如果一个事件被频繁触发，并且有很多监听器，或者监听器内部执行了耗时操作（如数据库查询、网络请求），那么累积起来的开销可能会显著影响应用的响应速度。
服务注册与注销是微服务动态发现的基础，需通过注册中心（如Nacos）实现服务启动时主动注册、心跳维持存活、多环境隔离及合理超时设置；注销时应结合优雅关闭、preStop钩子和健康检查兜底，避免雪崩式下线；配合重试机制、本地缓存、监控告警与灰度发布，确保“及时注册、准确注销、健壮容错”，支撑系统稳定运行。
第一个数组 ['faculty_id' => $this->faculty_id, 'sem' => $this->sem, 'sy' => $this->sy] 包含了所有课程安排共享的“父级”上下文信息，这些信息通常来自表单的固定部分。
emplace_back的工作方式是： 你传入的是构造目标对象所需的参数。
如何选择合适的UUID版本？
匹配由斜杠分隔的两个数字，例如 111/11。
它常用于函数返回多个值、插入键值对到容器（如 map）等场景。
第四个参数 '1.0.0' 是版本号，用于缓存清除。
结合简单的数学运算，我们可以实现将任何数字向上取整到指定增量的倍数。
总结 通过使用Selenium Manager，可以避免手动管理ChromeDriver带来的麻烦，并有效解决SSL证书验证失败等问题。
虽然.htaccess文件可以实现强大的重定向功能，但对于大量或动态的重定向规则，使用php进行管理往往更具灵活性和可维护性。
以下是清晰、实用的配置步骤。
如果你有特定的需求，比如需要Redis扩展，那就再加一个php8.2-redis。
GET请求处理: 如果不是POST请求或表单验证失败，它会加载权限列表、角色列表以及当前已分配的权限，然后渲染视图。
# 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # - set_index(['G1', 'G2', 'TPE']): 将这三列设为索引 # - unstack()['QC']: 将 TPE 索引层的数据（QC值）unstack（逆透视）成列 # 结果是一个多级索引的 DataFrame，列为 TPE 的不同值（td, ts） tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] print("\n中间结果 tmp (重塑后的数据):") print(tmp)中间结果 tmp 的结构如下，我们可以清晰地看到每个 (G1, G2) 组对应的 'td' 和 'ts' 值，以及缺失值（NaN）：TPE td ts G1 G2 A S1 2.0 4.0 S2 6.0 3.0 B S1 20.0 40.0 S2 60.0 30.0 C S1 90.0 NaN D S2 NaN 7.0# 2. 计算比率：直接对重塑后的列进行向量化除法 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 计算 'ts' 列与 'td' 列的比率 # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为列，并将比率结果命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') print("\n计算出的比率数据框 ratio_df:") print(ratio_df)计算出的比率数据框 ratio_df 如下： G1 G2 QC TPE 0 A S1 2.0 ratio 1 A S2 0.5 ratio 2 B S1 2.0 ratio 3 B S2 0.5 ratio 4 C S1 NaN ratio 5 D S2 NaN ratio# 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("\n最终输出数据框 df_out:") print(df_out)最终的 df_out 完美符合我们的要求： G1 G2 TPE QC 0 A S1 td 2.0 1 A S1 ts 4.0 2 A S2 td 6.0 3 A S2 ts 3.0 4 B S1 td 20.0 5 B S1 ts 40.0 6 B S2 td 60.0 7 B S2 ts 30.0 8 C S1 td 90.0 9 D S2 ts 7.0 10 A S1 ratio 2.0 11 A S2 ratio 0.5 12 B S1 ratio 2.0 13 B S2 ratio 0.5 14 C S1 ratio NaN 15 D S2 ratio NaN完整代码示例import pandas as pd import numpy as np # 原始数据框 data = { 'G1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'D'], 'G2': ['S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S1', 'S2', 'S2', 'S1', 'S2'], 'TPE': ['td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts', 'td', 'ts'], 'QC': [2, 4, 6, 3, 20, 40, 60, 30, 90, 7] } df_in = pd.DataFrame(data) # 模拟原始数据中可能存在的缺失类型，确保 C S1 只有 td，D S2 只有 ts df_in = df_in.drop(index=[8,9]).append(pd.DataFrame([['C', 'S1', 'td', 90], ['D', 'S2', 'ts', 7]], columns=df_in.columns), ignore_index=True) # 1. 重塑数据：将 'TPE' 列中的 'td' 和 'ts' 值转换为独立的列 # 通过 set_index 和 unstack，将数据从长格式转换为宽格式，便于计算 tmp = df_in.set_index(['G1', 'G2', 'TPE']).unstack()['QC'] # 2. 计算比率并格式化结果 # - tmp['ts'].div(tmp['td']): 执行向量化除法，自动处理缺失值（NaN） # - reset_index(name='QC'): 将多级索引重置为常规列，并将比率结果列命名为 'QC' # - assign(TPE='ratio'): 添加一个新列 'TPE'，其值为 'ratio' ratio_df = tmp['ts'].div(tmp['td']).reset_index(name='QC').assign(TPE='ratio') # 3. 合并数据：将原始数据框和计算出的比率数据框进行纵向合并 df_out = pd.concat([df_in, ratio_df], ignore_index=True) print("最终输出数据框 df_out:") print(df_out)注意事项与总结 效率提升: 相比于 groupby().apply()，使用 set_index().unstack() 结合向量化操作（如 .div()）在处理大型数据集时通常更高效，因为它利用了 Pandas 底层的优化 C 语言实现。
比如一个本地的POS系统，或者一个现场数据采集工具。
这意味着，它需要接收一个空接口类型的切片作为参数。
对于一些真正意义上的全局配置，比如数据库连接字符串、API密钥等，通常会创建一个独立的 config.py 模块，将这些变量定义在其中。
对周期性任务（如定时 sync），用 absent() 检测是否按时上报 heartbeat 指标。
注意，只有使用 %w 才会触发包装行为，%v 或 %s 不具备此功能。

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