当你需要判断两个变量的内容是否完全一致，而不仅仅是引用或地址相同时，就可以使用 reflect.DeepEqual。
dict_to_write = {"geometry": geometry_as_string} # 将最终的字典写入 JSON 文件 output_filepath = Path("result.json") with output_filepath.open(mode="w", encoding="utf-8") as fp: json.dump(dict_to_write, fp, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"JSON 文件已生成至: {output_filepath.resolve()}") # 验证输出内容 with output_filepath.open(mode="r", encoding="utf-8") as fp: print(" 生成的 JSON 文件内容:") print(fp.read())运行上述代码，result.json 文件的内容将是：{ "geometry": "{"type": "LineString", "coordinates": [[25.4907, 35.29833], [25.49187, 35.28897]]}" }这正是我们所期望的，geometry 字段的值是一个字符串，其中的双引号都用单个反斜杠进行了转义。
怪兽AI数字人 数字人短视频创作，数字人直播，实时驱动数字人 44 查看详情 可变参数的底层是切片 在函数内部，可变参数实际上是一个切片。
import asyncio import aiohttp <p>async def fetch_url(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text()</p><p>async def fetch_urls_async(urls): async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls] return await asyncio.gather(*tasks)</p><h1>调用</h1><h1>results = asyncio.run(fetch_urls_async(urls))</h1>这种方法利用事件循环，在单线程中高效管理多个I/O任务，避免线程开销，适合高并发网络请求。
关键在于，array_filter() 在过滤元素时会保留原始数组的键名。
函数签名：func FormatInt(i int64, base int) string参数说明： i int64: 这是待转换的整数。
如果循环结束时没有找到匹配的 slug，则返回 null。
内层字典的键是课程名称（str），值是对应的成绩（int）。
在实际应用中，可以使用循环重试，并设置超时时间，避免无限等待。
本教程旨在解决google colab环境中python访问文件时遇到的常见错误，特别是针对由库生成而非用户上传的音频文件。
它让你的代码在保持接口简洁的同时，拥有更强大的控制力，是实现数据封装和抽象的一种Pythonic方式。
这种方法的核心在于将全局搜索转化为局部搜索，通过限制搜索范围，降低计算复杂度。
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""" fig = plt.figure(figsize=(6, 8)) # 稍微高一点，因为有两个子图 ax1 = fig.add_subplot(211) # 第一个子图 ax2 = fig.add_subplot(212) # 第二个子图 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.cos(x) y2 = np.exp(-x/2) * np.sin(5*x) ax1.plot(x, y1, 'r--', label='Cosine Wave') ax1.set_title('Original Figure 2, Subplot 1: Cosine Wave') ax1.set_xlabel('X-axis') ax1.set_ylabel('Y-axis') ax1.legend() ax1.grid(True) ax2.plot(x, y2, 'g:', label='Damped Sine Wave') ax2.set_title('Original Figure 2, Subplot 2: Damped Sine') ax2.set_xlabel('X-axis') ax2.set_ylabel('Y-axis') ax2.legend() ax2.grid(True) plt.tight_layout() # 调整子图布局 plt.close(fig) # 关闭原始 Figure return fig # --- 步骤 1: 获取源 Figure 对象并提取 Axes --- fig_source_1 = generate_figure_1() fig_source_2 = generate_figure_2() axes_from_fig1 = fig_source_1.axes axes_from_fig2 = fig_source_2.axes # --- 步骤 2: 从 Axes 中提取绘图数据 --- all_plot_data = [] # 提取 Figure 1 的数据 for ax in axes_from_fig1: for line in ax.lines: all_plot_data.append({ 'x': line.get_xdata(), 'y': line.get_ydata(), 'label': line.get_label(), 'color': line.get_color(), 'linestyle': line.get_linestyle(), 'title': ax.get_title() # 记录原始子图标题 }) # 提取 Figure 2 的数据 for ax in axes_from_fig2: for line in ax.lines: all_plot_data.append({ 'x': line.get_xdata(), 'y': line.get_ydata(), 'label': line.get_label(), 'color': line.get_color(), 'linestyle': line.get_linestyle(), 'title': ax.get_title() }) # --- 步骤 3: 创建新的主 Figure 和子图布局 --- # 我们有 1 + 2 = 3 组数据，所以创建一个 2x2 的布局，其中一个子图可能留空 fig_combined, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) axs = axs.flatten() # 将 Axes 数组展平为一维，方便索引 # --- 步骤 4: 将数据重新绘制到新的子图上 --- # 确保有足够的子图来容纳所有数据 if len(all_plot_data) > len(axs): print("警告：新的子图数量不足以容纳所有提取的数据。
如果不存在，则将当前请求的 Hostname 设置为 domain 参数。
定期使用可维持项目健康。
使用MySQLi或PDO可查询数据库记录，推荐PDO因更安全灵活。
为了确保脚本能够正确执行，我们还需要创建一个 Shell 脚本来设置正确的环境变量并关闭 Terminal 窗口。
这可能导致： 意外的数据修改： 例如，在__construct中执行了数据库写入操作，每次运行php artisan都会写入数据。
4. 进一步的注意事项与最佳实践 浏览器自动播放策略： 考虑到浏览器对自动播放的限制，建议不要依赖play()方法实现无用户交互的自动播放。

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