多数情况下-O2是最优选择，-O3适合特定场景下的性能冲刺，但要警惕副作用。
XSS 风险: 直接将用户输入的内容输出到HTML中存在跨站脚本攻击（XSS）的风险。
优点是配置直接、易于理解和调试。
以下是一些实战中行之有效的技巧，帮助你构建稳定、可维护的API服务。
例如： .format(): object_key = 'directory/{}/{}/{}'.format(var1, var2, var3) .format() (带命名参数): object_key = 'directory/{v1}/{v2}/{v3}'.format(v1=var1, v2=var2, v3=var3) 然而，f-string通常更简洁、更易读，并且性能更优。
虽然编译过程会将源代码转换为机器码，但熟练的逆向工程师仍然可以通过反汇编、反编译等技术，分析程序的逻辑和结构。
'float' object is not iterable清晰地指出了问题在于你尝试迭代一个浮点数。
calculate_area(a, b, c) 函数: 这个函数接收三个参数 (a, b, c)，代表三角形的三条边长。
步骤： 将数组元素插入 set 中，自动去重并排序。
首先，选择解析为数组还是对象。
然后将$i的值增加1。
如何进行API版本管理？
记住：re.match 只管开头，不管中间。
另一种我常考虑的是HTTP请求头版本控制。
对于POST或PUT请求，可以将请求数据（如JSON、表单数据）封装为bytes.Buffer或strings.Reader传入。
from fastapi.exceptions import RequestValidationError from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): name: str price: float @app.post("/items/") async def create_item(item: Item): return item # 注册一个RequestValidationError处理器 @app.exception_handler(RequestValidationError) async def validation_exception_handler(request: Request, exc: RequestValidationError): # exc.errors()会返回详细的验证错误列表 # print(f"Validation error caught: {exc.errors()}") # 我们可以选择性地只返回第一个错误或者格式化所有错误 error_details = [{"loc": err["loc"], "msg": err["msg"], "type": err["type"]} for err in exc.errors()] return JSONResponse( status_code=status.HTTP_422_UNPROCESSABLE_ENTITY, content={"message": "Validation error", "details": error_details}, )3. 捕获自定义异常 对于业务逻辑中特有的错误，我们可以定义自己的异常类，并在处理器中捕获它们。
基本上就这些。
当然，SVG在WinForms中原生支持并不好，通常需要第三方库或自己实现渲染。
std::find 使用线性搜索，时间复杂度为 O(n)，大数据集注意性能影响。
中间件机制解决了什么问题 在没有中间件的早期开发中，很多公共逻辑（如登录检查）往往散落在各个控制器中，导致代码重复且难以维护。

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