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其中，__call__方法是一个强大的工具，它使得一个类的实例可以像函数一样被调用。
简洁性： 对于少量简单信息，属性比子元素更紧凑。
主要问题在于删除首个歌曲后，以及在歌曲插入后立即删除时，程序会出现异常。
} func main() { dataChannel := make(chan int) doneChannel := make(chan struct{}) // 用于发送退出信号 go tcpWriter(dataChannel, doneChannel) go dataSource(dataChannel, doneChannel) // 模拟TCP连接在一段时间后断开 time.Sleep(1 * time.Second) fmt.Println("Main: Simulating TCP connection drop, sending done signal.") close(doneChannel) // 关闭doneChannel，通知所有监听者退出 // 等待Goroutine完成清理 time.Sleep(500 * time.Millisecond) fmt.Println("Main: Program finished.") }在这个例子中，dataSource和tcpWriter都监听doneChannel。
创建并注册自定义服务提供者 当你需要注入自定义业务逻辑、第三方库或全局配置时，可以创建自己的服务提供者。
使用 using 块是最安全的做法。
31 查看详情 []：不捕获任何变量 [=]：以值的方式捕获所有外部变量 [&]：以引用方式捕获所有外部变量 [x, &y]：值捕获 x，引用捕获 y [this]：捕获当前对象指针，可用于类成员函数中 示例： int a = 10; int b = 20; auto f = [a, &b](int x) { a += x; // 修改副本，不影响原变量 b += x; // 直接修改外部 b }; f(5); // a 仍为 10，b 变为 25 常见应用场景 lambda 在实际开发中广泛应用于以下场景： STL 算法配合使用：替代函数对象或函数指针，使代码更直观 std::vector<int> vec = {5, 2, 8, 1}; std::sort(vec.begin(), vec.end(), [](int a, int b) { return a > b; // 降序排序 }); 事件回调或异步任务：在多线程或 GUI 编程中定义短小的回调逻辑 std::thread t([=]() { std::cout << "Value of a: " << a << std::endl; }); t.join(); 延迟执行或封装逻辑：将一段行为封装成对象，在合适时机调用 auto deferred_op = [&vec]() { if (!vec.empty()) { std::cout << "First element: " << vec[0] << "\n"; } }; // 后续调用 deferred_op(); 注意事项与性能提示 虽然 lambda 使用方便，但仍需注意以下几点： 避免长时间持有引用捕获的变量，防止悬空引用 值捕获会复制变量，对大对象可能影响性能，必要时使用智能指针 lambda 的类型是唯一的、匿名的，必须用 auto 或 std::function 接收 在要求严格性能的循环中频繁创建 lambda 可能带来额外开销 不能捕获全局变量或静态变量，因为它们不在局部作用域内 基本上就这些。
auto 关键字在 C++ 中用于自动类型推导，让编译器根据初始化表达式自动推断变量的类型。
处理syscall.Errno 当你调用syscall包中的函数时，错误通常以syscall.Errno形式返回，它是整数类型，实现了error接口。
它不仅仅是远程过程调用，更是一个完整的消息传输框架。
33 查看详情 func doSomething(reqID string) error { // 模拟出错 return &MyError{ Code: 500, Msg: "failed to process request", Time: time.Now(), RequestID: reqID, } } // 调用时 err := doSomething("req-123") if err != nil { log.Println(err) // 输出带格式的详细信息 } 提取具体信息进行判断 如果需要对错误类型做判断或获取特定字段，可以使用类型断言或 errors.As（Go 1.13+）： if e, ok := err.(*MyError); ok { fmt.Printf("Error code: %d\n", e.Code) } 或者更推荐的方式，使用 errors.As 来解包： var myErr *MyError if errors.As(err, &myErr) { fmt.Printf("Got custom error with code: %d\n", myErr.Code) } 基本上就这些。
值传递的开销 当函数参数是值类型时，Go会复制整个变量。
func Uint64LEFromT(t T) uint64 { // 将id的7个字节和no的1个字节依次位移到uint64的相应位置 // id[0] 占据最低8位 (0-7) // id[1] 占据次低8位 (8-15) // ... // id[6] 占据 (48-55) // no 占据最高8位 (56-63) return uint64(t.id[0]) | uint64(t.id[1])<<8 | uint64(t.id[2])<<16 | uint64(t.id[3])<<24 | uint64(t.id[4])<<32 | uint64(t.id[5])<<40 | uint64(t.id[6])<<48 | uint64(t.no)<<56 }在这个函数中，id[0]是最低有效字节，它被直接转换为uint64。
适合场景：当你需要动态分配对象且不希望多个指针共享它时使用。
return "medium"; } // 示例用法 echo "0.001 / 1 => " . my_math(0.001, 1) . "\n"; // 预期输出: good echo "0.100 / 1 => " . my_math(0.100, 1) . "\n"; // 预期输出: good (因为 0.1 不大于 0.2 也不小于 0.1，落入 medium 的区间，但根据需求 0.1 是 good。
import pandas as pd import numpy as np # 模拟一个宽格式DataFrame np.random.seed(123) # 假设原始DataFrame有3行10列，每6列一组，目标DataFrame有6列 df_imperfect = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(3, 10))) print("原始DataFrame (列数非6的倍数):") print(df_imperfect) # 预期输出列名 target_columns = ['GroupA', 'GroupB', 'GroupC', 'GroupD', 'GroupE', 'GroupF'] group_size = 6 print(f"\n原始DataFrame列数: {len(df_imperfect.columns)}") print(f"列数 % {group_size}: {len(df_imperfect.columns) % group_size}") # 创建一个用于生成MultiIndex的数组 a = np.arange(len(df_imperfect.columns)) # 使用 set_axis 和 MultiIndex 进行重塑 # a % group_size: 生成第一级索引，表示组内位置 (0到5) # a // group_size: 生成第二级索引，表示是第几组 (0, 1, ...) df_target_imperfect = (df_imperfect.set_axis([a % group_size, a // group_size], axis=1) .stack(level=0) # 将第一级索引（组内位置）堆叠为行 .set_axis(target_columns, axis=1) # 设置新的列名 .reset_index(drop=True)) # 重置索引，移除MultiIndex的层级 print("\n重塑后的DataFrame (使用 Pandas MultiIndex 和 stack):") print(df_target_imperfect)代码解析： a = np.arange(len(df_imperfect.columns)): 创建一个与列数等长的整数序列，用于生成索引。
你可以根据业务需要决定是“必须继续”还是“条件性继续”。
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在高并发场景下，任务的异步处理和有序分发至关重要。

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