PyQt5提供了一个静态方法QApplication.instance()来获取当前活跃的QApplication实例。
基本上就这些。
这是一个巨大的“历史包袱”。
WeasyPrint（Python）：直接解析HTML和CSS生成PDF，轻量易用。
为了解决这个问题，我们需要引入同步机制，确保主协程在所有子协程完成任务后再退出。
重点在于“按需取数、批量处理、少走网络”。
安全性高： 支持OAuth、API Token等多种认证方式，权限控制明确。
性能: 对于非常大的DataFrame，compare 方法的性能通常是高效的，因为它是在C语言层面实现的。
具体来说，它在计算子集数量时使用了len(V) // (N + 1)，并且在生成索引时，第二个索引值也与i * (N + 1)相关联，导致了与期望不符的结果。
但频繁的逃逸会导致堆分配增多，影响性能。
总结： 通过使用 crypto/sha256 包和 io.Copy 函数，可以轻松地使用 Go 语言计算任意大小文件的 SHA256 校验和。
这对于确保基类正确初始化非常重要。
但如果你需要的是传统意义上的“四舍五入”，即.5总是向远离零的方向进位（例如-2.5变成-3），那么decimal模块配合ROUND_HALF_UP才是最可靠、最符合直觉的选择。
使用Python提取XML所有属性值 Python的xml.etree.ElementTree模块是处理XML的常用方式，操作简单且无需额外安装库。
在一个线程内部，代码的执行顺序通常就是happens-before的。
* @return string 返回分类结果："good", "medium", "bad"。
import time large_list = list(range(1000000)) large_set = set(large_list) # 列表查找 start_time = time.time() _ = 999999 in large_list end_time = time.time() print(f"列表查找耗时: {end_time - start_time:.6f} 秒") # 集合查找 start_time = time.time() _ = 999999 in large_set end_time = time.time() print(f"集合查找耗时: {end_time - start_time:.6f} 秒") # 实际输出会显示集合查找远快于列表此外，集合还天然支持数学上的集合操作，比如并集、交集、差集等。
可以使用组合模式来表示菜单系统，并实现菜单的动态生成和管理。
建议使用标准拼写调用Get方法，避免匹配失败。
确保数据库服务运行正常，权限设置正确，避免因密码或权限问题导致连接失败。

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