### 性能瓶颈分析 以下是一些可能导致 Numba 在字典操作中性能下降的原因： 1. **JIT 编译开销：** Numba 需要在首次执行函数时进行 JIT 编译，这会引入额外的开销。
在选择方法时，请权衡灵活性、维护成本和对现有代码库的影响。
它告诉API只返回响应中courses数组里每个Course对象的name和section字段。
配置 GOPATH 环境变量 GOPATH 必须是一个环境变量，并且需要被导出，以便 Go 工具链能够访问它。
如果项目需要同时使用 PHP 和 Java，建议前后端分离或使用反向代理统一入口。
// handleGoogleLogin 函数（已包含在上方示例代码中） func handleGoogleLogin(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { url := googleOauthConfig.AuthCodeURL(oauthStateString) http.Redirect(w, r, url, http.StatusTemporaryRedirect) }4. 处理回调并获取令牌 Google认证服务器在用户授权后，会将用户重定向回您在RedirectURL中指定的回调地址。
在Go语言中，处理并发任务时，取消和超时控制是保障程序健壮性和资源安全的关键。
pm.max_children, pm.start_servers等参数也要合理配置，避免资源耗尽。
测试接口行为而非仅结构 除了检查是否实现接口，更重要的是验证实现的行为是否符合预期。
当冲突发生时（多个键映射到同一个bucket），会通过链表形式连接额外的bucket。
一旦 iter() 函数执行完毕，并且没有其他地方引用这个临时创建的列表对象，Python的垃圾回收机制就可以回收这个列表及其元素的内存。
注意事项与最佳实践 容量管理： 密切关注/tmp目录的使用情况，避免写入过大的文件导致超出分配的磁盘空间。
抑制输出：whois库在查询时可能会向标准输出打印信息，这在并行环境中会造成混乱。
总结 缩进是 Python 编程的基础，正确的缩进对于代码的正确执行至关重要。
其核心思想是通过迭代优化簇中心，使每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。
Python实现思路： 尽管Confluence官方没有提供特定的Python SDK，但可以使用requests库与Confluence REST API进行交互。
当项目依赖私有仓库（如 GitHub 私有库、GitLab 自建仓库、企业内部 Git 服务等）时，需要正确配置才能拉取代码。
>>> s {<MyObj: a>, <MyObj: b>, <MyObj: d>} >>> b in s <MyObj: b> calling __hash__ True >>> d in s <MyObj: d> calling __hash__ <MyObj: b> calling __eq__, other=<MyObj: d> <MyObj: d> calling __eq__, other=<MyObj: b> True在集合中，Python 首先计算 b 和 d 的哈希值。
使用条件编译结合gethostname和gethostbyname可跨平台获取本机IPv4地址，Windows需初始化Winsock，Linux直接调用网络API，该方法返回局域网IP；示例代码展示了基础实现，通过主机名解析IP并处理平台差异；对于多网卡或IPv6需求，应使用getifaddrs（Linux）或GetAdaptersAddresses（Windows）遍历接口信息，筛选有效非回环IPv4地址；为简化开发，推荐引入Boost.Asio库，通过模拟TCP连接获取本地地址，自动处理跨平台细节，提升稳定性和开发效率。
def add(x, y): """ 这个函数用来计算两个数的和。

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