注意事项与最佳实践 明确构造函数的作用： 始终使用__construct方法来初始化对象属性。
手动方式适合理解原理，用 g 工具更省心。
然而，在使用flag.IntVar等函数时，一个常见的问题是关于变量声明时机和作用域的疑惑。
from keybert import KeyBERT # 初始化KeyBERT模型 # 默认使用'all-MiniLM-L6-v2'模型，也可以指定其他SentenceTransformer模型 kw_model = KeyBERT() # 示例文本 document = """ KeyBERT is a minimal and easy-to-use keyword extraction technique. It leverages BERT embeddings and a simple cosine similarity to find the most representative words and phrases in a document. The core idea is to create document embeddings, word embeddings for candidates, and then find the words that are most similar to the document itself. This method is highly effective for quickly identifying key topics and concepts within text. """ # 提取关键词 # top_n: 返回关键词的数量 # diversity: 控制关键词的多样性，0表示不考虑多样性，1表示最大多样性 keywords = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 1), stop_words='english', top_n=5) print("提取到的关键词：") for keyword, score in keywords: print(f"- {keyword}: {score:.4f}") # 提取短语（ngram_range=(1, 2)表示提取单个词或两个词的短语） keyphrases = kw_model.extract_keywords(document, keyphrase_ngram_range=(1, 2), stop_words='english', top_n=5) print("\n提取到的关键词短语：") for keyphrase, score in keyphrases: print(f"- {keyphrase}: {score:.4f}")示例输出：提取到的关键词： - keybert: 0.7303 - keyword: 0.6970 - bert: 0.6277 - extraction: 0.6033 - document: 0.5878 提取到的关键词短语： - keybert: 0.7303 - keyword extraction: 0.6970 - bert embeddings: 0.6277 - document embeddings: 0.5878 - cosine similarity: 0.54895. 注意事项 虚拟环境： 强烈建议在独立的Python虚拟环境（如venv或conda环境）中安装Python包。
开发时设置为DEBUG，查看详细流程 上线后改为WARNING或ERROR，减少干扰日志 无需删除调试代码，只需调整配置即可 2. 支持多目标输出 日志可以同时输出到多个地方，比如控制台和文件。
这个端点接收必要的参数，使用Twig渲染特定的模板（plan.html.twig），并将其生成的HTML字符串作为响应返回。
结合外部API或服务，是PHP实现高效背景移除的现实选择吗？
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 预分配worker goroutine组 对于持续有任务流入的场景，可以在程序启动时预先创建一组worker goroutine，长期监听任务队列。
DisplayManager: SageDisplayFormatter通过DisplayManager的displayhook()方法处理对象的显示。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 解析JSON格式的响应 如果响应是JSON格式，可以结合json.Unmarshal将数据解析到结构体中。
日志函数、格式化输出等场景适合使用可变参数模板结合递归或折叠表达式实现。
基本上就这些常用方式。
每个含有虚函数的类都有一个虚表，存储着该类所有虚函数的地址。
这能为你未来的API演进留出足够的灵活性，避免给下游使用者带来不必要的重新编译负担。
说实话，.env文件在单个项目、尤其是一些小型项目里，用起来确实挺方便的。
""" _settings_cache: Any = None # 内部缓存，避免重复加载 @property def something(self) -> int: if self._settings_cache is None: self._settings_cache = get_current_payment_settings() return getattr(self._settings_cache, 'something') @property def currency(self) -> str: if self._settings_cache is None: self._settings_cache = get_current_payment_settings() return getattr(self._settings_cache, 'currency') # 如果需要，可以添加更多只读属性 # 实例化配置类，供其他模块导入使用 payment_settings = PaymentSettings() # src/another_file.py from .payment_settings_class import payment_settings print(payment_settings.something) # IDE和类型检查器能正确识别something为int print(payment_settings.currency) # IDE和类型检查器能正确识别currency为str # payment_settings.something = 200 # 会报错，因为@property只定义了getter优点： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； 明确的类型提示： 每个@property方法都可以明确地指定返回类型。
重要提示： 这种手动修改配置文件的做法应作为临时解决方案，并仅在您明确知道哪些键是问题根源时才使用。
随机User-Agent: 模拟不同的浏览器User-Agent，让请求看起来更像来自真实用户。
基本上就这些。
以下是一个示例代码，演示了如何在Go程序中集成CPU性能分析：package main import ( "log" "os" "runtime/pprof" "time" ) // simulateCPUIntensiveWork 模拟一个CPU密集型函数 func simulateCPUIntensiveWork() { sum := 0 for i := 0; i < 100000000; i++ { sum += i // 执行大量计算 } _ = sum // 防止编译器优化掉此变量 } func main() { // 1. 创建一个文件用于保存CPU profile数据 f, err := os.Create("cpu.prof") if err != nil { log.Fatalf("无法创建CPU profile文件: %v", err) } defer f.Close() // 确保文件在程序退出前关闭 // 2. 启动CPU profile采集 if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil { log.Fatalf("无法启动CPU profile: %v", err) } defer pprof.StopCPUProfile() // 确保在程序退出前停止采集 log.Println("开始执行CPU密集型任务...") // 模拟程序的主要逻辑，其中包含CPU密集型操作 for i := 0; i < 5; i++ { time.Sleep(100 * time.Millisecond) // 模拟其他非CPU密集型工作 simulateCPUIntensiveWork() } log.Println("CPU密集型任务执行完毕。

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