这正是它能打破循环引用的关键所在。
示例代码import pandas as pd # 1. 准备数据帧 data = { 'Name': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'D', 'E', 'F'], 'ID': [1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 2] } df = pd.DataFrame(data) print("原始数据帧:") print(df) print("-" * 30) # 2. 定义编码函数 # pd.factorize(x)[0] 返回一个整数数组，表示x中每个元素的唯一编码 # 加1是为了让编码从1开始，而不是从0开始 f = lambda x: pd.factorize(x)[0] + 1 # 3. 分组并转换 # df.groupby('ID')['Name']：按'ID'分组，并选择'Name'列进行操作 # .transform(f)：将函数f应用到每个分组，并返回一个与原始DataFrame长度相同的Series s = df.groupby('ID')['Name'].transform(f) # 4. 类型转换：将生成的序号转换为字符串类型 s = s.astype(str) # 5. 拼接字符串：将原始ID（转换为字符串）与序号字符串拼接 df['ID_new'] = df['ID'].astype(str).str.cat(s, sep='_') print("生成ID_new后的数据帧:") print(df)代码输出原始数据帧: Name ID 0 A 1 1 B 2 2 A 1 3 C 3 4 B 2 5 D 3 6 E 1 7 F 2 ------------------------------ 生成ID_new后的数据帧: Name ID ID_new 0 A 1 1_1 1 B 2 2_1 2 A 1 1_1 3 C 3 3_1 4 B 2 2_1 5 D 3 3_2 6 E 1 1_2 7 F 2 2_2注意事项与总结 pd.factorize() 的作用： factorize函数是此解决方案的关键。
alias别名也很实用，特别是当类名重复或命名空间太长时： use AppCoreResponse as Res; use AppLibHttpResponse; // 冲突了 $res = new Res(); // 使用别名简化 基本上就这些。
这种方式非常适合构建现代Web应用，实现了前后端分离，结果展示的灵活性极高。
常用方案是结合Consul、etcd等注册中心工具和Go生态中的库来完成。
使用os和bufio处理大文件、os.ReadFile读取小文件、os.WriteFile覆盖写入、os.OpenFile追加写入，结合encoding/json等库解析结构化数据，注意错误处理和资源释放。
它把这些“自由裁量权”交给了编译器和硬件，允许它们为了性能而进行激进优化。
它功能强大且使用灵活，下面从常见操作、格式化、方法等方面进行总结。
例如，一个问题的正文可能看起来像这样：<p>I created a neural network model that predicts certain properties from coordinates.</p> <p>Using that model, I want to find the coordinates that minimize the properties in optuna's NSGA-II sampler.</p> <code>import optuna # ... (更多代码) </code>如果您需要处理这些 HTML 内容（例如，提取纯文本、解析代码块或渲染到前端），您可能需要使用 HTML 解析库，如 Python 中的 BeautifulSoup。
2. 编写 CMakeLists.txt 在项目根目录创建 CMakeLists.txt，内容如下： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(MyApp LANGUAGES CXX) set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON) 添加可执行文件 add_executable(${PROJECT_NAME} src/main.cpp ) 包含头文件目录 target_include_directories(${PROJECT_NAME} PRIVATE include) 说明： cmake_minimum_required：指定所需最低CMake版本 project：定义项目名称和语言 set(CMAKE_CXX_STANDARD)：设置C++标准（如17、20） add_executable：将源文件编译为可执行程序 target_include_directories：指定头文件搜索路径 3. 构建项目 使用命令行进行构建： 在项目根目录创建构建目录 mkdir build cd build 生成构建系统（如Makefile） cmake .. 编译项目 cmake --build . 构建完成后，可在 build 目录下找到生成的可执行文件 MyApp。
如果需要共享底层数据，必须传递指针或使用切片（切片本身是值类型，但其底层指向一个数组，传递切片会复制其头信息，但共享底层数组）。
下面是一个使用 Golang 的 net.Listener 实现 TCP 服务器的简单示例。
这种模式在需要根据条件动态选择和执行操作的场景中非常有用，例如事件处理器、任务队列或可配置的业务逻辑流。
使用Dapper调用存储过程需设置commandType: CommandType.StoredProcedure，通过匿名对象或DynamicParameters传递参数；2. 输出参数和返回值需用DynamicParameters定义并获取；3. 多结果集使用QueryMultipleAsync读取。
在分布式系统和高并发场景下，管理大量的续体实例会带来内存和性能开销。
首先通过包含sqlite3.h和sqlite3.c在C++中连接SQLite，接着用sqlite3_open创建数据库，再使用sqlite3_exec执行建表、插入等操作，然后通过回调函数处理查询结果，推荐使用sqlite3_prepare_v2和绑定参数进行安全的预编译语句操作，最后正确释放资源完成数据库操作。
✅ 正确写法：[[fallthrough]]; ❌ 错误写法：[[fallthrough]]（缺少分号） ❌ 错误位置：放在 break 后或非 switch 上下文中 实际应用场景 某些业务逻辑中，多个 case 共享部分处理流程。
28 查看详情 type BusinessError struct { Code int `json:"code"` Message string `json:"message"` Detail string `json:"detail,omitempty"` } func (e *BusinessError) Error() string { return fmt.Sprintf("[%d] %s", e.Code, e.Message) } 通过预定义错误变量，实现集中管理： var ( ErrUserNotFound = &BusinessError{Code: 10101, Message: "用户不存在"} ErrInvalidPassword = &BusinessError{Code: 10201, Message: "密码错误"} ErrOrderStatusInvalid = &BusinessError{Code: 20102, Message: "订单状态不可操作"} ) 错误处理与返回 在HTTP接口中，统一返回格式有助于前端解析： { "code": 10101, "message": "用户不存在", "data": null } 中间件可拦截*BusinessError类型，自动转换为对应状态码（如400或200内嵌错误），避免异常扩散。
基本上就这些。
友元关系的特点与注意事项 友元机制虽然灵活，但需谨慎使用，避免破坏封装性。

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