在C#中执行数据库清理操作，通常是指删除过期数据、归档历史记录或释放冗余资源。
在构建动态页面或生成报告时，我们经常需要遍历数据集合。
不复杂但容易忽略细节，比如编码和安全防护。
基本上就这些。
Go语言设计者有意避免了函数重载，以提升代码可读性。
它把沿着第三个维度（列）的元素加起来。
你可以使用 godoc 命令来生成 Go 源代码的文档，或者你可以使用 godoc 的 API 来提取类型信息。
创建responseWriter包装http.ResponseWriter，记录写入的状态码 在后续中间件或处理器中触发错误时，不立即返回，而是通过上下文或公共结构体传递错误 最终由错误处理中间件统一输出JSON或其他格式的错误响应 结合context传递错误信息 利用context.Context可以在请求生命周期内传递值，包括错误状态。
# 仅获取日期部分 df['date_only'] = df['RunStartTime_dt'].dt.normalize() print("\n仅包含日期部分的DataFrame:") print(df) print("\ndate_only 列的数据类型:", df['date_only'].dtype)输出：仅包含日期部分的DataFrame: RunStartTime RunStartTime_dt date_only 0 23:09:28 16:03:40:7 2023-09-28 16:03:40.000007 2023-09-28 1 23:10:01 09:15:22:123 2023-10-01 09:15:22.000123 2023-10-01 2 24:01:15 23:59:59:999 2020-01-15 23:59:59.000999 2020-01-15 date_only 列的数据类型: datetime64[ns]虽然 date_only 列的数据类型仍然是 datetime64[ns]，但其时间部分已被归一化为 00:00:00。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 不要混用delete和delete[] 优先使用std::vector或std::array代替动态数组 错误示例：int* arr = new int[10]; delete arr; // 错误！
选择哪种方式取决于你的具体需求：简单内通信用channel，轻量跨服用Redis，大规模分布式系统上RabbitMQ或Kafka。
如果文件不存在，则创建；如果文件已存在，则会覆盖其内容。
2. 深拷贝 (Deep Copy) 为了解决浅拷贝带来的问题，我们需要实现深拷贝。
在Go语言开发中，日志和错误信息的统一管理对系统的可观测性、调试效率以及后期维护至关重要。
百度虚拟主播 百度智能云平台的一站式、灵活化的虚拟主播直播解决方案 36 查看详情 np.linalg.norm的内部机制np.linalg.norm函数在计算范数时，通常会涉及到开方操作。
完整解决方案代码 将上述步骤整合起来，得到以下完整的Python代码：import pandas as pd data = { "id": 12345, "name": "Doe", "gender": { "textEn": "Masculin" }, "professions": [ { "job_description": { "textEn": "Job description" }, "cetTitles": [ { "cetTitleType": { "textEn": "Recognition" }, "issuanceDate": "1992-04-14T00:00:00Z", "phoneNumbers": [ "123 221 00 70" ] } ] } ] } # 1. 使用 json_normalize 扁平化主要结构 # record_path 指向最深层的列表，meta 包含需要保留的顶层和中间层字段 df = pd.json_normalize( data=data, record_path=["professions", "cetTitles"], meta=["id", "name", "gender", ["professions", "job_description"]] ) # 2. 扁平化 phoneNumbers 列表（如果一个 cetTitle 有多个电话号码，会生成多行） df = df.explode(column="phoneNumbers") # 3. 扁平化 'gender' 字典字段 # 提取 'gender' 列，将其内部字典转换为 DataFrame，然后合并 gender_df = pd.DataFrame(df.pop("gender").values.tolist()) df = df.join(gender_df) df = df.rename(columns={"textEn": "gender"}) # 重命名新生成的 'textEn' 列为 'gender' # 4. 扁平化 'professions.job_description' 字典字段 # 提取 'professions.job_description' 列，将其内部字典转换为 DataFrame，然后合并 job_description_df = pd.DataFrame(df.pop("professions.job_description").values.tolist()) df = df.join(job_description_df) df = df.rename(columns={"textEn": "job_description"}) # 重命名新生成的 'textEn' 列为 'job_description' # 5. 统一处理剩余的列名，例如 'cetTitleType.textEn' -> 'cetTitleType' # 这一步应该在所有 pop 和 join 之后执行，以确保所有列名都被处理 df.columns = df.columns.str.split(".").str[-1] print(df)输出结果 执行上述代码，将得到以下DataFrame： issuanceDate phoneNumbers id name gender job_description cetTitleType 0 1992-04-14T00:00:00Z 123 221 00 70 12345 Doe Masculin Job description Recognition这个输出与我们期望的扁平化表格完全一致，所有嵌套信息都被成功提取并作为独立的列呈现。
性能差异在高频操作中才显著。
PHP缩放图片，本质上就是改变图片的尺寸。
通过构建领域特定语言（dsl）的语法规则、实现语法解析器以及定义代码生成逻辑，开发者可以高效地从简洁的消息定义中生成复杂的c++样板代码，显著提升开发效率并减少手动编写重复代码的工作量。
静态链接与动态链接：静态链接把库代码直接复制进可执行文件；动态链接则在运行时加载共享库（如.so或.dll）。

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