堆友 Alibaba Design打造的设计师全成长周期服务平台，旨在成为设计师的好朋友 306 查看详情 友元类的应用场景 友元类常用于以下情况： 两个类高度耦合，如容器类与迭代器类 实现操作符重载时需要访问对方私有成员（如 设计紧密配合的设计模式，如观察者模式中的特定实现 注意：友元关系是单向的。
函数调用开销虽小，但在极端场景下不容忽视。
注意压缩本身有CPU开销，应在带宽与计算资源之间做权衡。
使用 fmt.Printf 和 %T 获取变量类型 Go语言标准库中的fmt包提供了一种简洁而强大的方式来格式化输出，其中包括获取变量类型的功能。
settings.py配置:import os from pathlib import Path BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent STATIC_URL = '/static/' STATIC_ROOT = BASE_DIR / 'static' # 确保此路径在容器内可访问且与Nginx alias路径一致 MEDIA_URL = '/media/' MEDIA_ROOT = BASE_DIR / 'media' # 确保此路径在容器内可访问且与Nginx alias路径一致docker-compose.yml配置:version: '3.8' volumes: static_volume: media_volume: services: coolsite_web: build: context: . dockerfile: Dockerfile container_name: zatolokina expose: - "8080" volumes: - ./coolsite:/coolsite - static_volume:/coolsite/static # Django应用容器将静态文件写入此卷 - media_volume:/coolsite/media # Django应用容器将媒体文件写入此卷 env_file: - .env environment: # ... 数据库配置等 - POSTGRES_HOST=pg_db - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB} - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER} - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD} command: > sh -c "python manage.py collectstatic --noinput --clear && python manage.py makemigrations && python manage.py migrate && gunicorn coolsite.wsgi:application --bind 0.0.0.0:8080" depends_on: - pg_db nginx: build: context: ./nginx dockerfile: Dockerfile volumes: - static_volume:/coolsite/static # Nginx容器从此卷读取静态文件 - media_volume:/coolsite/media # Nginx容器从此卷读取媒体文件 - ./nginx:/etc/nginx/conf.d ports: - "80:80" - "443:443" restart: always depends_on: - coolsite_web在上述docker-compose.yml中，static_volume和media_volume被定义为Docker命名卷。
测试 这是最关键的一步。
然后，使用更新后的坐标来绘制（blit）角色。
query = f""" SELECT SOME_VARIABLE FROM SOME_TABLE WHERE DATE IN ( {sql_dates_in_clause} ) """ print("\n完整的SQL查询:") print(query)输出将是：SELECT SOME_VARIABLE FROM SOME_TABLE WHERE DATE IN ( TO_DATE('2023-01-12', 'YYYY-MM-DD'), TO_DATE('2023-01-13', 'YYYY-MM-DD'), TO_DATE('2023-01-14', 'YYYY-MM-DD') )完整示例代码 将上述步骤整合，我们可以得到一个简洁高效的解决方案：import pandas as pd # 1. 准备数据 rng = pd.date_range('2023-01-12', periods=3, freq='D') df_dt = pd.DataFrame({'DATE': rng}) # 2. 使用列表推导式格式化日期并生成字符串列表 formatted_date_list = [f"TO_DATE('{dt.date()}', 'YYYY-MM-DD')" for dt in df_dt['DATE']] # 3. 使用str.join()组合成IN子句字符串 sql_dates_in_clause = ",\n\t".join(formatted_date_list) # 添加\t增加可读性 # 4. 构建完整的SQL查询 query = f""" SELECT SOME_VARIABLE FROM SOME_TABLE WHERE DATE IN ( {sql_dates_in_clause} ) """ print(query)注意事项 尽管上述方法极大地提升了代码的简洁性和可读性，但在实际应用中仍需注意以下几点： 1. SQL注入风险 直接通过字符串拼接构建SQL查询，存在SQL注入的潜在风险，尤其当日期数据来源于不可信的用户输入时。
基本上就这些。
而dict.items()则不同，它返回的是一个“视图对象”（在Python 3中），这个视图对象在迭代时会直接、高效地提供键值对，避免了额外的查找步骤。
模板类允许你编写与数据类型无关的通用类，适用于多种类型而无需重复代码。
对于非常大的MP3文件，这可能会成为问题。
这种方式完全在 Polars 的表达式引擎中执行，避免了 Python UDF 的性能开销。
dropdown.observe() 与 widgets.interactive()： dropdown.observe(update_plot_interactive, names='value')是直接监听ipywidget属性变化的推荐方式，它提供了更细粒度的控制，并且与FigureWidget配合默契。
reflect.TypeOf函数接受一个 值 作为参数，而不是一个类型。
子串判断: if text in string: 使用 in 运算符检查 text 是否为 string 的子串。
如果在分配过程中抛出异常（如内存不足），需确保已分配的部分能被正确释放。
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$date1 = Carbon::createFromTimestamp($date1Timestamp);: 将Unix时间戳转换为Carbon对象。
vector适合随机访问，但插入删除操作可能比较慢；list适合频繁的插入删除，但随机访问性能较差；map适合键值对存储，并能快速查找。

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