通常，我们希望将这些文件的数据合并到一个统一的dataframe中，并且在此过程中，能够为每条记录添加一个标识其来源文件（或从中提取的产品代码）的额外列。
可重用性强： 函数可以在不同的上下文中使用，只要提供一个有效的PDO连接对象即可。
func round(num float64) int { return int(num + math.Copysign(0.5, num)) } // toFixed 函数将浮点数四舍五入到指定的小数位数。
反射允许我们绕过类型限制，安全地设置字段值。
一个常见的需求是，在一个由字符串和整数（或其他数字类型）组成的混合列表中，将所有连续出现的数字进行求和，并用求和结果替换这些数字序列，同时保持字符串及其他非数字元素的原始位置。
其核心思想是为每个序列创建一个二进制掩码，其中非填充位置为1，填充位置为0。
步骤一：定义自定义属性类 首先，创建一个新的类，它将作为我们属性的类型。
A结构体没有Zap()方法，所以它没有实现Zapper接口。
") # 根据平均成绩排序并显示学生列表 sorted_students = sort_students_by_average(student_grades) print("\n--- 按平均成绩排序的学生列表 (从高到低) ---") for student in sorted_students: print(f"{student[0]}: 平均成绩 - {calculate_average(student):.2f}") # 格式化输出两位小数示例输出（基于修正后的代码和原输入数据）：Student #1 Name: Joe Joe's Midterm Grade: 97 Joe's Endterm Grade: 99 Student #2 Name: Bill Bill's Midterm Grade: 48 Bill's Endterm Grade: 98 Student #3 Name: Sally Sally's Midterm Grade: 95 Sally's Endterm Grade: 87 Student #4 Name: Samantha Samantha's Midterm Grade: 100 Samantha's Endterm Grade: 80 Student #5 Name: Gilly Gilly's Midterm Grade: 89 Gilly's Endterm Grade: 72 --- 原始学生成绩 --- Joe: 期中 - 97, 期末 - 99 Bill: 期中 - 48, 期末 - 98 Sally: 期中 - 95, 期末 - 87 Samantha: 期中 - 100, 期末 - 80 Gilly: 期中 - 89, 期末 - 72 --- 平均成绩最高的学生 --- Joe 的平均成绩为 98.00 --- 按平均成绩排序的学生列表 (从高到低) --- Joe: 平均成绩 - 98.00 Sally: 平均成绩 - 91.00 Samantha: 平均成绩 - 90.00 Gilly: 平均成绩 - 80.50 Bill: 平均成绩 - 73.00现在输出的平均成绩是正确的了。
这包括安装Go工具链、设置GOPATH和GOROOT、配置模块管理（go mod）等。
如果做前端，用fetch发送JSON即可，结构与后端定义一致。
如果name字段有值，则将另一个字段（例如，location）的required属性设置为true，使其成为必填项；否则，将其required属性设置为false，使其不再是必填项。
若结果序列长度等于节点数，则排序成功；否则存在环。
生成器表达式返回一个生成器对象，它是一个迭代器。
分析特定版本或子包的依赖 如果你只关心某个子包的引用情况，可以直接指定完整子包路径： go mod why golang.org/x/crypto/sha3 注意：即使主模块没有直接使用该子包，只要有任何依赖引用过，就会显示调用链。
unordered_map 平均情况下为 O(1)，最坏情况为 O(n)，当发生大量哈希冲突时性能会退化。
expires: Cookie 的过期时间，格式为 Day, DD Mon YYYY HH:MM:SS GMT。
完整解决方案代码 将上述步骤整合起来，得到以下完整的Python代码：import pandas as pd data = { "id": 12345, "name": "Doe", "gender": { "textEn": "Masculin" }, "professions": [ { "job_description": { "textEn": "Job description" }, "cetTitles": [ { "cetTitleType": { "textEn": "Recognition" }, "issuanceDate": "1992-04-14T00:00:00Z", "phoneNumbers": [ "123 221 00 70" ] } ] } ] } # 1. 使用 json_normalize 扁平化主要结构 # record_path 指向最深层的列表，meta 包含需要保留的顶层和中间层字段 df = pd.json_normalize( data=data, record_path=["professions", "cetTitles"], meta=["id", "name", "gender", ["professions", "job_description"]] ) # 2. 扁平化 phoneNumbers 列表（如果一个 cetTitle 有多个电话号码，会生成多行） df = df.explode(column="phoneNumbers") # 3. 扁平化 'gender' 字典字段 # 提取 'gender' 列，将其内部字典转换为 DataFrame，然后合并 gender_df = pd.DataFrame(df.pop("gender").values.tolist()) df = df.join(gender_df) df = df.rename(columns={"textEn": "gender"}) # 重命名新生成的 'textEn' 列为 'gender' # 4. 扁平化 'professions.job_description' 字典字段 # 提取 'professions.job_description' 列，将其内部字典转换为 DataFrame，然后合并 job_description_df = pd.DataFrame(df.pop("professions.job_description").values.tolist()) df = df.join(job_description_df) df = df.rename(columns={"textEn": "job_description"}) # 重命名新生成的 'textEn' 列为 'job_description' # 5. 统一处理剩余的列名，例如 'cetTitleType.textEn' -> 'cetTitleType' # 这一步应该在所有 pop 和 join 之后执行，以确保所有列名都被处理 df.columns = df.columns.str.split(".").str[-1] print(df)输出结果 执行上述代码，将得到以下DataFrame： issuanceDate phoneNumbers id name gender job_description cetTitleType 0 1992-04-14T00:00:00Z 123 221 00 70 12345 Doe Masculin Job description Recognition这个输出与我们期望的扁平化表格完全一致，所有嵌套信息都被成功提取并作为独立的列呈现。
4. 示例完整代码 #include <iostream> using namespace std; int main() {     int num = new int(42);     cout << "值: " << num << endl;     int* arr = new int[5]{1, 2, 3, 4, 5};     for(int i = 0; i < 5; ++i) {         cout << arr[i] << " ";     }     cout << endl;     delete num;     num = nullptr;     delete[] arr;     arr = nullptr;     return 0; } 基本上就这些。
使用 SSG，可以在构建时执行 include 指令，并将最终的 HTML 代码保存到文件中。

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