过多线程会带来频繁的上下文切换和内存开销，反而降低性能。
理解何时发生拷贝、拷贝的代价以及如何优化，是编写高效Go代码的关键之一。
for (int i = 0; i   delete[] arr[i]; // 释放每行 } delete[] arr; // 释放行指针 arr = nullptr; // 避免悬空指针 推荐使用std::vector替代手动管理 为避免内存泄漏和简化代码，建议优先使用vector： #include <vector> std::vector<std::vector<int>> arr(rows, std::vector<int>(cols, 0)); 这种方式自动管理内存，支持拷贝，且不易出错。
这远比手动使用 + 运算符或 f-string 来拼接字符串要可靠得多，因为后者往往会忽略平台差异和路径规范化的问题。
示例代码： package main import ( "fmt" "reflect" ) func example(a int, b string) (bool, error) { return true, nil } func main() { t := reflect.TypeOf(example) fmt.Printf("函数名: %s\n", runtime.FuncForPC(reflect.ValueOf(example).Pointer()).Name()) fmt.Printf("参数个数: %d\n", t.NumIn()) fmt.Printf("返回值个数: %d\n", t.NumOut()) // 遍历参数类型 for i := 0; i < t.NumIn(); i++ { fmt.Printf("参数 %d 类型: %v\n", i, t.In(i)) } // 遍历返回值类型 for i := 0; i < t.NumOut(); i++ { fmt.Printf("返回值 %d 类型: %v\n", i, t.Out(i)) } // 判断是否为变参函数 if t.IsVariadic() { fmt.Println("该函数是变参函数") } else { fmt.Println("该函数不是变参函数") } } 处理变参函数 如果函数最后一个参数是 ...T 类型，t.IsVariadic() 返回 true。
步骤如下： 加载XML文档并构建DOM树 通过标签名或属性定位根节点 递归遍历子节点，逐层提取数据 使用getElementsByTagName或getChildNodes获取子元素 例如，对于包含“学校→班级→学生”三层结构的XML，先获取所有“班级”节点，再在每个班级下查找“学生”节点，提取姓名、年龄等信息。
当两个或多个包相互导入时，编译器会报错“import cycle not allowed”，导致项目无法构建。
大多数Tkinter组件都提供了config()方法（或直接通过字典式访问['property']）来动态更改其属性，例如text、foreground、background等。
虚析构函数的作用总结 保证通过基类指针删除派生类对象时，能正确调用整个继承链上的析构函数 防止资源泄漏（如内存、文件句柄、锁等） 只要类有虚函数且可能被继承，就应将析构函数设为虚函数 即使析构函数为空，也建议声明为虚函数以支持安全的多态删除 注意：纯虚析构函数也是允许的，但必须提供定义： class Base { public: virtual ~Base() = 0; }; // 必须在某处实现 Base::~Base() {} 基本上就这些。
除了直接使用扩展，推荐使用封装良好的第三方库，例如： Intervention Image：一个流行的PHP图片处理库，支持GD和Imagick两种驱动，提供简洁的API，易于集成到各类框架中。
这感觉就像是从一个大杂烩的公共厨房，搬到了每个项目拥有自己独立、整洁且配备齐全的私人厨房。
它提供了一种无需互斥锁（mutex）即可安全操作共享变量的方式，适用于计数器、状态标志、引用计数等场景。
例如，dirname(__FILE__, 2) 表示获取当前文件所在目录的父目录的父目录。
\n"; exit(1); } if (!filter_var($email, FILTER_VALIDATE_EMAIL)) { echo "邮箱格式错误。
总结： 使用 pyarrow 库可以高效地获取 Parquet 文件的分区列表，避免了读取整个数据集的开销。
修改其他共享状态 除了接收器指向的数据，方法内部还可能访问和修改其他共享状态，例如： 全局变量 通过闭包捕获的外部变量 其他 Goroutine 可访问的数据结构（如共享的 map、slice 等） 如果这些共享状态在没有同步的情况下被并发修改，同样会引发数据竞态。
通过结合这些方法，我们可以实现对查询结果的细粒度控制，包括判断行数、获取首行，以及在多行结果出现时触发错误。
通过将io.Reader的内容一次性读取为字节切片，再将其转换为字符串，我们可以轻松地处理各种数据流。
理解Go Channel死锁的根源 考虑以下Go程序，其目标是计算1到8的自然数之和，并将任务分解为两个子任务，每个子任务计算一半的和：package main import "fmt" func sum(nums []int, c chan int) { var total int = 0 for _, v := range nums { total += v } c <- total // 将结果发送到Channel } func main() { allNums := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} c1 := make(chan int) // 创建无缓冲Channel c2 := make(chan int) // 创建无缓冲Channel // 同步调用sum函数 sum(allNums[:len(allNums)/2], c1) sum(allNums[len(allNums)/2:], c2) // 从Channel接收结果 a := <-c1 b := <-c2 fmt.Printf("%d + %d is %d :D", a, b, a+b) }运行上述代码，程序会立即报告死锁错误：throw: all goroutines are asleep - deadlock!。
在修改代码逻辑后，必须同步更新相关注释。

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