""" songs_uris = [] artist_tracks_data = {} # 存储 {track_name: {'uri': uri, 'popularity': popularity}} offset = 0 limit = 50 # 每次API请求获取50条结果 search_count = 0 # 追踪已处理的搜索结果数量 print(f"\n正在为艺人 '{artist_name}' (ID: {artist_id}) 搜索并过滤歌曲...") while search_count < max_results * 2: # 搜索结果数量的两倍作为上限，防止无限循环 try: # 执行宽泛的歌曲搜索，指定艺人名称 response = sp.search(q=f"artist:{artist_name}", type="track", limit=limit, offset=offset) except spotipy.exceptions.SpotifyException as e: print(f"搜索歌曲时发生错误: {e}") break tracks_items = response['tracks']['items'] if not tracks_items: break # 没有更多结果 for track in tracks_items: # 关键过滤步骤：检查歌曲的艺人列表中是否包含目标艺人ID is_target_artist = any(artist_id == artist['id'] for artist in track['artists']) if is_target_artist: track_name = track['name'] track_uri = track['uri'] track_popularity = track['popularity'] # 如果歌曲名称已存在，则保留人气更高的版本 if track_name not in artist_tracks_data or \ track_popularity > artist_tracks_data[track_name]['popularity']: artist_tracks_data[track_name] = { 'uri': track_uri, 'popularity': track_popularity, 'name': track_name # 方便后续排序打印 } search_count += 1 if len(artist_tracks_data) >= max_results and search_count >= max_results: # 已经收集到足够多的唯一歌曲，且处理了一定数量的搜索结果，可以提前结束 break offset += limit # 准备获取下一页结果 if len(artist_tracks_data) >= max_results and search_count >= max_results: break # 根据人气值降序排序，然后按名称升序排序（次要排序） sorted_tracks = sorted( artist_tracks_data.values(), key=lambda x: (-x['popularity'], x['name']) ) # 提取URI，并限制到所需的数量 for track_info in sorted_tracks[:max_results]: songs_uris.append(track_info['uri']) print(f"添加过滤歌曲: {track_info['name']} (人气: {track_info['popularity']})") return songs_uris # 示例：获取Adele的最多20首热门歌曲（通过过滤） if adele_artist_id: adele_filtered_songs_uris = get_filtered_artist_tracks(adele_artist_id, "Adele", max_results=20) print(f"\nAdele的过滤后歌曲URI ({len(adele_filtered_songs_uris)}首): {adele_filtered_songs_uris}") 代码解析： 分页搜索: 使用 offset 和 limit 参数实现分页，以获取超过50首歌曲。
每个sidecar代理会在本地启动一个metrics端点（如/stats/prometheus），供集中式Prometheus服务器定时抓取。
常用类型包括 ClusterIP、NodePort 和 LoadBalancer。
由于接收顺序不影响最终结果（两个信号都必须收到），因此这种模式有效地实现了并行处理和同步。
import pandas as pd import numpy as np # 创建示例 DataFrame SIZE = 100 # 定义 SIZE 变量 nydata = pd.DataFrame({ "Upper Manhattan": np.random.randint(low=2000000, high=6000000, size=SIZE), "Inwood": np.random.randint(low=3000000, high=3800000, size=SIZE), "Harlem": np.random.randint(low=2300000, high=5000000, size=SIZE) }) # 计算每列的平均值 mean_values = nydata.mean() # 打印结果 print(mean_values)这段代码首先导入了必要的库，然后创建了一个包含三列数据的 DataFrame。
传统的sqlalchemy select().where(...) 语法通常预设了固定的 where 子句。
例如，可以使用 Gulp 或 Webpack 来自动化 CSS 压缩。
以下是在最终提交成功后清除进度的示例：// 假设在最后一个练习的提交逻辑中 export default { // ... methods: { // ... submitFinalResults() { const dataToPost = { // ... 用户信息和所有练习的最终答案 answers: this.finalScores, // 假设 this.finalScores 是所有练习的最终答案 }; this.axios .post( 'http://***********/setAnswers.php', // 你的后端API地址 JSON.stringify(dataToPost) ) .then((response) => { alert(response.data); // 最终提交成功后，清除本地保存的进度 localStorage.removeItem('vue-exercise-progress'); console.log('最终结果提交成功，本地进度已清除。
如果你需要将其转换为另一个时区（例如UTC）再输出，可以使用setTimezone()方法。
最终，好的频率管理是发布者对自身内容生产节奏的清晰认知，并将其通过RSS规范准确传达给订阅者的过程。
这得益于Go语言运行时（runtime）和标准库的设计哲学。
缺点： 这种策略有其局限性，并非所有结构变化都能通过简单添加来实现。
短时间内大量请求会导致API拒绝服务。
内存使用：获取远程图片内容会占用服务器内存。
GMP模型组成： G（Goroutine）：代表一个协程任务，包含执行栈、状态和上下文信息。
如果 mypackage 又导入了 anotherpackage，那么在编译 mypackage 之前，编译器会先检查并编译 anotherpackage。
性能差异存在，但可通过配置缓解。
核心处理逻辑如下： ViiTor实时翻译 AI实时多语言翻译专家！
ORM的任务是将这些原始数据转换成Go的结构体实例。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 声明指针的几种常见方式： 带初始化： var p *int = &x 短声明： p := &x（推荐，简洁） 声明但不赋值： var p *int，此时 p 为 nil 示例： var a int = 20 var ptr *int ptr = &a fmt.Printf("ptr 指向的值: %d\n", *ptr) // 输出 20 指针与函数参数 Go默认是值传递，如果想在函数内部修改外部变量，需要传指针。

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