如果需要实现“多局游戏”并每局重置分数，可以将整个while True循环（包括分数初始化）封装在一个函数中，然后在一个外部循环中调用这个函数，并根据用户选择是否“再玩一局”来决定是否再次调用。
以下代码片段展示了最初尝试提取折现因子的方式，其中DiscFactor (NPV)是基于评估日的，而DiscFactor (Dirty Price)试图基于结算日，但初始实现可能存在问题：import QuantLib as ql import pandas as pd # 假设已初始化QuantLib环境，如设置评估日、创建收益率曲线和债券对象 # ql.Settings.instance().evaluationDate = ql.Date(1, 1, 2023) # today = ql.Settings.instance().evaluationDate # day_count = ql.Actual360() # calendar = ql.TARGET() # # ... 假设 curve 和 bond 对象已定义 # 以下为示例代码，实际使用时需替换为您的curve和bond对象 # 为了演示，我们先模拟一些数据 today = ql.Date(1, 1, 2023) ql.Settings.instance().evaluationDate = today day_count = ql.Actual360() calendar = ql.TARGET() # 模拟一个简单的零息曲线 dates = [today, today + ql.Period(1, ql.Years), today + ql.Period(2, ql.Years)] rates = [0.03, 0.035, 0.04] curve = ql.DiscountCurve(dates, rates, day_count) # 模拟一个债券 issue_date = ql.Date(1, 1, 2022) maturity_date = ql.Date(1, 1, 2025) schedule = ql.Schedule(issue_date, maturity_date, ql.Period(ql.Annual), calendar, ql.Unadjusted, ql.Unadjusted, ql.DateGeneration.Backward, False) bond = ql.FixedRateBond(0, 100, schedule, [0.05], day_count, ql.Unadjusted, ql.Date(1, 1, 2023)) bond.setPricingEngine(ql.DiscountingBondEngine(ql.YieldTermStructureHandle(curve))) fields = ['accrualStartDate', 'accrualEndDate', 'date', 'nominal', 'rate', 'amount', 'accrualDays', 'accrualPeriod'] BondCashflows = [] for cf in list(map(ql.as_fixed_rate_coupon, bond.cashflows()))[:-1]: # 排除最后一期本金 row = {fld: eval(f"cf.{fld}()") for fld in fields} row['AccrualPeriod'] = round((row['accrualEndDate'] - row['accrualStartDate']) / 365, 4) if row['date'] >= today: row['ZeroRate (NPV)'] = round(curve.zeroRate(row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) # 这里的 forwardRate 是计算从结算日到现金流日期的零利率，但不是折现因子 row['ZeroRate (Dirty Price)'] = round(curve.forwardRate(bond.settlementDate(), row['date'], day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate(), 9) row['DiscFactor (NPV)'] = round(curve.discount(row['date']), 9) # 这里的 curve.discount(bond.settlementDate(), row['date']) 实际上是计算从结算日到现金流日期的远期折现因子， # 但它可能不是直接可用的，因为它假设曲线是远期曲线，或者需要特定的曲线类型支持。
期望: %v, 实际: %v", expectedBounds, img.Bounds()) } 使用 t.Log() 打印调试信息 如果确实需要在测试运行时输出一些调试信息，可以使用 t.Log() 或 t.Logf()。
适用场景： 对数据量和传输速度要求不高，但需要良好可读性和调试便利性的场景。
这种方式让用户在遇到问题时，不至于看到浏览器默认的、生硬的错误页面，从而提升了应用的专业性。
以下是具体配置步骤。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 示例： std::getline(file, line, ';'); // 以分号作为行结束符 性能与编码注意事项 对于大文件，逐行读取是合理选择，内存占用低。
将 net/http 包的源代码复制到你的项目中。
您可以通过运行go version命令来检查您的Go版本。
虽然SAX编程起来确实“累”一些，但为了性能，这是不得不做出的选择。
对于大多数实际应用场景，这种权衡是完全可以接受的。
这意味着，很多时候你“看起来”会发生拷贝的代码，实际上在编译后根本没有发生拷贝，这大大提升了按值返回的效率。
性能： 在处理大量数据时，array_column() 通常比 foreach 循环和 array_map() 具有更好的性能，因为它是在C语言层面实现的，优化程度更高。
最后，无法支持样式、模板和动画。
1. 创建目录 os.Mkdir 用于创建单个目录，os.MkdirAll 可递归创建多级目录。
想想看，如果模型数据都是一堆二进制字节，那简直是噩梦。
关键在于理解PHP提供的数组函数，并根据实际情况选择最合适的工具。
subprocess.run(): 执行构建好的命令。
如果直接发送p，而zlib.Writer随后修改了其内容，那么消费者从通道接收到的数据可能会被意外更改，导致数据损坏或并发问题。
数据流：将解析后的关键日志数据转化为结构化事件，并发送到专业分析平台，以实现高效存储、查询和可视化。

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