总结 本文介绍了如何使用 Pandas 的 .loc 方法在 DataFrame 中基于条件判断创建新的列。
反之，如果意图是“我正在计算一个新值”，那么值类型可能更清晰。
这不仅仅是节省内存那么简单，很多时候，它直接关系到程序运行的效率，特别是缓存利用率。
直接嵌套结构体 将一个结构体作为另一个结构体的匿名字段，可以直接访问其字段和方法。
常用于缓存、观察者模式等场景。
准备工作 首先，确保你已经安装了 Pandas 库。
原因分析： Nginx用户（www-data 或 nginx）对网站根目录或PHP文件没有读取权限。
默认情况下，Python 2 对两个整数执行的是“地板除法”（向下取整），这可能不符合数学上的预期结果。
array_search($value, $a) 用于在参考数组 $a 中查找当前文件名 $value。
在Go语言中，通过合理使用并发和管道（channel），可以显著提升程序的处理速度，尤其是在需要并行处理大量独立任务的场景下。
定义全新行为集：当新类型需要一套完全独立于底层类型的方法时。
注意事项： 在调试完成后，记得删除或注释掉 fmt.Println 语句，以免影响程序的性能。
#include <nlohmann/json.hpp> using json = nlohmann::json; // 添加to_json和from_json函数 void to_json(json& j, const Person& p) {   j = json{{"name", p.name}, {"age", p.age}}; } void from_json(const json& j, Person& p) {   j.at("name").get_to(p.name);   j.at("age").get_to(p.age); } 使用： Person p = {"Charlie", 35}; json j = p; // 自动序列化 std::string s = j.dump(); // 转为字符串 // 反序列化 json j2 = json::parse(s); Person p2 = j2; 4. 注意事项 - 成员指针或动态资源需特别处理（深拷贝、智能指针等） - 基本类型对齐和字节序在跨平台时可能影响二进制序列化 - 版本兼容性：对象结构变化时，考虑版本字段 - Boost方法最通用，JSON适合配置或网络传输 基本上就这些，选择方式取决于性能、可读性和项目依赖。
在Golang中，判断一个结构体字段是否可设置（settable），需要使用反射（reflect 包）。
什么时候会触发移动？
当客户端发送HTTP请求时，如果服务器支持Gzip，net/http包会自动在请求头中添加Accept-Encoding: gzip。
单例模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。
优化内存使用不仅能提升运行效率，还能避免程序崩溃。
这有助于在数据格式不正确时提供更友好的用户体验。
operator.add 的使用： 示例中operator.add用于连接两个列表，它等同于简单的列表拼接操作（list1 + list2）。

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