这里有个简单的例子，它会每隔一秒打印一次CPU和内存的使用率：import psutil import time import os def clear_screen(): # 清屏函数，兼容Windows和Linux/macOS os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear') print("--- 实时系统资源监控 (按 Ctrl+C 退出) ---") try: while True: clear_screen() # 每次更新前清屏，让输出看起来更像实时刷新 # 获取CPU使用率 (过去1秒) cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1) # 获取虚拟内存信息 mem_info = psutil.virtual_memory() # 获取交换内存信息 swap_info = psutil.swap_memory() # 格式化输出 print(f"CPU 使用率: {cpu_percent:5.1f}%") print(f"内存 使用率: {mem_info.percent:5.1f}% | 已用: {mem_info.used / (1024**3):.2f} GB / 总计: {mem_info.total / (1024**3):.2f} GB") print(f"交换内存使用率: {swap_info.percent:5.1f}% | 已用: {swap_info.used / (1024**3):.2f} GB / 总计: {swap_info.total / (1024**3):.2f} GB") # 模拟一些更复杂的显示，比如进度条 cpu_bar = '#' * int(cpu_percent / 5) + '-' * (20 - int(cpu_percent / 5)) mem_bar = '#' * int(mem_info.percent / 5) + '-' * (20 - int(mem_info.percent / 5)) print(f"CPU [{cpu_bar}]") print(f"MEM [{mem_bar}]") # 如果需要，这里可以加入数据存储逻辑，比如写入日志文件或者数据库 # with open("monitor.log", "a") as f: # f.write(f"{time.time()},{cpu_percent},{mem_info.percent}\n") # time.sleep(1) # psutil.cpu_percent(interval=1) 已经包含了等待，所以这里不需要额外的sleep except KeyboardInterrupt: print("\n监控已停止。
进入 百度AI开放平台（https://ai.baidu.com），选择“语音识别”服务，创建应用后会得到： API Key Secret Key 通过这两个密钥可以获取Access Token，这是调用API的必要参数。
对于非常小的子数组，可以退化为串行排序（例如，插入排序），以避免goroutine创建和管理的开销。
在上述示例中，我们加入了try-catch块来捕获潜在的异常，并提供用户友好的错误信息。
在这种情况下，Go语言的类型系统已经确保了类型匹配，因此不需要任何额外的转换或断言操作。
activate：激活 Terminal 应用，使其成为前台应用。
如果查询结果小于 4，则表示最后四行数据中至少有一行的 value 字段不等于 'a'。
此URI必须与您在Discord开发者门户中为您的应用程序配置的重定向URI之一完全匹配。
二、避免未使用的变量或导入错误 Go编译器对未使用的变量或导入非常严格，这有助于保持代码的整洁和高效。
创建对称网格时，需要仔细检查网格的拓扑结构，确保两个网格完全一致。
基本上就这些。
虚拟环境的重要性： 始终使用虚拟环境进行项目开发，这有助于保持系统环境的清洁，并避免不同项目之间的依赖冲突。
其中，atomic.compareandswappointer 函数被设计用于原子地比较并交换指针。
它可能默认或隐式地关联到第一个或默认的 Tk 根实例。
CMake 不是构建系统，而是生成构建系统（如 Makefile 或 Ninja）的工具。
使用 testify/mock 可以这样断言： mockService.On("SaveUser").Return(nil) // ...执行逻辑 mockService.AssertCalled(t, "SaveUser") mockService.AssertNumberOfCalls(t, "SaveUser", 1) 基本上就这些。
考虑两个类 A 和 B，它们各自持有一个指向对方的 shared_ptr： class B; // 前向声明 class A { public:     std::shared_ptr<B> ptr;     ~A() { std::cout << "A destroyed\n"; } }; class B { public:     std::shared_ptr<A> ptr;     ~B() { std::cout << "B destroyed\n"; } }; 如果这样使用： auto a = std::make_shared<A>(); auto b = std::make_shared<B>(); a->ptr = b; b->ptr = a; 此时，a 和 b 的引用计数都是2。
通过递归方式向上查找，并在回溯时将沿途节点直接挂到根节点下，实现路径压缩。
错误处理: 在实际应用中，应该添加错误处理机制，例如检查 $CreatedAt 是否是有效的时间戳，以及处理时间计算过程中可能出现的异常。
2. 部署支持 Istio 的 Golang 服务 以下是一个典型的部署流程： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 步骤 1：编写简单的 Golang HTTP 服务package main <p>import ( "fmt" "log" "net/http" )</p><p>func helloHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { fmt.Fprintf(w, "Hello from Golang service!") }</p><p>func main() { http.HandleFunc("/hello", helloHandler) log.Println("Server starting on port 8080") log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil)) } 步骤 2：构建并推送到镜像仓库docker build -t your-registry/go-service:v1 . docker push your-registry/go-service:v1 步骤 3：编写 Kubernetes Deployment 并启用 Istio 注入apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: go-service spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: go-service template: metadata: labels: app: go-service version: v1 spec: containers: - name: go-app image: your-registry/go-service:v1 ports: - containerPort: 8080 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: go-service spec: selector: app: go-service ports: - protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 步骤 4：启用命名空间的自动注入kubectl label namespace default istio-injection=enabled步骤 5：部署服务，Istio 自动注入 Sidecarkubectl apply -f deployment.yaml部署后，Pod 中会包含两个容器：你的 Golang 应用和 Istio Proxy（Envoy）。

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