# 修正后的PySpark代码 df_sample_CustomersOrders_corrected = df_Customers_Orders.selectExpr( "xpath(Data,'/Root/Customers/Customer/@CustomerID') as CustomerID", "xpath(Data,'/Root/Customers/Customer/Name/text()') as ContactName", # 添加 /text() "xpath(Data,'/Root/Customers/Customer/PhoneNo/text()') as PhoneNo", # 添加 /text() ) df_sample_CustomersOrders_corrected.show(truncate=False) # 写入CSV文件 df_sample_CustomersOrders_corrected.write.format("csv").option("header", "true").mode( "overwrite" ).save("path.csv") # 停止SparkSession spark.stop()运行修正后的代码，我们将得到正确的输出：+----------+----------------------------+----------------------------+ |CustomerID|ContactName |PhoneNo | +----------+----------------------------+----------------------------+ |[1, 2, 3] |[John Doe, Jane Smith, Bob Johnson]|[123-456-7890, 987-654-3210, 456-789-0123]| +----------+----------------------------+----------------------------+注意事项与最佳实践 XPath语法准确性：始终确保XPath表达式的语法正确。
实数和整数的非线性限制： 对于涉及实数（Reals）或整数（Ints）的非线性约束（如乘法、除法、指数、对数等），Z3优化器并不提供通用的、保证终止的优化支持。
示例代码：from collections import defaultdict second_lines_different_folders = [404, 403, 405, 404, 405] different_lines_folders = [4, 5, 6, 7, 9] # 创建两个defaultdict，指定默认值为list grouped_codes_dd = defaultdict(list) grouped_folders_dd = defaultdict(list) # 遍历并分组，defaultdict会自动处理键不存在的情况 for code, folder_id in zip(second_lines_different_folders, different_lines_folders): grouped_codes_dd[code].append(code) grouped_folders_dd[code].append(folder_id) # 对分组后的结果进行排序 sorted_keys_dd = sorted(grouped_codes_dd.keys()) final_codes_dd = [grouped_codes_dd[key] for key in sorted_keys_dd] final_folders_dd = [grouped_folders_dd[key] for key in sorted_keys_dd] print(f"Rearranged codes (defaultdict): {final_codes_dd}") print(f"Rearranged folders (defaultdict): {final_folders_dd}")输出结果：Rearranged codes (defaultdict): [[403], [404, 404], [405, 405]] Rearranged folders (defaultdict): [[5], [4, 7], [6, 9]]方法比较与注意事项 dict.setdefault() vs collections.defaultdict: defaultdict 通常在代码上更简洁，特别是在需要频繁地为不存在的键创建默认值（如空列表、空集合）时。
在 Python 中，交换列表的首尾元素是一个常见的操作。
1. 添加健康检查HTTP接口 最常见的方式是暴露一个/healthz或/health的HTTP路由，返回简单状态码。
在使用Monaco Editor构建代码编辑器功能时，开发者经常会遇到一个挑战：如何将用户在编辑器中输入的复杂代码（如包含HTML、JavaScript甚至XML）安全、完整地存储到数据库，并在后续加载时准确无误地显示回编辑器。
将Python对象转换为JSON字符串，以及将JSON字符串转换成Python对象。
通过一种变通方法，将参数添加到各个层级的解析器，并最终合并结果，解决了标准方法无法满足需求的问题。
实际项目中，我通常会根据具体需求选择合适的工具。
我个人会特别关注那些非标准化的字段或者历史遗留的奇葩数据格式，这些往往是迁移过程中的“定时炸弹”。
设想一下，基于NewsML标准，我们可以更轻松地将旧新闻素材重新组合，为新故事提供背景，或者根据用户的兴趣自动生成个性化的“新闻回顾”。
针对直接字符串拼接无法生效的问题，教程推荐使用PHP 8的match表达式，以安全、高效且可扩展的方式处理动态逻辑，避免eval()带来的风险，并提供了示例代码和实践建议。
这里我们指定左侧（当前数据）列名不变，右侧（历史数据）列名添加 _Xmo_Prior 后缀。
部分解析能力：std::stoi可以接受一个size_t* idx参数，用于指示第一个未被解析的字符的位置。
编写自定义Filter回调函数 现在，我们将演示如何正确编写自定义Filter回调函数来修改或拦截邮件通知数据。
对象的构造函数获取资源（如内存、文件句柄），析构函数自动释放。
打开文件时的错误处理 使用os.Open读取文件前应始终检查错误： 示例代码： file, err := os.Open("config.txt")<br> if err != nil {<br> log.Fatalf("无法打开文件: %v", err)<br> }<br> defer file.Close() 这里如果文件不存在或无访问权限，err将非nil，程序会输出错误信息并退出。
基本上就这些。
random.choice()： 使用random.choice(choices)代替c[randint(0,2)]，更简洁地从列表中随机选择一个元素。
static_cast 用于常规转换，dynamic_cast 用于安全向下转型，const_cast 处理 const 属性，reinterpret_cast 留给特殊底层操作。

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