示例代码修改：import pandas as pd import time from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key = "[MY API KEY]") # 建议为每个文件创建一个新的线程，以避免线程内容积累和混淆 # thread = client.beta.threads.create() # 移到循环内部 assistant = client.beta.assistants.create( name = "Nomination Hearing Identifier", instructions = "Given a complete transcript of a US Senate hearing, determine if this hearing was or was not a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", tools = [{"type": "retrieval"}], model = "gpt-3.5-turbo-1106" ) files = ["CHRG-108shrg1910401.txt","CHRG-108shrg1910403.txt", "CHRG-108shrg1910406.txt", "CHRG-108shrg1910407.txt", "CHRG-108shrg1910408.txt", "CHRG-108shrg1910409.txt", "CHRG-108shrg1910410.txt", "CHRG-108shrg1910411.txt", "CHRG-108shrg1910413.txt", "CHRG-108shrg1910414.txt"] jacket_classifications = pd.DataFrame(columns = ["jacket", "is_nomination"]) for file in files: # 为每个文件创建一个新的线程，确保隔离性 thread = client.beta.threads.create() gpt_file = client.files.create( file = open(file, "rb"), purpose = 'assistants' ) message = client.beta.threads.messages.create( thread_id=thread.id, role="user", content="Determine if the transcript in this file does or does not describe a nomination hearing. Respond with only 'YES' or 'NO' and do not provide justification.", file_ids=[gpt_file.id] ) run = client.beta.threads.runs.create( thread_id=thread.id, assistant_id=assistant.id, ) # 在这里引入一个更长的初始等待，以避免立即开始频繁轮询 print(f"Waiting for run {run.id} to complete for file {file}...") # time.sleep(5) # 可以在这里加一个初始等待，但更重要的是循环内的等待 while run.status != "completed": # 每次轮询前都进行等待，确保retrieve调用频率受控 # 假设每次retrieve调用需要至少20秒的间隔来满足3 RPM的限制 # 如果Run本身很快，可以适当缩短，但要保守估计 print(f"Run status: {run.status}. Sleeping for 10 seconds before next check.") time.sleep(10) # 关键：在每次retrieve调用前等待 run = client.beta.threads.runs.retrieve( thread_id=thread.id, run_id=run.id ) if run.status == "failed": print(f"Run failed for file {file}: {run.last_error}") # 可以在这里添加重试逻辑或跳过当前文件 break # 跳出当前文件的轮询循环 if run.status == "completed": messages = client.beta.threads.messages.list( thread_id=thread.id ) output = messages.data[0].content[0].text.value is_nomination = 0 # 默认值 if "yes" in output.lower(): # 统一转换为小写进行判断 is_nomination = 1 row = pd.DataFrame({"jacket":[file], "is_nomination":[is_nomination]}) jacket_classifications = pd.concat([jacket_classifications, row], ignore_index=True) # 使用ignore_index=True print(f"Processed file {file}. Result: {output}") else: print(f"Skipping file {file} due to failed run.") # 外部循环的延迟可以根据整体请求频率和模型处理速度调整 # 如果内部轮询已经有了足够的延迟，这里可以根据需要调整 print("Sleeping 20 seconds before processing next file to ensure overall API call rate limit not surpassed.") time.sleep(20) # 确保下一个文件的初始请求不会立即触发速率限制 jacket_classifications.to_csv("[MY FILE PATH]/test.csv", index=False) # index=False避免写入额外索引列 print("Processing complete. Results saved to CSV.")代码改进说明： 内部轮询延迟： 在while run.status != "completed"循环内部，每次调用client.beta.threads.runs.retrieve之前添加time.sleep(10)。
例如每天生成一个日志文件： 图像转图像AI 利用AI轻松变形、风格化和重绘任何图像 65 查看详情 #include <chrono> #include <sstream> <p>std::string getCurrentDate() { auto now = std::chrono::system_clock::now(); auto time_t = std::chrono::system_clock::to_time_t(now); std::tm tm = *std::localtime(&time_t); std::ostringstream oss; oss << (tm.tm_year + 1900) << "-" << (tm.tm_mon + 1) << "-" << tm.tm_mday; return oss.str(); }</p><p>void writeDailyLog(const std::string& message) { std::string filename = "log_" + getCurrentDate() + ".txt"; std::ofstream logFile(filename, std::ios::app); if (logFile.is_open()) { logFile << message << "\n"; logFile.close(); } }</p>4. 综合建议 实际项目中可以封装成一个日志类，自动管理轮转逻辑： 维护当前文件名和大小状态 提供线程安全的写入接口（必要时加锁） 支持配置最大文件大小、保留份数等 考虑异常处理和磁盘满等情况 对于生产环境，推荐使用成熟的日志库如spdlog或glog，它们内置了高效的轮转功能。
当有新消息到达时，NATS.NET 会自动调用此函数。
对于SQLite，并发写入可能会成为问题，对于生产环境，更推荐使用PostgreSQL或MySQL等成熟的关系型数据库。
建表语句： 知料万语 知料万语—AI论文写作，AI论文助手 48 查看详情 <strong>CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, email TEXT UNIQUE NOT NULL, age INTEGER );</strong> 插入用户示例： <strong>result, err := db.Exec( "INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)", user.Name, user.Email, user.Age) if err != nil { return err } id, _ := result.LastInsertId() user.ID = int(id)</strong> 其他操作类似，使用QueryRow获取单条记录，Query获取列表。
这种方式通常实现摊还常数时间复杂度。
return [ 'settings' => [ 'default' => [ 'HTML.Allowed' => 'div,b,strong,i,em,a[href|title],ul,ol,ol[start],li,p[style],br,span[style],img[width|height|alt|src],*[style|class],pre,hr,code,h2,h3,h4,h5,h6,blockquote,del,table,thead,tbody,tr,th,td,image-slides[images]', ], ], ];其次，也是更重要的一步，我们需要在 custom_elements 配置项中定义这个自定义元素。
虽然智能指针本身会有一些开销，但它们提供了安全的资源管理。
这可以通过 mask 方法实现。
还要评估运维负担。
查看 FormsController 中的 update 方法：public function update(StoreFormsRequest $request, Forms $forms) { if (!Auth::check()) { return redirect('login'); } $request->validated(); $forms->update($request->input()); return redirect()->route('forms.show', ['forms' => $forms]); }以及 web.php 中的路由定义：Route::resource('forms', FormsController::class);Route::resource('forms', FormsController::class); 会自动生成一系列路由，其中包括 forms.show 路由，其 URI 模式为 forms/{form}。
由于字典类型与预期参数类型（例如n_estimators期望整数）不匹配，便会抛出InvalidParameterError。
这使得模块化开发变得非常方便。
4. 使用注意事项 目标类和源类必须是多态类型（含有虚函数），否则无法使用 dynamic_cast。
ConcurrentDictionary<TKey, TValue>：线程安全的字典，支持高效的并发读写，常用于缓存或共享状态管理。
使用preg_replace()设置limit为1可替换首个匹配项，或用strpos()与substr_replace()组合进行安全的纯文本首项替换。
这些“坑”都是我或我的同事们在实际项目中遇到过的，有些当时觉得“这不挺正常吗”，结果一上线就发现慢得离谱。
mapping_table 中的某些规则可能包含 *，表示该列的值可以是任意值。
输入预处理：使用response.strip().lower()可以去除用户输入前后的空白，并将所有字母转换为小写，从而减少因大小写或额外空格导致的匹配失败。
// 这里为了简化示例，暂不在此处关闭。

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