性能： 对于大型 DataFrame，使用 apply 方法可能会影响性能。
传统的做法可能是通过标准输入/输出流进行通信，但这种方法往往需要子进程积极地监听并响应，不够直接和灵活。
例如，可以定义一个函数，接收一个可迭代对象和一个或多个额外的参数。
它定义在 <sstream> 头文件中，使用方式类似于 cin 和 cout，通过流操作符 << 和 >> 实现数据的输入输出。
优化Numpy数组的存储大小 为了减小Numpy数组的文件大小，尤其是当数据量较大且需要存储到磁盘时，可以使用numpy.savez_compressed函数。
这通常是解决许多看似无解问题的关键一步。
安装Delve：go install github.com/go-delve/delve/cmd/dlv@latest 调试普通程序：dlv debug main.go，进入交互界面后可用break、continue、print等命令。
可以使用在线 JSON 验证器来检查 JSON 字符串的有效性。
再次测试并发版本： <strong>BenchmarkCountPrimesParallel-8 50 25000000 ns/op</strong>虽然比单线程筛法慢，但说明并发并不总是更快。
这是最根本、最可靠的防范SQL注入的方法，也是我个人认为在数据库操作中，最不应该被忽视的一个环节。
RewriteCond %{DOCUMENT_ROOT}%{REQUEST_URI}.html -f： 这是一个重写条件。
你可以根据需要自定义此行为。
建议： 使用sync.Pool缓存读写缓冲区，避免每次新建[]byte 调用conn.ReadMessage()时，底层已做部分优化，但大消息建议分块处理 发送数据时优先使用conn.WriteMessage()而非多次小写操作 对高频固定消息类型，可预序列化为字节切片并共享 控制Goroutine数量与连接管理 每个WebSocket连接通常启用两个goroutine（读/写），连接数上升时需防止资源耗尽。
这样，结构体内部的成员变量、成员函数（如果存在的话）就可以使用这些模板参数来表示任意类型，从而实现泛型编程。
理解其原理有助于排查兼容性问题。
基本上就这些。
获取到原始XML字符串后，再交给专门的XML解析库处理。
创建缓冲或非缓冲channel接收统计片段 每个工作goroutine处理完数据后发送结果到channel 主goroutine使用for range接收并累加 配合sync.WaitGroup确保所有任务完成 使用 atomic 操作进行无锁计数 对于基础类型（如int64）的递增、递减，sync/atomic提供高效的无锁操作。
循环解引用: 使用 for val.Kind() == reflect.Ptr 循环，可以处理任意层级的指针（例如 **T, ***T 等）。
可以使用composer install --no-dev --optimize-autoloader --classmap-authoritative来安装生产环境所需的依赖，并生成优化的自动加载文件。

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