# mysite/views.py from django.shortcuts import render def homepage(request): """ 渲染自定义首页的视图函数。
\n"; } // 6. 删除数据 // 当底层数据源发生变化时，我们通常需要手动删除缓存，确保数据一致性 if ($memcached->delete($key)) { echo "数据 '{$key}' 已从缓存中删除。
最常见的方式是使用 sync.RWMutex 来控制对 map 的访问。
这个内部名称在调试、日志记录、类型检查以及反射机制中都非常有用，它清晰地标识了 Enum 的类型。
现代C++可用std::atomic重写，但容易出错。
例如，如果eval()函数的输入是用户提供的参数，可以尝试输入一些包含PHP代码的字符串，看是否会被执行。
注意事项和最佳实践 键的存在性检查： 在访问数组内部的键之前，始终建议使用isset()函数进行检查。
需要包含头文件： #include <ifaddrs.h>#include <netinet/in.h>#include <arpa/inet.h>#include <net/ethernet.h>示例代码： struct ifaddrs *ifAddrStruct = nullptr;struct ifaddrs *ifa = nullptr;getifaddrs(&ifAddrStruct); for (ifa = ifAddrStruct; ifa != nullptr; ifa = ifa->ifa_next) { if (!ifa->ifa_addr) continue;int family = ifa->ifa_addr->sa_family; if (family == AF_INET || family == AF_INET6) { char addressBuffer[INET6_ADDRSTRLEN]; void* tmpAddrPtr = nullptr; if (family == AF_INET) { tmpAddrPtr = &((struct sockaddr_in*)ifa->ifa_addr)->sin_addr; inet_ntop(family, tmpAddrPtr, addressBuffer, INET6_ADDRSTRLEN); printf("接口: %s IPv4地址: %s\n", ifa->ifa_name, addressBuffer); } else { tmpAddrPtr = &((struct sockaddr_in6*)ifa->ifa_addr)->sin6_addr; inet_ntop(family, tmpAddrPtr, addressBuffer, INET6_ADDRSTRLEN); printf("接口: %s IPv6地址: %s\n", ifa->ifa_name, addressBuffer); } } if (family == AF_PACKET && ifa->ifa_data) { struct ether_header* eth = (struct ether_header*)ifa->ifa_data; unsigned char* mac = (unsigned char*)eth->ether_shost; if (mac[0] + mac[1] + mac[2] + mac[3] + mac[4] + mac[5] > 0) { printf("接口: %s MAC地址: %02x:%02x:%02x:%02x:%02x:%02x\n", ifa->ifa_name, mac[0], mac[1], mac[2], mac[3], mac[4], mac[5]); } }} if (ifAddrStruct) freeifaddrs(ifAddrStruct); 跨平台建议 若需编写跨平台程序，可使用预处理宏区分系统：#ifdef _WIN32 // 调用GetAdaptersAddresses #else // 调用getifaddrs #endif也可以考虑使用第三方库如Boost.Asio或Poco，它们封装了底层细节，提供统一接口。
数据直接暴露在客户端，容易被篡改或窃取。
如果我们需要每天生成一个新的日志文件，一种方法是手动修改 FileHandler 的 baseFilename 属性并关闭旧的文件。
使用方式简单直观，只需要在参数类型前加上...即可。
继承std::exception或其子类 最常见的方式是让自定义异常类继承自std::exception或其已有子类。
#include <iostream> #include <any> #include <string> #include <functional> #include <map> #include <vector> // 假设我们有一个事件基类，或者只是一个事件类型枚举 enum class EventType { UserLogin, DataUpdate, ErrorOccurred }; struct UserLoginEventData { std::string username; int userId; }; struct DataUpdateEventData { std::string tableName; int affectedRows; }; // 事件总线 class EventBus { public: // 注册一个事件处理器 template<typename EventDataType> void subscribe(EventType type, std::function<void(const EventDataType&)> handler) { // 将类型擦除后的函数存储起来 // 这里需要一些技巧来存储不同类型的函数，通常会用一个lambda或std::bind // 简单起见，我们直接存储一个包装了any_cast的lambda handlers_[type].push_back([h = handler](const std::any& event_data) { try { h(std::any_cast<const EventDataType&>(event_data)); } catch (const std::bad_any_cast& e) { std::cerr << "事件处理类型不匹配: " << e.what() << std::endl; } }); } // 发布一个事件 template<typename EventDataType> void publish(EventType type, const EventDataType& data) { if (handlers_.count(type)) { std::any event_any_data = data; // 将事件数据包装到 std::any 中 for (const auto& handler : handlers_[type]) { handler(event_any_data); } } } private: // 存储事件类型到其处理函数的映射 // 每个事件类型可以有多个处理函数 std::map<EventType, std::vector<std::function<void(const std::any&)>>> handlers_; }; // ... 在 main 函数中使用 // EventBus bus; // bus.subscribe<UserLoginEventData>(EventType::UserLogin, [](const UserLoginEventData& data) { // std::cout << "[Event] 用户登录: " << data.username << " (ID: " << data.userId << ")" << std::endl; // }); // bus.subscribe<DataUpdateEventData>(EventType::DataUpdate, [](const DataUpdateEventData& data) { // std::cout << "[Event] 数据更新: 表 '" << data.tableName << "', 影响行数: " << data.affectedRows << std::endl; // }); // // 发布事件 // bus.publish(EventType::UserLogin, UserLoginEventData{"Alice", 101}); // bus.publish(EventType::DataUpdate, DataUpdateEventData{"Products", 5}); // // 尝试发布错误类型的事件到错误的处理器 (这里会被 subscribe 内部的 try-catch 捕获) // bus.publish(EventType::UserLogin, DataUpdateEventData{"Users", 1});在事件系统中，std::any 使得 EventBus 能够以统一的方式处理不同类型的事件数据。
在Go语言的早期版本中，GOPATH 是管理项目和依赖的核心机制。
为了实现更复杂的日志行为，我们经常会创建自定义处理器。
解耦： 调用者与被调用者之间的耦合度降低，因为调用者只依赖于接口，而不是具体的实现。
性能优化：何时使用 NumPy？
它帮助开发者监控分布式系统中的请求流程，定位性能瓶颈，并了解服务间的调用关系。
如果需要提取所有匹配的元素，应使用soup.find_all()，然后遍历结果列表并逐一追加。
内存使用： 除了原始列表，还会创建一个新的列表来存储唯一元素，内存占用与原始列表相似。

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