subprocess.Popen 本身是非阻塞的，这意味着启动子进程后会立即返回，但 proc.communicate() 方法会阻塞，直到子进程执行完毕。
1. 区分手机号与固话格式 国内常见的通信号码包括手机号和固定电话，两者格式差异较大，应分别处理： 手机号码：通常为11位数字，以1开头，第二位是3-9之间的数字（如13x、15x、18x等）。
首先在代码前后调用now()获取时间点，再计算差值得到duration，最后通过duration_cast转换为所需单位如微秒输出，从而实现高精度计时。
4. 总结 通过以上步骤，我们可以成功地从多个关联表中导出数据，并将关联表中的字段（例如用户名）导出到 Excel 文件中。
代码可读性与维护性： 方法二和方法三的逻辑相对清晰，易于理解。
COPY requirements.txt ./: 将项目根目录下的 requirements.txt 文件复制到容器的 /app 目录。
即构数智人 即构数智人是由即构科技推出的AI虚拟数字人视频创作平台，支持数字人形象定制、短视频创作、数字人直播等。
然而，如果不正确地使用这些钩子，可能会导致意外的结果，例如替换掉网站的主导航菜单。
357 查看详情 $str = "Hello"; $first = $str[0]; echo $first; // 输出 H 获取字符串最后一个字符 最后一个字符的索引是字符串长度减1，可以使用 strlen() 函数获取长度，然后取 strlen($str) - 1 位置的字符。
df3 = tmp.pivot(index='DATE', columns='company', values='value')\ .rename_axis('', axis=1)\ .reset_index() 完整代码示例 将上述所有步骤整合，得到完整的解决方案：import pandas as pd # 1. 准备数据 data1 = {'company': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd'}, 'start date': {0: '2023-01-02', 1: '2023-01-05', 2: '2023-01-04', 3: '2023-01-03'}, 'end date': {0: '2023-01-06', 1: '2023-01-12', 2: '2023-01-13', 3: '2023-01-10'}} df1 = pd.DataFrame(data1) data2 = {'DATE': {0: '2023-01-02', 1: '2023-01-03', 2: '2023-01-04', 3: '2023-01-05', 4: '2023-01-06', 5: '2023-01-09', 6: '2023-01-10', 7: '2023-01-11', 8: '2023-01-12', 9: '2023-01-13'}, 'a': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}, 'b': {0: 10, 1: 11, 2: 12, 3: 13, 4: 14, 5: 15, 6: 16, 7: 17, 8: 18, 9: 19}, 'c': {0: 30, 1: 31, 2: 32, 3: 33, 4: 34, 5: 35, 6: 36, 7: 37, 8: 38, 9: 39}, 'd': {0: 40, 1: 41, 2: 42, 3: 43, 4: 44, 5: 45, 6: 46, 7: 47, 8: 48, 9: 49}} df2 = pd.DataFrame(data2) # 2. 日期列类型转换 df1['start date'] = pd.to_datetime(df1['start date']) df1['end date'] = pd.to_datetime(df1['end date']) df2['DATE'] = pd.to_datetime(df2['DATE']) # 3. 数据重塑、合并与条件筛选 # 将 df2 从宽格式转换为长格式，便于按公司合并 df2_melted = df2.melt('DATE', var_name='company', value_name='value') # 对两个 DataFrame 进行排序，以满足 merge_asof 的要求 df2_melted_sorted = df2_melted.sort_values('DATE') df1_sorted = df1.sort_values('start date') # 使用 merge_asof 进行近似合并，按公司和日期进行匹配 # left_on='DATE' 和 right_on='start date' 确保 DATE >= start date tmp = pd.merge_asof(df2_melted_sorted, df1_sorted, by='company', left_on='DATE', right_on='start date') # 应用第二个日期范围条件：确保 DATE <= end date # 不满足条件的 'value' 将被设置为 NaN tmp['value'] = tmp['value'].where(tmp['DATE'].le(tmp['end date'])) # 将结果从长格式透视回宽格式 df3 = tmp.pivot(index='DATE', columns='company', values='value')\ .rename_axis('', axis=1)\ .reset_index() print("\nDesired Output (df3):") print(df3)注意事项与总结 日期类型的重要性: 始终确保日期列为 datetime 类型。
通过合理地设置索引并进行后续处理，我们可以生成一个高度定制化的差异报告，仅显示发生变化的行和列，这对于数据审计、变更追踪和版本控制等任务具有极高的实用价值。
即使在3.7+，它仍然有用，因为它明确地表达了“顺序很重要”的意图，并且提供了额外的顺序相关方法。
注意事项与最佳实践 while与if在循环控制中的区别： while循环会持续执行其内部代码块，直到其条件变为False。
通过引入简单的位AND操作（otp = otp & 0x7fffffff），可以确保生成的OTP严格符合标准，从而保证算法的稳定性和可靠性。
本教程旨在指导Windows用户高效搭建Go语言开发环境，摆脱命令行限制，实现便捷的程序调试。
建议通过/proc/sched_debug、/proc/loadavg监控负载，使用perf、htop分析分布，结合cgroups限制资源竞争，对实时应用采用SCHED_FIFO或SCHED_DEADLINE并配置CPU隔离。
回想当年，yield from的出现，为Python的协程（coroutine）和异步编程打开了新世界的大门。
它把复杂的SQL抽象成一个个方法调用，大大提升了开发效率和代码的可读性。
在大多数情况下，其性能可以与unsafe方法相媲美，甚至在某些场景下可能更优，因为它避免了unsafe可能带来的额外检查或开销。
所有具体算法都继承该基类并实现对应方法。

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