结构化日志输出：使用zap或logrus等库，在每条日志中加入trace_id字段。
如果方法修改了*r（即接收者所指向的底层结构体实例）的任何字段，而没有使用互斥锁（sync.Mutex`）或其他同步机制来保护这些修改，那么多个Goroutine的并发写入将导致数据竞争，从而产生不确定的结果。
args=(sub_marking_list, json_list[:], result_mark, result) ) processes.append(p) p.start() # 启动进程 # 3. 等待所有进程完成 for p in processes: p.join() # 阻塞主进程，直到当前进程执行完毕 # 4. 关闭Manager并返回结果 manager.shutdown() # 在所有进程完成后关闭Manager return list(result_mark), list(result) # 将Manager.list转换为普通list返回 2.4 完整示例代码 为了方便测试，我们创建一些模拟数据：import math import time import random import string from difflib import SequenceMatcher from multiprocessing import Process, Manager # 模拟数据 def generate_fake_data(num_json, num_marking): json_list = [] for i in range(num_json): code_val = ''.join(random.choices(string.digits, k=6)) json_list.append({ "code": code_val, "phone_number": f"1{random.randint(1000000000, 9999999999)}", "email": f"user{i}@example.com", "address": f"address_fake_{i}", "note": f"note dummy {i}" }) marking = [] # 确保有一些匹配项 for i in range(num_marking // 2): # 从json_list中随机取一个code作为marking marking.append(random.choice(json_list)['code']) # 添加一些不匹配的marking for i in range(num_marking // 2, num_marking): marking.append(''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=random.randint(5, 8)))) random.shuffle(marking) # 打乱顺序 return json_list, marking # 假设的 find_marking 函数 def find_marking(x: str, y: dict) -> dict | None: text_match = SequenceMatcher(None, x, y.get('code', '')).ratio() if text_match == 1 or (0.98 <= text_match < 0.99): return y return None # 假设的 eliminate_marking 函数（与上面定义的一致） def eliminate_marking(marking_list: list[str], json_list: list[dict]) -> tuple[list[str], list[dict]]: manager = Manager() result_mark = manager.list() result = manager.list() def __process_eliminate(sub_marking_list: list[str], data_scrap: list[dict], shared_result_mark: Manager.list, shared_result: Manager.list): for marking_item in sub_marking_list: for data in data_scrap: result_data = find_marking(marking_item, data) if result_data: shared_result_mark.append(marking_item) shared_result.append(result_data) break # 一个marking_item找到一个匹配后就跳出 processes = [] # 这里的chunk_size可以根据实际CPU核心数和任务复杂度进行调整 # 较小的chunk_size可能导致更多的进程创建和管理开销 # 较大的chunk_size可能导致部分核心利用率不足 chunk_size = 50 # 调整为50，以创建更多进程进行测试，更细粒度的任务分配 # 优化：根据CPU核心数来决定进程数量，而不是简单地按chunk_size分块 # 理想情况下，进程数不应超过CPU核心数 # num_processes = os.cpu_count() or 1 # marking_per_process = math.ceil(len(marking_list) / num_processes) # # for i in range(num_processes): # start_idx = i * marking_per_process # end_idx = min((i + 1) * marking_per_process, len(marking_list)) # sub_marking_list = marking_list[start_idx:end_idx] # ... # 当前实现是按chunk_size分块 num_chunks = math.ceil(len(marking_list) / chunk_size) for i in range(num_chunks): start_idx = i * chunk_size end_idx = min((i + 1) * chunk_size, len(marking_list)) sub_marking_list = marking_list[start_idx:end_idx] if not sub_marking_list: continue p = Process( target=__process_eliminate, args=(sub_marking_list, json_list[:], result_mark, result) ) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() manager.shutdown() return list(result_mark), list(result) if __name__ == "__main__": # 生成模拟数据 NUM_JSON = 23000 NUM_MARKING = 3000 print(f"生成 {NUM_JSON} 条JSON数据和 {NUM_MARKING} 条标记数据...") test_json_list, test_marking_list = generate_fake_data(NUM_JSON, NUM_MARKING) print("数据生成完毕。
使用循环数组实现C++队列，定义包含front、rear、capacity和count的Queue类，通过enqueue和dequeue实现入队出队操作，利用取模运算实现循环特性，count区分空满状态，确保FIFO顺序，并在析构函数中释放动态数组内存。
注意： 使用特定于操作系统的 API 会增加代码的复杂性，并降低其跨平台性。
此 URL 必须是您的应用内部的路径。
使用std::sort需包含<algorithm>头文件；2. 对vector基本类型可直接排序，默认升序；3. 降序需传入std::greater<>；4. 自定义类型可用lambda或函数对象定义规则。
最适合实现这一目标的位置是HandleInertiaRequests中间件的share方法。
使用 errgroup 增强控制流 golang.org/x/sync/errgroup 提供了更高级的并发错误处理工具。
常见的路径写法分为相对路径和绝对路径，理解它们的区别和使用场景非常关键。
'); } }, error: function(xhr, status) { console.error('文件下载请求失败:', status, xhr); $f7.dialog.alert('文件下载请求失败，请稍后再试。
然而，如果服务器在客户端不知情的情况下关闭了连接（例如，服务器有短连接超时设置，或者在处理完一个请求后立即关闭了连接），当客户端尝试在已关闭的连接上发送下一个请求或读取响应时，就会收到“EOF”错误。
示例代码： vec1.insert(vec1.end(), std::make_move_iterator(vec2.begin()), std::make_move_iterator(vec2.end())); 这会将vec2中的元素“移动”到vec1，避免深拷贝，尤其对包含复杂对象的vector提升明显。
注意路径格式和权限问题，避免访问非法路径导致程序异常。
始终遵循最佳实践，尤其是在虚拟环境中进行安装，将大大提高安装的成功率和后续使用的稳定性。
然后，它使用 json.Unmarshal() 函数将 JSON 字符串反序列化为 Message 对象。
这些镜像由Python社区维护，提供了各种Python版本与不同操作系统发行版的组合，极大地简化了Python环境的搭建。
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本教程深入探讨如何在go语言中使用反射机制，通过字段名称字符串动态访问结构体内部字段。
在Python中处理浮点数十六进制： Python的float.hex()和float.fromhex()方法允许你将浮点数转换为其十六进制表示，并从十六进制字符串重建浮点数。

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