logger.go 可能定义了 Logger 结构体和 NewLogger 函数：// logger.go package lumber import "fmt" type Logger struct { prefix string // ... 其他字段 } func NewLogger(prefix string) *Logger { return &Logger{prefix: prefix} } func (l *Logger) Log(msg string) { fmt.Printf("%s: %s\n", l.prefix, msg) }config.go 可能定义了配置相关的函数，并使用 Logger：// config.go package lumber // LoadConfig 可能需要一个 Logger 来记录配置加载过程 func LoadConfig(path string) (*Config, error) { // 假设 Config 是在另一个文件中定义的，或者此处仅为示例 // 这里可以直接使用 NewLogger 或其他在 logger.go 中定义的公共函数/类型 log := NewLogger("CONFIG") // 直接调用 NewLogger log.Log("Loading configuration from " + path) // ... return &Config{}, nil } type Config struct { // ... }在这个例子中，config.go 文件可以直接调用 logger.go 中定义的 NewLogger 函数，因为它们属于同一个 lumber 包，共享相同的命名空间。
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如果 start 或 end 为 None，则 .loc 会自动处理，不会引发错误。
它避免了操作系统级别的锁开销，直接利用CPU的原子指令。
代码解释 定义结构体: 定义了 Data 和 DataWrapper 结构体，分别对应JSON数据中的元素和包含元素的Wrapper。
只要正确配置环境，C++调用Python脚本并不复杂，但细节容易出错，特别是类型转换和资源释放部分。
GetPrivateData 即使内部调用了 privateFunction，只要 GetPrivateData 本身是导出的，外部就能通过它间接使用包内部的逻辑。
\n"; } file.close(); } else { std::cerr << "无法打开文件！
这种代码组织方式虽然常见，但在应用自动化代码风格工具时，却可能遇到意想不到的挑战。
只要记住它的大小是编译期常量，不能动态调整即可。
globalVar := "string" if globalVar == "string" { var err error globalVar, err = doSomethingWithString() if err != nil { // 错误处理 fmt.Println(err) // 假设 doSomethingWithString 返回 error } }在这个例子中，globalVar在外部作用域声明。
解决方案： 使用 std::atomic 的关键在于理解其提供的操作。
答案：C++中避免头文件重复包含的两种方法是#pragma once和include guard；前者简洁高效但非标准，后者符合标准且兼容性好；建议根据项目需求选择并保持团队规范一致。
这种方法在某些场景下非常有用，可以提高程序的性能和效率。
基本上就这些。
引用是C++中变量的别名，定义时必须初始化且不可更改绑定对象，不占用额外内存。
基本上就这些核心技巧。
field.Interface()：将反射值转换为接口类型，便于打印或传递。
err := cmd.Wait(): 等待进程完成。
m2 直接计算了平方和，避免了中间的开方操作，因此保留了更高的精度。

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