乐观锁：假设冲突少，通过版本号或CAS（Compare and Set）机制检测冲突。
文章提供了两种主要解决方案：一是将联合类型显式添加到TypeVar的约束列表中，以允许其被推断为联合类型；二是使用带有上界 (bound) 的TypeVar，以实现更灵活的类型匹配和推断，同时保留原始输入类型。
convertHours.append(j+1)：将 j 的值加1后追加到 convertHours 列表中。
可以在Task中添加result channel。
如果直接画在同一个Y轴上，数值差异巨大的数据会导致其中一条线几乎看不见，或者整个图的比例失衡。
链表和数组，这哥俩在数据结构里算是老对手了，各有各的脾气和用武之地。
这不仅可以避免当不同表中有相同列名时产生的歧义，还能提高查询的可读性和维护性。
关闭MySQL服务（在phpStudy或宝塔中停止MySQL） 进入MySQL的data目录（如 phpStudy\MySQL\data\数据库名） 复制整个数据库文件夹到外部硬盘或云盘 恢复时，关闭MySQL，粘贴回data目录即可 注意： InnoDB引擎不推荐此方法，容易导致数据损坏。
当文件名符合这些模式时，Go会自动为文件添加相应的构建约束，无需手动添加// +build指令。
在 Debian/Ubuntu 上可以使用 sudo apt install inotify-tools，在 CentOS/RHEL 上可以使用 sudo yum install inotify-tools。
这类测试会启动完整的服务进程，发送真实请求，并检查响应结果。
当需要添加大量子节点时，这种方式会导致代码中出现大量的appendChild()调用，使得脚本冗长、重复性高，并且难以阅读和维护。
后端必须进行严格的二次验证。
type Person struct { Name string Age int } func main() { p := Person{Name: "Alice", Age: 30} ptr := &p // ptr 是 *Person 类型 } 通过指针访问和修改字段 Go允许你直接使用指针访问结构体字段，无需显式解引用。
for item in cleaned_json_data: print(json.dumps(item, indent=2))输出示例：--- 原始数据 (Python表示) --- {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'height': None, 'weight': nan, 'occupation': 'Engineer'} {'name': 'Jim Hanks', 'age': nan, 'height': nan, 'weight': nan, 'status': None} {'name': 'Jane Smith', 'age': 25, 'city': 'New York'} --- 清洗后的数据 (Python表示) --- {'name': 'John Doe', 'age': 30, 'height': None, 'occupation': 'Engineer'} {'name': 'Jim Hanks', 'status': None} {'name': 'Jane Smith', 'age': 25, 'city': 'New York'} --- 清洗后的数据 (JSON格式输出) --- { "name": "John Doe", "age": 30, "height": null, "occupation": "Engineer" } { "name": "Jim Hanks", "status": null } { "name": "Jane Smith", "age": 25, "city": "New York" }可以看到，所有float('nan')的键值对都被成功移除，而None（JSON中的null）值则被保留。
如果为每个输入框分配一个唯一的name属性，会使表单html冗长且后端处理复杂。
最后，一个我个人非常推崇的实践是：使用虚拟环境。
方法值是指将方法绑定到特定的接收者实例后得到的值。
调用 filterDoctors 函数： 使用之前存储的POST数据调用 filterDoctors 函数，获取医生列表。
通过遵循这些规则，可以避免常见的解析错误，并有效地使用 Go 语言处理 JSON 数据。

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