注意要调用resp.Body.Close()防止资源泄露。
7. constexpr与const区别（补充） constexpr要求在编译期就能确定值，比const更严格。
:param query: 要执行的SQL语句。
只要理解可变参数在运行时就是切片，反射处理就变得直观了。
编码问题是JSON操作中常见的坑。
这会显著提高解析速度，因为Pandas不需要尝试多种格式进行推断。
Wait 方法会自动释放锁，当被唤醒后重新获取锁再返回。
我常常觉得，一个设计良好的Schema，就像一份严谨的合同，明确了双方的权利和义务。
通过这种组合，我们实现了以下目标： 只返回包含匹配产品的顶层分类。
对我来说，OOXML的价值不仅仅在于技术层面，更在于它打破了某种程度的“格式壁垒”，让信息流动变得更加自由，虽然在实际操作中，不同实现之间的小差异依然存在，但大方向上，它确实推动了文档生态的开放。
如果操作成功，error为nil；否则包含具体错误信息。
自动适应 int 位宽：Atoi 会根据当前系统架构中 int 类型的实际位宽（32位或64位）来处理转换，确保结果的正确性。
这意味着它们的性能表现会非常接近，甚至可以说几乎没有可感知的差异。
尝试使用buffering参数在open()函数中也无法解决此根本问题，因为file.read()依然会尝试读取整个文件。
问题分析 woocommerce_rest_cannot_view 错误通常表示你没有权限查看请求的资源。
验证用户输入的密码 登录时不能反向解密哈希值，应使用 password\_verify() 函数比对明文密码与存储的哈希是否匹配。
# 将特征数据转换为DataFrame features_df = pd.DataFrame(X_for_plot, columns=original_feature_names) # 将SHAP值转换为DataFrame shap_df = pd.DataFrame(shap_values_for_plot, columns=original_feature_names) # 根据自定义顺序重排DataFrame的列 features_df_ordered = features_df[custom_feature_order] shap_df_ordered = shap_df[custom_feature_order] # 将重排后的DataFrame转换回NumPy数组 X_ordered_for_plot = features_df_ordered.to_numpy() shap_values_ordered_for_plot = shap_df_ordered.to_numpy()3.4 绘制自定义顺序的SHAP摘要图 最后，使用重排后的数据和 sort=False 参数来生成图表。
使用参数化查询：在与数据库交互时，切记使用ORM或数据库驱动提供的参数化查询功能，将用户输入作为参数传递，而不是直接拼接到SQL语句中。
当我们使用 vector 时，经常会用到两个函数：size() 和 capacity()。
检查DataFrame.empty： 这是判断yfinance是否成功获取到数据的最可靠方法之一。

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