$groupQuantities[$supplierId] = $currentGroupCount;: 内层循环结束后，$currentGroupCount 包含了当前供应商的所有商品总数量。
常见的陷阱： 标签基数爆炸 (Label Cardinality Explosion): 这是最常见也最具破坏性的陷阱。
如果你需要在普通的服务类中访问HttpContext，ASP.NET Core提供了IHttpContextAccessor接口。
""" if name in students: return False students[name] = {} return True def add_course(students: dict, name: str, course: tuple[str, int]) -> bool: """ 为指定学生添加或更新一门课程的成绩。
如果命令成功执行，通常返回 0；非零值表示出错。
该示例展示了如何使用 dmrgo 库来实现 Wordcount 功能，代码结构更清晰，易于理解。
文件上传实现要点 文件上传的核心是通过HTML表单将本地文件发送至服务器进行处理。
合理的超时和重试不是越多越好，而是要在稳定性与响应速度之间找到平衡。
如果确定 $taxonomies 数组中一定存在 $postTypes 数组中所有的键名，可以使用方法二或方法三，这两种方法更简单直接。
注意事项与总结 性能考量： preg_replace由于需要解析和执行正则表达式，通常会比str_replace消耗更多的系统资源。
方法一：使用 array_uintersect() 进行自定义比较 array_uintersect() 函数用于计算两个或更多数组的交集，其值由用户提供的回调函数进行比较。
资源管理：文本提取是一个CPU和I/O密集型任务。
4. 添加多个源文件与子目录 当项目变大时，可组织成多个源文件。
在Go中实现CORS非常简单，可以使用第三方库如github.com/rs/cors，或者手动设置响应头：// CORS示例 w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*") // 允许所有来源，生产环境应限制为特定域名 w.Header().Set("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, OPTIONS") w.Header().Set("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type") // ... 处理请求 只有在目标客户端不支持CORS（例如，非常老的浏览器或特定环境）时，才应考虑使用JSONP。
关键在于为每个输入字段分配一个唯一且有意义的name属性。
通过合理设计数据结构、复用对象和使用栈上分配等技巧，可以显著降低堆分配频率，提高运行效率。
首字母的大小写决定了标识符的可见性（导出性）： 如果标识符以大写字母开头（例如 MyFunction, StructName），它就是导出的，可以在包外部被访问。
相比使用普通 Mutex，读密集型场景下的吞吐量会有明显提升。
如果Id是float64（JSON数字默认会被Go的encoding/json解码为float64），则直接进行类型转换。
# 重置索引 df = df.reset_index(drop=True) print("\n重置索引后的DataFrame (最终结果):") print(df)输出：重置索引后的DataFrame (最终结果): ASSET_CLASS SPLIT 0 Core 0.6 Government 1 Core 0.4 Credit3. 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 # 原始DataFrame df = pd.DataFrame({ 'ASSET_CLASS': ['Core', 'Growth'], 'SPLIT': ['0.6 Government / 0.4 Credit', '0.5 Equity / 0.3 Bonds / 0.2 Real Estate'] }) print("--- 原始DataFrame ---") print(df) # 步骤1: 使用str.split()将目标列的字符串拆分为列表 # 注意分隔符的精确性，包括空格 df["SPLIT"] = df["SPLIT"].str.split(" / ") # 步骤2: 使用explode()将包含列表的列扩展为多行 df = df.explode("SPLIT") # 步骤3: 重置DataFrame的索引，并丢弃旧索引列 df = df.reset_index(drop=True) print("\n--- 拆分并扩展后的DataFrame ---") print(df)输出：--- 原始DataFrame --- ASSET_CLASS SPLIT 0 Core 0.6 Government / 0.4 Credit 1 Growth 0.5 Equity / 0.3 Bonds / 0.2 Real Estate --- 拆分并扩展后的DataFrame --- ASSET_CLASS SPLIT 0 Core 0.6 Government 1 Core 0.4 Credit 2 Growth 0.5 Equity 3 Growth 0.3 Bonds 4 Growth 0.2 Real Estate4. 注意事项 分隔符的准确性：str.split()方法对分隔符是精确匹配的。

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