建议遵循语义化版本规范。
最简单的用法是将一个函数作为参数传递给线程构造函数。
Go并发基础：协程与通道 在Go中，协程是一种轻量级的执行线程，由Go运行时（runtime）管理，而非操作系统。
这种方法简单易懂，并且可以方便地应用于各种数据类型。
与某些语言中未初始化变量默认为随机值或null不同，Go的零值机制确保每个变量都有明确的初始状态。
解决方案：利用 __post_init__ 进行初始化后验证 Python的dataclasses模块提供了一个强大的特性：__post_init__方法。
为确保服务正常运行，需要定期检查数据库连接状态并及时发现异常。
不复杂但容易忽略细节。
在Shell中设置：export PYTHONHASHSEED=0 python your_program.py 在Python代码中设置（仅对子进程有效）： 如果您希望在一个Python进程中启动的子进程具有确定性哈希行为，可以在启动子进程前设置环境变量。
什么是解引用 假设你有一个变量 a，它的值是 42。
""" # 初始化一个字典，用于存储每个目标工作表名称对应的DataFrame # 键为工作表名称，值为pd.DataFrame对象 merged_data_frames = {sheet_name: pd.DataFrame() for sheet_name in target_sheet_names} print(f"开始扫描目录: {base_path}") # 使用 os.walk 遍历指定路径下的所有文件和子目录 for root, dirs, files in os.walk(base_path): for fname in files: # 构建完整的文件路径 file_path = os.path.join(root, fname) # 仅处理 Excel 文件 (.xlsx 或 .xls) if file_path.endswith(('.xlsx', '.xls')): print(f"\n正在处理文件: {file_path}") try: # 将文件路径加载为 pandas.ExcelFile 对象 # 这是解决 AttributeError 的关键步骤 xls_file = pd.ExcelFile(file_path) # 遍历当前 Excel 文件中的所有工作表名称 for sheet_name in xls_file.sheet_names: # 检查当前工作表名称是否在我们的目标列表中 if sheet_name in target_sheet_names: print(f" 发现目标工作表: '{sheet_name}'") # 解析指定工作表的数据到 DataFrame df = xls_file.parse(sheet_name) # 将当前工作表的数据追加到对应的 merged_data_frames 字典中 # 如果是第一次遇到这个工作表，它会是一个空的DataFrame，直接赋值 # 否则，使用 pd.concat 进行追加 if merged_data_frames[sheet_name].empty: merged_data_frames[sheet_name] = df else: merged_data_frames[sheet_name] = pd.concat([merged_data_frames[sheet_name], df], ignore_index=True) # else: # print(f" 跳过非目标工作表: '{sheet_name}'") except Exception as e: print(f" 处理文件 '{file_path}' 时发生错误: {e}") continue # 继续处理下一个文件 print("\n所有文件处理完毕。
示例： x := 10 ptr := &x // ptr 是 *int 类型，指向 x 的地址 *ptr = 20 // 通过指针修改原值，现在 x 变为 20 fmt.Println(x) // 输出 20 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 在函数传参时，传递指针可以避免复制大对象，并允许函数修改原始数据。
可能原因及修复： 确认项目根目录是否被正确识别：右键项目文件夹 → Mark Directory as → Source Root。
struct Edge { int u, v, weight; bool operator<(const Edge& other) const { return weight < other.weight; } }; 并查集用于高效判断两个顶点是否在同一连通分量中，避免成环。
理解并善用它们，能让你的Python程序在时间管理上更加灵活和高效。
然而，ParseInt函数始终返回int64类型的值。
1. 基本用法：无参数lambda auto greet = []() { std::cout 2. 带参数的lambda auto add = [](int a, int b) -> int { return a + b; }; std::cout 3. 自动推导返回类型（省略->） auto multiply = [](double x, double y) { return x * y; }; std::cout 4. 捕获外部变量 int offset = 10; auto add_offset = [offset](int value) { return value + offset; }; std::cout 这里offset以值的方式被捕获，后续修改原变量不影响lambda内部值。
不复杂但容易忽略的是：多数性能问题来自重复反射同一类型，而非反射本身。
4. 数据保存与清洗（Sanitization） 当设置项接收数组形式的数据时，对应的清洗函数（Sanitization Callback）也需要进行相应的调整，以确保每个数组元素都被正确地清洗。
若环境支持，可尝试使用 std::ranges::join_view 实现惰性合并（不立即复制数据）。

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