其中一个常见需求是从文件名中移除其扩展名，以获取文件的基础名称（basename）。
不要害怕 if err != nil，而是要学会如何让它为你的代码服务，而不是成为负担。
std::filesystem 让 C++ 的文件操作变得直观且安全。
整个过程需要明确数据类型和结构，避免文本编码干扰。
Python中的多值参数指的是函数可以接收任意数量的参数。
如果目标是提取并标准化日期字符串，或者遇到pd.to_datetime难以处理的极端复杂模式：正则表达式str.extract是你的利器。
在Golang中，反射（reflect）可以用来动态操作变量的值，尤其是在处理结构体字段批量赋值时非常有用。
通常能获得最佳的运行时性能。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 什么是深拷贝 深拷贝则是在拷贝对象时，不仅复制成员变量的值，还会为指针成员重新分配一块新的内存，并将原对象所指向的数据复制到新内存中。
本文旨在解决如何使用正则表达式统计文本中特定单词在另一个特定单词之后出现的次数。
为了确保代码的可靠性，需要对这些 I/O 操作进行单元测试。
# 组合掩码 target_nans_mask = m1 & m2 # print("\n最终目标NaN掩码 (m1 & m2):") # print(target_nans_mask) # 使用布尔索引填充DataFrame fill_value = 'check' df.loc[target_nans_mask, 'start_finish'] = fill_value2.4 完整代码示例import pandas as pd import numpy as np # 1. 准备示例数据 data = { 'start_finish': [ 'start', np.nan, np.nan, 'finish', np.nan, np.nan, 'start', np.nan, np.nan, 'start', np.nan, 'finish' ] } df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) # 2. 构建布尔掩码 # 识别非NaN单元格 m = df['start_finish'].notna() # NaNs cells after a start (向前填充) # 找出'start'的位置，并将NaN处标记为NaN，然后向前填充True m1 = df['start_finish'].eq('start').where(m).ffill() # NaNs cells before a finish (向后填充) # 找出'finish'的位置，并将NaN处标记为NaN，然后向后填充True m2 = df['start_finish'].eq('finish').where(m).bfill() # 3. 组合掩码并填充 # 只有当m1和m2都为True时，才表示该NaN位于start和finish之间 fill_value = 'check' df.loc[m1 & m2, 'start_finish'] = fill_value print("\n填充后的DataFrame:") print(df)2.5 运行结果原始DataFrame: start_finish 0 start 1 NaN 2 NaN 3 finish 4 NaN 5 NaN 6 start 7 NaN 8 NaN 9 start 10 NaN 11 finish 填充后的DataFrame: start_finish 0 start 1 check 2 check 3 finish 4 NaN 5 NaN 6 start 7 NaN 8 NaN 9 start 10 check 11 finish从结果可以看出，只有位于'start'和'finish'之间的NaN值被成功填充为'check'，而其他位置的NaN值保持不变，完美符合预期。
性能方面，值传递在大数据类型时开销大，指针仅传地址更高效，但存在多处修改风险和nil指针隐患。
迭代时不会产生任何键值对。
创建线程常用threading.Thread类，通过target参数传入函数或继承并重写run方法；需调用start()启动线程，join()等待结束，适合I/O密集型任务。
如果字符串格式不规范，可能需要先进行预处理，比如使用urldecode()解码URL编码的字符，或者使用正则表达式提取键值对。
因此，它打印的是切片的字符串表示形式。
这个线程池适合学习和小型项目使用。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 语法： int preg_match_all ( string $pattern , string $subject , array &$matches ) 达芬奇 达芬奇——你的AI创作大师 50 查看详情 示例：提取多个邮箱 $subject = "邮件：a@1.com，b@2.org，c@test.net"; $pattern = '/[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}/'; preg_match_all($pattern, $subject, $matches); foreach ($matches[0] as $email) {     echo "邮箱：" . $email . " "; } // 输出三个邮箱地址 3. 常用正则符号说明 写好正则表达式是关键，以下是常用元字符和含义： . 匹配任意单个字符（除换行符） \d 匹配数字，等价于 [0-9] \w 匹配字母、数字、下划线 * 前一项出现0次或多次 + 前一项出现1次或多次 ? 前一项出现0次或1次 {n,m} 前一项出现n到m次 ^ 匹配字符串开头 $ 匹配字符串结尾 [] 字符集合，如 [abc] 表示匹配 a、b 或 c () 分组捕获，可用于提取子内容 示例：提取带区号的电话号码 $subject = "电话：010-88881234，021-66665555"; $pattern = '/(\d{3,4})-(\d{7,8})/'; preg_match_all($pattern, $subject, $matches); for ($i = 0; $i     echo "区号：" . $matches[1][$i] . "，号码：" . $matches[2][$i] . " "; } 4. preg_replace：替换匹配内容 用于将匹配的部分替换成指定字符串，适合过滤敏感词、格式化文本等场景。
这类查询的核心问题是“点在多边形内检测”（Point-in-Polygon Test）。

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