注意事项 确保在执行 ipython kernel install 命令之前，你已经激活了正确的 conda 环境。
在Python中使用正则表达式时，若要实现不区分大小写匹配，可以通过设置标志参数 re.IGNORECASE 或简写为 re.I 来实现。
Python里要格式化输出JSON，让它看起来更规整、易读，核心就是用json.dumps函数，并且巧妙地利用它的indent参数。
Jython的优势： 直接集成： Python代码在JVM内部运行，无需额外的进程间通信。
- 如果文件不存在，err 将是非 nil，且可以通过 os.IsNotExist(err) 判断。
基本概念 std::optional 能保存类型T的一个值，或者不保存任何值（即处于“空状态”）。
gRPC本身不直接提供中心化的负载均衡器，而是通过客户端负载均衡（Client-side Load Balancing）的方式，由客户端从多个服务实例中选择一个进行调用。
" << std::endl; return -1; }</p><pre class="brush:php;toolbar:false;"><pre class="brush:php;toolbar:false;">// 获取根节点 const XMLElement* root = doc.RootElement(); if (!root) { std::cout << "根节点为空！
# data_scrap_copy.remove(data) # 如果需要确保每个标记只匹配一次，且从副本中移除 break # 找到匹配后，当前marking_item处理完毕，检查下一个marking_item processes = [] # 根据CPU核心数或经验值设置chunk_size和num_processes # chunk_size决定了每个进程处理多少个marking chunk_size = max(1, len(marking_list) // (2 * (len(marking_list) // 1000 + 1))) # 动态调整chunk_size num_processes = math.ceil(len(marking_list) / chunk_size) print(f"Total markings: {len(marking_list)}, Chunk size: {chunk_size}, Number of processes: {num_processes}") for i in range(num_processes): start_idx = i * chunk_size end_idx = min((i + 1) * chunk_size, len(marking_list)) sub_marking_list = marking_list[start_idx:end_idx] if not sub_marking_list: continue p = Process( target=__process_eliminate_chunk, # 传递json_list的副本给每个进程，避免进程间直接修改原始大列表的复杂同步问题 args=(sub_marking_list, json_list[:], result_mark, result) ) processes.append(p) p.start() # 启动进程 for p in processes: p.join() # 等待所有进程完成 manager.shutdown() # 关闭Manager，释放资源 return list(result_mark), list(result) # 将Manager.list转换为普通Python列表 # 运行多进程版本 print("Starting multiprocessing elimination...") start_time = time.time() eliminated_markings, eliminated_data = eliminate_marking_multiprocess(marking_large, json_list_large) end_time = time.time() print(f"Multiprocessing finished in {end_time - start_time:.2f} seconds.") print(f"Found {len(eliminated_markings)} matches.") # print("Eliminated Markings:", eliminated_markings[:5]) # 打印前5个示例 # print("Eliminated Data:", eliminated_data[:5]) # 打印前5个示例3.3 代码解析与注意事项 multiprocessing.Manager: Manager() 创建一个管理器对象，它允许你创建可在不同进程间共享的Python对象。
运行上述代码将输出：当前处理的类型是：Old，模板名称是：myThingsTemplate 当前处理的类型是：New，模板名称是：myThingsTemplate 当前处理的类型是：Red，模板名称是：myThingsTemplate 当前处理的类型是：Blue，模板名称是：myThingsTemplate从输出中可以看到，{{templname}} 成功被替换为我们模板实例的名称 myThingsTemplate。
在那里，我们获取了异常信息并打印出来，模拟了日志记录。
示例代码： $server = "localhost"; $connectionInfo = array("Database" => "testdb", "UID" => "user", "PWD" => "pass"); $conn = sqlsrv_connect($server, $connectionInfo); if (!$conn) { die(print_r(sqlsrv_errors(), true)); } $procedureName = "{CALL sp_GetUser(?, ?)}"; $params = array( array("John", SQLSRV_PARAM_IN), array(&$userId, SQLSRV_PARAM_OUT) ); $stmt = sqlsrv_prepare($conn, $procedureName, $params); if (!$stmt) { die(print_r(sqlsrv_errors(), true)); } if (sqlsrv_execute($stmt)) { echo "用户ID: " . $userId; } else { die(print_r(sqlsrv_errors(), true)); } 使用sqlsrv_prepare和sqlsrv_execute可复用语句句柄，在循环调用时显著提升性能。
强大的语音识别、AR翻译功能。
只要在程序中正确注册指标并暴露/metrics接口，Prometheus就能自动抓取数据。
它的典型应用场景是基于环境、操作系统版本、依赖库是否存在等全局或静态条件进行跳过。
法语写作助手 法语助手旗下的AI智能写作平台，支持语法、拼写自动纠错，一键改写、润色你的法语作文。
它们共同建立了一个“获取-释放”同步模型。
例如，当用户提交一个订单后，主流程只需把订单信息放入队列就可立即返回结果给用户，后续的库存扣减、邮件通知等操作由后台的消费者慢慢处理。
在C++中，char数组和std::string之间的转换非常常见。
Windows使用_CrtDumpMemoryLeaks，Linux用Valgrind或AddressSanitizer，结合RAII和unique_ptr、shared_ptr避免手动管理内存。

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