然而，如果原始数据包含大量不需要的QuantityMeasured类别，直接对整个DataFrame进行pivot操作会增加不必要的计算量和内存消耗。
本文深入探讨了Go语言标准库net/http/httptest包的用法，旨在帮助开发者高效地测试HTTP客户端和服务端逻辑。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 使用 sync.Map（适用于简单场景） sync.Map是Go为高并发读写设计的专用并发安全map，适用于读多写少或键集不断变化的场景。
JSON 序列化：简单场景下的默认选择 对于轻量级或调试友好的服务，Go 内置的 encoding/json 包提供了开箱即用的支持。
减少了跳转指令带来的延迟 提高了代码局部性 编译器可进一步结合上下文做优化 支持头文件中定义函数 在C++中，如果在头文件里定义普通函数，多个源文件包含该头文件会导致重复定义错误。
何时使用值接收者 值类型方法适合以下场景： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 结构体本身较小，复制成本低（如基础类型包装、小型结构） 不修改接收者字段，仅用于计算或读取（如 String() string） 希望保持不可变性，避免意外修改原对象 例如实现 fmt.Stringer 接口时通常用值接收者： func (p Person) String() string { return fmt.Sprintf("%s is %d years old", p.Name, p.Age) } 何时使用指针接收者 指针方法更常见于需要修改状态或提升性能的场景： 标书对比王 标书对比王是一款标书查重工具，支持多份投标文件两两相互比对，重复内容高亮标记，可快速定位重复内容原文所在位置，并可导出比对报告。
状态模式通过封装不同状态为独立类，利用多态实现行为变化，避免冗长条件判断。
这是实现条件折扣的第一步。
Padding： AES 需要对明文进行填充，以确保其长度是块大小的倍数。
本文将详细介绍如何在PHP中将扁平化的关联数组列表重构为多维数组，核心思路是根据数组中某个特定键（例如 object_type）的值进行分组，将具有相同键值的所有子数组归集到同一个父级键下，从而实现数据的层次化组织，提高数据的可读性和管理效率。
客户端数据准备与发送 要成功将JavaScript对象或数组发送到PHP，关键在于在发送前将其转换为标准的JSON字符串。
实现代码 以下是实现上述功能的PHP代码：<?php $data = '{ "PurchaseOrders": [ { "PurchaseOrderId": "9809ae4b-3123-4799-8549-9edc09105188", "VendorId": "b0ddcf4d-894e-4ffc-ab99-e71676d1a566", "PONumber": "9999791", "ReceivedDate": null, "POSentDate": null } ], "SubLineItems": [ { "SubLineItemId": "0f349da9-8b25-4ec5-9b5a-e9d0d90d11cd", "ItemTypeCode": 0, "ItemTypeDescription": "Normal", "VendorId": "b0ddcf4d-894e-4ffc-ab99-e71676d1a566", "PurchaseOrderId": "9809ae4b-3123-4799-8549-9edc09105188", "FreightDataId": null, "Quantity": 1, "SellPrice": 353.440150801131, "SellTotal": 503.44, "FreightSell": 150.0, "InstallationSell": 0.0, "NetPrice": 750.0, "FreightNet": 100.0, "Taxable": true, "Total_Sell": 503.44 }, { "SubLineItemId": "1a2b3c4d-5e6f-7a8b-9c0d-1e2f3a4b5c6d", "ItemTypeCode": 0, "ItemTypeDescription": "Normal", "VendorId": "b0ddcf4d-894e-4ffc-ab99-e71676d1a566", "PurchaseOrderId": "9809ae4b-3123-4799-8549-9edc09105188", "FreightDataId": null, "Quantity": 1, "SellPrice": -100.00, "SellTotal": -100.00, "FreightSell": 0.0, "InstallationSell": 0.0, "NetPrice": -100.00, "FreightNet": 0.0, "Taxable": false, "Total_Sell": -100.00 } ] }'; $arr = json_decode($data, true); $arr_sublineitems = $arr['SubLineItems']; $arr_vendor_totals = []; foreach ($arr_sublineitems as $item) { $vendor_id = $item['VendorId']; if (!array_key_exists($vendor_id, $arr_vendor_totals)) { $arr_vendor_totals[$vendor_id] = [ 'FreightSell' => $item['FreightSell'], // Initial FreightSell, can be overwritten later. 'Total_Taxable' => 0, 'Total_Credit_Taxable' => 0, 'Total_NonTaxable' => 0, 'Total_Credit_NonTaxable' => 0, ]; } if ($item['Taxable'] && $item['Total_Sell'] > 0) { $arr_vendor_totals[$vendor_id]['Total_Taxable'] += $item['Total_Sell']; } elseif ($item['Taxable'] && $item['Total_Sell'] < 0) { $arr_vendor_totals[$vendor_id]['Total_Credit_Taxable'] += abs($item['Total_Sell']); // Use abs() to store positive value } elseif (!$item['Taxable'] && $item['Total_Sell'] > 0) { $arr_vendor_totals[$vendor_id]['Total_NonTaxable'] += $item['Total_Sell']; } elseif (!$item['Taxable'] && $item['Total_Sell'] < 0) { $arr_vendor_totals[$vendor_id]['Total_Credit_NonTaxable'] += abs($item['Total_Sell']); // Use abs() to store positive value } } echo "<pre>"; print_r($arr_vendor_totals); echo "</pre>"; ?>代码解释 数据准备: 首先，我们使用json_decode函数将JSON字符串转换为PHP数组。
类型匹配： DeepEqual 对类型要求非常严格。
1. 使用固定列数的二维数组（最常用） 如果二维数组的列数在编译时是已知的，可以直接在参数中指定列数： void printArray(int arr[][3], int rows) { for (int i = 0; i cout } cout 调用示例： int matrix[2][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; printArray(matrix, 2); 注意： 必须指定列数（这里是3），行数可以省略。
import PySimpleGUI as Sg import logging class OutputHandler(logging.Handler): def __init__(self, window: Sg.Window): super().__init__() # 关键修复：调用基类构造函数 self.window = window # 可以为 Handler 设置一个 Formatter，以便更好地控制日志输出格式 self.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')) def emit(self, record): # 使用 Handler 自身的 Formatter 来格式化 LogRecord log_entry = self.format(record) self.window["-OUTPUT-"].print(log_entry) # 定义 PySimpleGUI 布局 LAYOUT = [ [Sg.Multiline(default_text="", size=(60, 15), disabled=True, autoscroll=True, key="-OUTPUT-")] ] # 创建 PySimpleGUI 窗口 main_window = Sg.Window("日志输出示例", LAYOUT, finalize=True) # 实例化自定义 Handler outHandler = OutputHandler(main_window) # 配置 Logger log = logging.getLogger("My Logger") log.setLevel(logging.INFO) # 设置日志级别为 INFO log.addHandler(outHandler) # 发送一些日志消息 log.info("Hello World") log.warning("这是一个警告信息") log.error("这是一个错误信息") log.debug("这是调试信息 (此级别默认不显示，因为logger级别是INFO)") # 运行 PySimpleGUI 事件循环以保持窗口打开 while True: event, values = main_window.read(timeout=100) # 添加 timeout 以便在无事件时也能刷新 if event == Sg.WIN_CLOSED: break main_window.close()现在，当您运行修正后的代码时，日志消息将正确地显示在PySimpleGUI窗口的多行文本框中，而不再出现AttributeError。
注意事项 日期格式： 确保DataFrame中的日期列和节假日字典中的日期格式一致。
它不仅能够处理导出字段，还允许通过实现GobEncoder和GobDecoder接口来精确控制未导出字段的序列化和反序列化过程。
在Go并发编程中，panic会终止当前goroutine，未recover将导致程序崩溃。
但如果遇到更灵活的需求，比如所有数字、特定格式的日期，那preg_replace()（也就是基于正则表达式的替换）就成了不二之选。
标准库的设计把控制权交给了开发者，灵活性高但也要求更严谨的错误处理习惯。

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