使用 reflect.NumMethod() 获取方法数量 要获取某个类型的公开方法（即首字母大写的方法）总数，可以这样做： 通过 reflect.TypeOf 得到类型的元信息 调用 NumMethod() 获得方法个数 注意：只统计 public 方法（可导出） 示例代码： package main import (   "fmt"   "reflect" ) type Example struct {} func (e Example) Hello() {} func (e Example) World() {} func (e Example) private() {} // 小写开头，不可导出 func main() {   var ex Example   t := reflect.TypeOf(ex)   fmt.Println("方法数量:", t.NumMethod()) // 输出: 2 } 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 遍历所有方法并查看详细信息 除了数量，还可以遍历每个方法名和相关信息： for i := 0; i < t.NumMethod(); i++ {   method := t.Method(i)   fmt.Printf("方法 %d: %s\n", i, method.Name) } 如此AI员工 国内首个全链路营销获客AI Agent 19 查看详情 输出结果为： 方法 0: Hello 方法 1: World 注意区分指针接收者和值接收者 如果类型是指针，可能会影响可调用方法的集合。
容量限制： 当缓冲区满时，后续的发送操作将会阻塞，直到有元素被接收，从而腾出空间。
nullptr 是C++11引入的关键字，是专门为空指针设计的字面量，具有类型 std::nullptr_t，可以隐式转换为任何指针类型。
文件权限：确认Python脚本对目标JSON文件具有读取权限。
根据您的环境选择最合适的选项。
创建 tqdm 实例: 使用 with 语句创建 tqdm 实例，确保进度条在使用完毕后能够正确关闭。
这里绝对要用预处理语句（PDO或MySQLi的预处理），避免SQL注入。
在这里，?value = ex:test1是条件表达式。
可以使用 pip 进行安装：pip install polars数据准备 首先，我们创建一个 Polars DataFrame，其中包含字符串列 col1 和列表列 col2。
下面介绍几种常用且正确的方法。
如果你有一系列根据不同输入执行不同操作的“策略”，传统做法是定义接口、创建多个实现类，然后用工厂模式来获取实例。
减少模板调用： 过多的模板调用会增加开销。
它允许你显式添加参数，并设置方向、类型等属性。
通过修改函数结构，将匹配项存储在列表中，并最终返回整个列表，确保所有符合条件的元素都能被正确输出。
这是一个低成本高收益的优化点。
在 Python 中，str.isdigit() 是一个字符串方法，用来判断一个字符串是否只由数字字符组成。
阿里云-虚拟数字人 阿里云-虚拟数字人是什么？
在PHP中，for和while是两种常用的循环结构，用于重复执行一段代码。
import time import numpy as np from tqdm.auto import tqdm from tqdm.contrib.concurrent import process_map, thread_map from multiprocessing import cpu_count # 生成模拟数据集 def mydataset(size, length): for ii in range(length): yield np.random.rand(*size) # 模拟重度计算函数 def calc(mat): # 模拟一些耗时的NumPy计算 for ii in range(1000): avg = np.mean(mat) std = np.std(mat) return avg, std def main(): # 生成100个500x500的随机NumPy矩阵 ds = list(mydataset((500, 500), 100)) print(f"当前系统CPU核心数: {cpu_count()}") # 1. 传统for循环 t0 = time.time() res1 = [] for mat in tqdm(ds, desc="For Loop"): res1.append(calc(mat)) print(f'for loop: {time.time() - t0:.2f}s') # 2. 原生map函数 t0 = time.time() res2 = list(map(calc, tqdm(ds, desc="Native Map"))) print(f'native map: {time.time() - t0:.2f}s') # 3. process_map (多进程) t0 = time.time() # 默认使用所有可用CPU核心 res3 = process_map(calc, ds, desc="Process Map") print(f'process map: {time.time() - t0:.2f}s') # 4. thread_map (多线程) t0 = time.time() # 默认使用所有可用CPU核心 res4 = thread_map(calc, ds, desc="Thread Map") print(f'thread map: {time.time() - t0:.2f}s') if __name__ == '__main__': main()在某些环境下，上述代码的输出可能如下所示：当前系统CPU核心数: 28 For Loop: 100%|████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:51<00:00, 1.93it/s] for loop: 51.88s Native Map: 100%|████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:52<00:00, 1.91it/s] native map: 52.49s Process Map: 100%|████████████████████████████████████████████| 100/100 [01:10<00:00, 1.41it/s] process map: 71.06s Thread Map: 100%|████████████████████████████████████████████| 100/100 [00:41<00:00, 2.39it/s] thread map: 42.04s从结果可以看出，process_map（多进程）反而比传统的for循环或map函数更慢，而thread_map（多线程）虽然有所提升，但提升幅度远低于预期（例如，在28核CPU上）。
df_dict_flex 的行为：当前代码逻辑是，如果多个Excel文件包含名称相同的工作表（例如，多个文件都有“Portfolios”工作表），那么df_dict_flex[sheet_name] = df会覆盖之前存储的数据，最终字典中只会保留最后一个被处理的同名工作表的数据。

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