import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'cat': ['BP STATION', 'STATION', 'BP OLD', 'OLD OLD'], }) print("原始DataFrame:") print(df)一个常见的初学者尝试可能是使用str.replace(r'^\w+', 'BP')，意图替换每个字符串的第一个词。
4. 注意事项与最佳实践 优先使用 {{ }} 进行输出： 这是最安全的默认选项，可以有效防止 XSS 攻击。
基本步骤： 初始化Python解释器（Py_Initialize） 执行Python脚本（PyRun_SimpleString 或 PyRun_File） 调用Python函数（通过 PyObject 获取模块和函数） 清理资源（Py_Finalize） 示例代码： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； #include <Python.h> #include <iostream> <p>int main() { // 初始化Python解释器 Py_Initialize();</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>if (!Py_IsInitialized()) { std::cerr << "Failed to initialize Python" << std::endl; return -1; } // 执行一个简单的Python语句 PyRun_SimpleString("print('Hello from Python!')"); // 执行外部.py文件 FILE* fp = fopen("test.py", "r"); if (fp) { PyRun_SimpleFile(fp, "test.py"); fclose(fp); } else { std::cerr << "Cannot open Python script" << std::endl; } // 清理 Py_Finalize(); return 0;}注意：编译时需要链接Python库。
例如，我们希望将文本中的“cat”替换为“CCC”，但如果文本中包含“category”这样的词，str_replace可能会将“category”中的“cat”也替换掉，从而产生错误的结果。
例如： public record Person(string Name, int Age, Address Address); public record Address(string City, string Country); var person = new Person("Alice", 30, new Address("Beijing", "China")); if (person is Person { Name: "Alice", Address: Address { City: "Beijing" } }) { Console.WriteLine("匹配成功"); }这里通过 Person { Address: Address { City: "Beijing" } } 实现了对嵌套对象的递归匹配。
通过掌握列表推导式来初始化嵌套列表，可以有效避免Python中常见的浅拷贝陷阱，确保数据结构的正确行为和程序的稳定性。
我们可以定义一个辅助函数，该函数首先调用 humanize.naturalsize()，然后使用正则表达式去除小数点后全是零的部分。
如果指针指向double（通常8字节），ptr + 1会使地址增加8个字节。
注意事项与最佳实践 jQuery 库引入： 确保在执行任何jQuery代码之前，页面已经正确引入了jQuery库。
如果绑定成功，说明端口未被使用（我们暂时占用了它，之后应立即释放）；如果绑定失败，可能是端口已被占用。
input().strip().lower()：在获取用户输入后，我们首先使用.strip()方法移除输入字符串两端的空白字符，然后使用.lower()方法将其转换为小写。
如果文件不存在，则不进行转换。
from bs4 import BeautifulSoup import requests # 假设我们有一个HTML字符串，或者从网络获取 html_doc = """ <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>我的测试页面</title> </head> <body> <h1 class="title">欢迎来到我的网站</h1> <p class="description">这是一个<a href="http://example.com/link1" id="link1">简单的示例</a>。
Add(key, value)：添加一个值，如果字段已存在，则追加而不覆盖。
它能确保同一时间只有一个线程可以访问被保护的临界区。
令人惊喜的是，goUpfloor 和 goDownfloor 函数无需任何修改即可完美适应这一变化。
关键在于传入一个满足严格弱序的可调用对象作为第三个参数。
更稳健的判断方式是检查适应度是否在某个小的阈值范围内持续不变，例如 abs(ga_i.best_solutions_fitness[-1] - ga_i.best_solutions_fitness[-10]) < epsilon。
这意味着lambda内部对该变量的修改会直接影响外部变量，但需要注意外部变量的生命周期。
实际上，在绝大多数情况下，两者的性能差距微乎其微，但了解底层机制有助于写出更清晰、合理的代码。
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