立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 无阶未来模型擂台/AI 应用平台 无阶未来模型擂台/AI 应用平台，一站式模型+应用平台 35 查看详情 #include <iostream> #include <vector> int main() { std::vector<int> stack; // 入栈（push） stack.push_back(10); stack.push_back(20); stack.push_back(30); // 查看栈顶元素（top） if (!stack.empty()) { std::cout << "Top element: " << stack.back() << std::endl; } // 出栈（pop） if (!stack.empty()) { stack.pop_back(); // 移除栈顶 } // 输出当前栈大小 std::cout << "Stack size: " << stack.size() << std::endl; return 0; } 封装成类更清晰 为了代码可读性和复用性，可以将vector封装成一个栈类。
这可以通过在编译命令中添加-static标志来实现。
在 guards 数组中添加以下配置：'guards' => [ 'web' => [ 'driver' => 'session', 'provider' => 'users', ], 'business' => [ 'driver' => 'session', 'provider' => 'businesses', ], 'api' => [ 'driver' => 'token', 'provider' => 'users', 'hash' => false, ], ],这里定义了一个名为 business 的守卫，它使用 session 驱动，并使用 businesses provider。
为提升复用性，可封装成measureTime函数，利用call_user_func执行回调，并输出耗时结果。
os.getcwd()和os.path.dirname(__file__)，到底选哪个？
但不能因此掉以轻心，理解其背后的原理和防护方案，才是真正建立安全防线的关键。
运行该程序，并按照提示进行操作。
声明和使用函数非常直观，语法清晰且易于理解。
总结 通过结合pandas生成Excel文件和msoffice-crypt进行整文件加密，我们能够有效地在Python应用中实现跨平台的Excel文件密码保护。
捕获自定义异常类 如果你定义了多个自定义异常类，可以通过继承std::exception并分别捕获： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； struct MyException1 : public std::exception { const char* what() const noexcept override { return "MyException1"; } }; <p>struct MyException2 : public std::exception { const char* what() const noexcept override { return "MyException2"; } };</p><p>try { throw MyException1(); } catch (const MyException1& e) { <strong>std::cout << "处理 MyException1: " << e.what() << std::endl;</strong> } catch (const MyException2& e) { <strong>std::cout << "处理 MyException2: " << e.what() << std::endl;</strong> }</p>使用 catch(...) 捕获所有异常 catch(...)可以捕获任何类型的异常，通常作为最后的兜底处理： 千面视频动捕 千面视频动捕是一个AI视频动捕解决方案，专注于将视频中的人体关节二维信息转化为三维模型动作。
如果你的go.mod文件中没有，go get命令会自动添加。
编写基础 Dockerfile 在项目根目录创建 Dockerfile，定义镜像构建步骤： 选择官方 Python 镜像作为基础，例如 Python 3.10 或 3.11 设置工作目录，便于代码挂载 安装项目依赖（如果有 requirements.txt） 暴露开发端口（如 Flask 默认 5000） FROM python:3.11-slim <p>WORKDIR /app</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记（深入）</a>”；</p><p>COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt</p><p>COPY . .</p><p>EXPOSE 5000</p><p>CMD ["python", "app.py"]</p> <div class="aritcle_card"> <a class="aritcle_card_img" href="/ai/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%96%87%E5%BF%83%E7%99%BE%E4%B8%AD"> <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/969/633/68b6d5b124798234.png" alt="百度文心百中"> </a> <div class="aritcle_card_info"> <a href="/ai/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%96%87%E5%BF%83%E7%99%BE%E4%B8%AD">百度文心百中</a> <p>百度大模型语义搜索体验中心</p> <div class=""> <img src="/static/images/card_xiazai.png" alt="百度文心百中"> <span>22</span> </div> </div> <a href="/ai/%E7%99%BE%E5%BA%A6%E6%96%87%E5%BF%83%E7%99%BE%E4%B8%AD" class="aritcle_card_btn"> <span>查看详情</span> <img src="/static/images/cardxiayige-3.png" alt="百度文心百中"> </a> </div> 配置 docker-compose 提升效率 使用 docker-compose.yml 简化启动流程，适合集成数据库、Redis 等服务： 声明服务名称和构建上下文 挂载本地代码目录，实现热更新 设置环境变量，如 DEBUG=1 指定端口映射，方便本地访问 version: '3.8' services: web: build: . ports: - "5000:5000" volumes: - .:/app environment: - DEBUG=1 stdin_open: true tty: true 日常开发实用技巧 容器跑起来后，提升开发效率的关键操作： 进入运行中的容器执行命令：docker exec -it <container_id> bash 安装调试工具临时包：pip install ipdb（不写入镜像） 结合 VS Code Remote-Containers 插件，直接在容器内编码调试 修改代码后无需重建镜像，因目录已挂载，变更即时生效 构建与启动流程 一键启动开发环境： 构建镜像：docker-compose build 启动服务：docker-compose up 后台运行加 -d 参数：docker-compose up -d 访问 http://localhost:5000 即可查看应用，代码修改实时反映。
以下是一个使用内置pickle模块的示例：import pickle # 待序列化的数据 data = { 'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York', 'scores': [95, 88, 92], 'is_active': True } # 1. 序列化到文件 file_path = 'my_data.pickle' try: with open(file_path, 'wb') as f: # 使用协议5，这是Python 3.8+的默认或推荐协议 pickle.dump(data, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) print(f"数据已成功序列化并保存到 {file_path}") except Exception as e: print(f"序列化失败: {e}") # 2. 从文件反序列化 try: with open(file_path, 'rb') as f: loaded_data = pickle.load(f) print(f" 数据已成功从 {file_path} 反序列化:") print(loaded_data) print(f"反序列化后的数据类型: {type(loaded_data)}") except Exception as e: print(f"反序列化失败: {e}") # 3. 序列化到字节串 serialized_bytes = pickle.dumps(data, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) print(" 数据已序列化为字节串:") print(serialized_bytes) # 4. 从字节串反序列化 deserialized_data = pickle.loads(serialized_bytes) print(" 数据已从字节串反序列化:") print(deserialized_data) print(f"反序列化后的数据类型: {type(deserialized_data)}") # 验证数据是否一致 assert data == deserialized_data print(" 原始数据与反序列化数据一致。
文章将详细解释 Go 的可见性规则，并提供正确的字段导出实践，确保数据能够被正确地存储到 Datastore 中。
$paramString = implode('_', $paramPart);：将 $paramPart 数组的元素用 _ 连接起来。
注意事项： 此方法将整型数组转换为字符串，因此在反序列化时需要进行相应的转换。
选择 Pandas DataFrame 中特定的行和列，主要依靠 .loc 和 .iloc 这两个方法。
但是，当数据库中存储了多种格式的图像（如 JPEG、PNG、ICO）时，如何动态地设置 data:image/ 后面的文件类型，就成了一个需要解决的问题。
type Person struct { Name string Age int } p := Person{} t := reflect.TypeOf(p) if t.Kind() == reflect.Struct { fmt.Println("p 是结构体类型") for i := 0; i < t.NumField(); i++ { field := t.Field(i) fmt.Printf("字段 %s 的类型是 %s\n", field.Name, field.Type) } } 基本上就这些。
// 假设整个文件内容是一个长字符串，需要先读取整个文件（这里是原问题场景的简化） // 对于真正的“大型文件”，我们应该逐行处理。

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