它返回一个DataFrame，其中只包含两个原始DataFrame中不同的行和列。
● 在中间件中访问元数据 通过 HttpContext.GetEndpoint() 获取当前端点： app.Use(async (ctx, next) => { var endpoint = ctx.GetEndpoint(); if (endpoint == null) { await next(); return; } // 检查是否存在某个元数据 if (endpoint.Metadata.GetMetadata<AuditLogAttribute>() != null) { // 记录审计日志 Console.WriteLine($"Auditing request to {ctx.Request.Path}"); } await next(); }); ● 配合授权或资源过滤器 在更高级的场景中，你可以创建基于元数据的自定义授权逻辑： var requireAudit = endpoint.Metadata.GetMetadata<AuditLogAttribute>(); if (requireAudit != null && !IsUserAuditor(ctx.User)) { ctx.Response.StatusCode = 403; return; } 实际应用场景举例 API 文档过滤：Swashbuckle 可以根据元数据决定是否在 Swagger UI 中显示某些端点。
这会直接修改外部变量的值。
基本上就这些，掌握这些模式后，你的Go项目错误处理会更规范、更易维护。
基本上就这些。
利用Entity Framework进行关系建模：通过导航属性和外键配置，体现表之间的关联。
为了安全性，建议使用 HTTPS 协议。
这比 % 运算符需要你记住占位符的类型，或者 str.format() 需要你通过位置或名称来引用参数，要直观得多。
缓冲区容量固定，当写入到末尾时自动回到开头，形成“环”状。
优先使用单引号： 对于DateTime::format()的格式字符串，如果不需要进行变量插值，推荐使用单引号字符串。
1. 函数调用时检查缺失参数 如果函数依赖必传参数，但调用时遗漏，Python会自动抛出异常。
错误处理： 在客户端和服务器端都实现健壮的错误处理机制，以优雅地管理网络问题、解码失败或文件保存问题。
不复杂但容易忽略的是：所有函数都不改变原字符串，记得接收返回值。
main函数返回值的基本含义 main函数的定义通常是： int main() {     // 程序代码     return 0; } 这里的返回值遵循一个通用约定： 返回0：表示程序成功执行并正常退出。
错误反馈： 当AJAX请求失败时，提供清晰的错误信息，而不是让页面卡住或显示空内容。
希望将Python代码作为“插件”嵌入到Java应用中。
后续的导入操作仅仅是快速地从sys.modules中查找并将其添加到局部作用域。
它提供了真正的实时连接管理，能够即时响应连接断开事件。
还有一些RPC框架，它们需要根据服务注册的信息，动态地发现服务并调用其方法。
" ) meta = { 'collection': 'my_db_entities', 'strict': False # 允许存储未在模型中定义的字段，但建议谨慎使用 }3. 示例用法 下面展示如何创建和保存不同类型my_field的文档：from mongoengine import connect # 连接到 MongoDB 数据库 connect('mydatabase', host='mongodb://localhost/mydatabase') # 清空集合以便测试 MyDBEntity.drop_collection() # 示例 1: my_field 为 None entity1 = MyDBEntity(other_field="Entity with null my_field") entity1.save() print(f"Saved entity 1 (null my_field): {entity1.id}") # 示例 2: my_field 为列表 entity2 = MyDBEntity( my_field=["item1", "item2", 123], other_field="Entity with list my_field" ) entity2.save() print(f"Saved entity 2 (list my_field): {entity2.id}") # 示例 3: my_field 为 MyParticularField 对象 (直接传入实例) particular_obj_instance = MyParticularField(name="Instance A", value=100) entity3 = MyDBEntity( my_field=particular_obj_instance, other_field="Entity with object instance my_field" ) entity3.save() print(f"Saved entity 3 (object instance my_field): {entity3.id}") # 示例 4: my_field 为 MyParticularField 对象 (传入字典，由 clean 方法校验) entity4 = MyDBEntity( my_field={"name": "Instance B", "value": 200, "description": "Another object"}, other_field="Entity with object dict my_field" ) entity4.save() print(f"Saved entity 4 (object dict my_field): {entity4.id}") # 示例 5: 尝试保存一个无效的 my_field (非 None, 非 list, 非 MyParticularField 结构) try: entity5 = MyDBEntity( my_field="just a string", other_field="Entity with invalid my_field" ) entity5.save() except ValidationError as e: print(f"\nCaught expected validation error for entity 5: {e}") # 示例 6: 尝试保存一个结构不完整的 MyParticularField 对象 (缺少 required 字段) try: entity6 = MyDBEntity( my_field={"value": 300}, # 缺少 'name' 字段 other_field="Entity with incomplete object my_field" ) entity6.save() except ValidationError as e: print(f"Caught expected validation error for entity 6: {e}") # 从数据库中加载并验证 print("\n--- Loaded Entities ---") for entity in MyDBEntity.objects: print(f"ID: {entity.id}, Other Field: {entity.other_field}, My Field Type: {type(entity.my_field)}, Value: {entity.my_field}") # 验证加载后的 my_field 类型 if isinstance(entity.my_field, dict) and 'name' in entity.my_field and 'value' in entity.my_field: # 对于通过字典保存的 EmbeddedDocument，加载时会是字典。

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