后续可扩展格式化、异步写入、滚动文件等功能。
features = [] # 定义缓冲区半径（2英里）并转换为米 BUFFER_RADIUS_MILES = 2 MILES_TO_METERS = 1609.34 buffer_distance_meters = BUFFER_RADIUS_MILES * MILES_TO_METERS # 目标投影CRS，例如EPSG:2163适用于美国大部分地区 TARGET_CRS_EPSG = 2163 for f in gj["features"]: coords = f["geometry"]["coordinates"] # 存储每个坐标点生成的缓冲区 individual_buffers = [] # 遍历LineString的每个坐标点 (x, y, z) # 注意：直接迭代coords即可，无需先转换为tuple for x, y, z in coords: # 1. 创建GeoPandas Point对象，指定其原始CRS (EPSG:4326) # points_from_xy() 方法需要x和y坐标作为单独的列表或Series point_gdf = gpd.points_from_xy([x], [y], crs=4326) # 2. 将点投影到适合距离计算的CRS point_gdf_projected = point_gdf.to_crs(epsg=TARGET_CRS_EPSG) # 3. 应用缓冲区操作，单位为米 buffered_point = point_gdf_projected.buffer(buffer_distance_meters) individual_buffers.append(buffered_point.geometry.iloc[0]) # 获取Shapely Polygon对象 # 4. 合并所有独立的缓冲区，形成一个单一的多边形 # 使用shapely.union_all()处理可能重叠的缓冲区 merged_polygon = shapely.union_all(individual_buffers) # 可选：可视化合并后的多边形（需要matplotlib） # plotting.plot_polygon(merged_polygon) # 5. 将处理后的多边形添加到新的GeoJSON特征列表中 features.append( { "geometry": gpd.GeoSeries([merged_polygon], crs=TARGET_CRS_EPSG).__geo_interface__, "properties": f["properties"], # 保留原始属性 } ) 4.4 输出新的GeoJSON文件# 构建新的GeoJSON FeatureCollection new_gj = {"type": "FeatureCollection", "features": features} # 将结果保存到新的GeoJSON文件 output_file_name = "lines2Polygon.geojson" with open(output_file_name, "w") as f: json.dump(new_gj, f, indent=2) # 使用indent参数使输出更易读 print(f"转换完成，结果已保存到 {output_file_name}") # 如果之前有调用plotting.plot_polygon，则显示图形 # plt.show()5. 完整代码示例from pathlib import Path import json import geopandas as gpd from matplotlib import pyplot as plt import shapely from shapely import plotting # --- 配置参数 --- # 假设GeoJSON文件与脚本在同一目录下 geojson_file_path = Path("Sample_lines.geojson") # 请确保文件存在 # 定义缓冲区半径（2英里）并转换为米 BUFFER_RADIUS_MILES = 2 MILES_TO_METERS = 1609.34 buffer_distance_meters = BUFFER_RADIUS_MILES * MILES_TO_METERS # 目标投影CRS，例如EPSG:2163适用于美国大部分地区 TARGET_CRS_EPSG = 2163 # --- 加载GeoJSON数据 --- try: with open(geojson_file_path) as f: gj = json.load(f) except FileNotFoundError: print(f"错误：未找到文件 {geojson_file_path}。
可伸缩性: 数据库层面的优化能够更好地支持高并发查询。
简化配置绑定与环境适配 云原生应用常需从环境变量、配置中心读取设置。
根据需求选择：快速打印用 ctime，分解时间用 localtime，高精度用 chrono，格式化输出用 strftime。
std::map 中的操作机制 由于 std::map 基于红黑树实现，其核心操作依赖于二叉搜索树的结构，并结合旋转与重新着色来维护平衡。
示例： CREATE PROCEDURE GetOrders (@CustomerId INT) AS BEGIN DECLARE @LocalCustomerId INT = @CustomerId; SELECT * FROM Orders WHERE CustomerId = @LocalCustomerId; END 这种方式让优化器无法使用参数的实际值来预估行数，通常会采用更通用的计划。
可用范围 for 或迭代器遍历 set。
- 这种方式效率高，适合简单字符替换。
当编译器发现一个变量被声明后，在当前作用域内没有任何地方被读取或使用，就会抛出“declared and not used”错误。
这种方法比使用 Django Signals 更加可靠和高效，并且可以避免阻塞主应用程序的运行。
多数 PHP 环境问题都源于路径错误、版本不匹配或扩展未加载。
2. 优化线程池与连接管理 不合理的线程配置会导致资源浪费或请求排队，影响整体响应能力。
如果使用记事本等工具保存，容易带入BOM头，导致输出前出现空白或乱码。
x, y = range(len(df)), df[c].idxmin(1) print(y)输出：0 Value2 1 Value3 2 Value1 3 Value1 dtype: object 获取最小值： 使用df.values和df.columns.get_indexer_for(y)方法获取最小值。
它让我们能在享受.NET托管环境便利的同时，又能深入到系统底层，或者复用历史代码资产。
<?php // ... (PHP setup remains the same) $today = date("Y-m-d 00:00:00"); // 今天开始的午夜 $tomorrow = date("Y-m-d 00:00:00", strtotime('+1 day')); // 明天开始的午夜 $stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM care_plan_review where reminder_date >= ? AND reminder_date < ? order by id desc'); $stmt->execute([$today, $tomorrow]); // ... ?>或者，如果只使用日期字符串，可以这样构造：<?php // ... (PHP setup remains the same) $today_date_str = date("Y-m-d"); // MySQL会自动将 'YYYY-MM-DD' 视为 'YYYY-MM-DD 00:00:00' // 'YYYY-MM-DD 23:59:59' 可以表示一天的结束，但更精确的是使用第二天午夜前的范围。
使用 http.RoundTripper 实现透明重试 如果希望对所有请求统一处理重试，可以实现自定义的 RoundTripper：<font face="Courier New"> type RetryingRoundTripper struct { Transport http.RoundTripper MaxRetries int } <p>func (rt <em>RetryingRoundTripper) RoundTrip(req </em>http.Request) (<em>http.Response, error) { var resp </em>http.Response var err error transport := rt.Transport if transport == nil { transport = http.DefaultTransport }</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>for i := 0; i <= rt.MaxRetries; i++ { resp, err = transport.RoundTrip(req) if err == nil && resp.StatusCode < 500 && resp.StatusCode != 429 { return resp, nil } if i < rt.MaxRetries { time.Sleep(100 * time.Millisecond * time.Duration(i+1)) } else { break } } return resp, err} 这样可以在不修改业务代码的前提下，为整个客户端添加重试能力：<font face="Courier New"> client := &http.Client{ Transport: &RetryingRoundTripper{ MaxRetries: 3, }, } </font>注意事项与最佳实践 避免对POST等非幂等操作盲目重试：除非确认服务端支持，否则可能导致重复提交 设置合理的超时时间：包括 dial timeout、tls handshake timeout、response header timeout 等 考虑使用上下文 context 控制整体超时：防止长时间卡住 记录重试日志有助于排查问题，但注意不要过度输出 结合熔断器模式（如使用 hystrix-go）可在持续失败时暂停请求，保护系统 基本上就这些。
例如OFFSET 1000000时，MySQL仍要跳过前一百万条记录。
网络操作可能因多种原因失败，例如网络不可达、DNS服务器无响应或找不到PTR记录。

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