes.Index或bytes.IndexByte函数查找零终止符来确定字符串的实际边界，并提供了相应的代码示例和注意事项，以确保转换的准确性和效率。
驻留机制是 Python 自动优化的一部分，理解它有助于写出更高效的代码，尤其是在处理大量文本数据时。
这是我在多年开发实践中总结出来的一个经验：任何时候，只要涉及到字符串的输入、比较或存储，都先考虑一下是否需要trim()，这会省去很多不必要的麻烦。
自定义中间件: 您或团队可能编写了自定义中间件来处理特定的业务逻辑，例如IP白名单、用户角色检查等。
合理使用Goroutine、控制并发规模、设置超时、复用资源，能让Go网络服务稳定应对高并发场景。
通过遵循这些最佳实践，您可以在树莓派上构建一个既可靠又安全的Web应用程序，实现邮件发送功能。
为了编写可靠的并发程序，我们需要使用适当的同步机制来确保 Goroutine 在程序退出之前完成所有工作。
掌握好 RWMutex 的使用时机和边界条件，能有效提升并发程序的吞吐量，尤其是在缓存、配置管理等读多写少的场景中表现优异。
安装Thrift（可选）： 编译成功后，您可以选择运行make install将Thrift编译器和库安装到系统路径中。
总结 在Go语言中，要实现带千位分隔符的数字格式化输出，标准库的fmt包无法直接满足需求。
PHP函数参数传递主要有三种方式：值传递、引用传递和默认参数。
ElementTree 示例： import xml.etree.ElementTree as ET if list(node):     print("有子节点") list(node) 返回子元素列表，非空即存在子节点。
算法改进往往比并发带来更大收益。
文件上传不复杂，但容易忽略细节，安全永远优先于便利。
对于大多数情况，第一种方法已足够；若追求更佳的用户体验，第二种方法是更好的选择。
配置对象: 对于只读的全局配置，可以创建一个配置对象或字典，并将其作为单一入口点。
这意味着，要使代码与Pandas 1.5+兼容，只需删除skipna=False即可。

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