浅拷贝：只复制成员值 浅拷贝是指编译器默认生成的拷贝构造函数或赋值操作符的行为。
pip install nbdev==2.3.12此命令将从PyPI下载并安装nbdev的2.3.12版本及其所有依赖项。
在 CentOS 6.3 等 Linux 系统上使用 Go 语言进行开发时，可能会遇到 "fork/exec /tmp/go-build.../a.out: permission denied" 错误。
三元运算符可简洁生成日志内容，语法为condition ? value_if_true : value_if_false；常用于记录用户登录状态、数据处理结果、API响应等场景，如$log = '用户登录状态：'.($isLoggedIn?'已登录':'未登录')；虽支持嵌套但应避免以保证可读性；结合error_log可高效输出SQL执行结果等调试信息，提升代码紧凑性与维护效率。
错误处理： 在查找和执行函数时，需要进行完善的错误处理，以避免程序崩溃。
基本上就这些。
注意事项 关键点： 不要在循环中直接对迭代器使用erase而不更新——它会使迭代器失效。
这种现象可能导致误解，认为yfinance在遇到一个问题股票后进入了某种“损坏”状态。
两个对应位不同时为1，相同时为0。
只要把被调函数抽象成接口，并在模拟实现中记录调用日志，就能可靠地测试顺序。
3. 使用sync/atomic包实现原子操作 对于简单的整型或指针操作，atomic提供无锁的原子函数，性能更高。
""" YES = "Y" NO = "N" @classmethod def _missing_(cls, value): """ 自定义枚举成员查找逻辑。
它们在内部管理资源的生命周期，并在对象销毁时自动释放资源。
检索实体并关联键ID 当从Datastore检索多个实体时，datastore.Query.GetAll()方法会返回一个实体列表以及一个对应的键列表。
一旦建立连接，返回一个net.Conn接口，可用于读写数据。
$product.price_amount 通常提供的是格式化的价格，而 $product.price 可能已经是纯数字，具体使用哪个取决于您的PrestaShop版本和配置。
原型模式就能完美地处理这种情况，每个图形元素类都实现 clone() 接口，用户界面层只需要调用 selectedElement->clone() 即可。
然而，直接打包的镜像往往体积庞大，影响传输效率和启动速度。
") return [] html_content = page_content['body']['storage']['value'] # 使用BeautifulSoup解析HTML soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') tables = soup.find_all('table') extracted_dfs = [] for i, table in enumerate(tables): headers = [] rows = [] # 提取表头 header_row = table.find('tr') if header_row: headers = [th.get_text(strip=True) for th in header_row.find_all('th')] # 提取所有行数据 for row_tag in table.find_all('tr'): # 跳过表头行（如果已单独处理） if row_tag == header_row and headers: continue cells = [cell.get_text(strip=True) for cell in row_tag.find_all(['td', 'th'])] if cells: # 确保不是空行 rows.append(cells) # 如果没有明确的表头，尝试将第一行作为表头 if not headers and rows: headers = rows.pop(0) # 创建DataFrame if headers and rows: try: df = pd.DataFrame(rows, columns=headers) extracted_dfs.append(df) except ValueError as e: print(f"处理表格 {i+1} 时发生错误: {e}") print(f"Headers: {headers}") print(f"Rows sample: {rows[:2]}") # 打印前两行数据辅助调试 elif rows: # 如果没有表头但有数据，则不带表头创建DataFrame df = pd.DataFrame(rows) extracted_dfs.append(df) return extracted_dfs except Exception as e: print(f"提取数据时发生错误: {e}") return [] # 示例：从页面ID为'1234567'的页面提取数据 page_id_to_extract = "1234567" # 替换为你要提取的Confluence页面ID all_tables_data = extract_table_data_from_page(page_id_to_extract, identifier_type='id') if all_tables_data: for i, df in enumerate(all_tables_data): print(f"\n--- 提取的表格 {i+1} ---") print(df.head()) # 打印前几行数据 else: print("未从指定页面提取到任何表格数据。
在远离原始数据范围的区域，外推结果可能不准确。

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