注意事项与挑战 安全性优先： 构建沙箱本质上是安全工程。
1. 伪造 WAV 文件头 一种方法是在 WAV 文件头中伪造一个很大的文件大小（例如 2GB）。
例如，考虑以下测试代码片段：# 示例测试代码片段 import os from datetime import datetime from io import StringIO import pandas from pandas import DataFrame FHD_TIME_FORMAT = '%m/%d/%Y %H:%M:%S' # 假设 FhdbTsvDecoder 是待测试的类 # 简化后的 FhdbTsvDecoder 类定义，其中包含问题代码 class FhdbTsvDecoder: tsv: str legs_and_phase: list[tuple[datetime, int, int]] session_starts: list[datetime] = [] # 问题所在：在类级别初始化可变列表 session_ends: list[datetime] # 另一个潜在问题，如果不在 __init__ 中初始化 def __init__(self, tsv: str): self.tsv = tsv # self.session_starts = [] # 如果在此处初始化，则正常 # self.session_ends = [] # 如果在此处初始化，则正常 self.__extract_leg_and_phase() def __extract_leg_and_phase(self) -> None: df: DataFrame = pandas.read_csv(StringIO(self.tsv), sep='\t', header=None, converters={4: lambda x: datetime.strptime(x, FHD_TIME_FORMAT)}, skiprows=0) # 此处初始化 legs_and_phase，使其每次都是新的实例属性 self.legs_and_phase = [] # 如果 session_starts 和 session_ends 在 __init__ 中未初始化， # 且在类级别被初始化为共享列表，则此处操作的是共享列表 # self.session_starts = [] # 如果在此处初始化，则正常 self.session_ends = [] # 此处初始化，使其每次都是新的实例属性 iterator = df.iterrows() for index, row in iterator: list.append(self.legs_and_phase, (row[4], row[5], row[6])) if row[1] == row[2] == row[3] == row[5] == row[6] == 0: self.session_ends.append(row[4]) # 注意：next(iterator) 会消耗下一行数据 self.session_starts.append(next(iterator)[1][4]) class TestExtractLegsAndPhase: # 假设 extract_tsv() 和 extract_tsv_from_zip() 已定义并返回有效的TSV字符串 @staticmethod def extract_tsv() -> str: # 实际路径和内容省略 return "mock_tsv_content" tsv: str = extract_tsv() def test_extract_leg_and_phase(self): to: FhdbTsvDecoder = FhdbTsvDecoder(self.tsv) legs_and_phase: list[tuple[datetime, int, int]] = to.legs_and_phase assert len(legs_and_phase) == 4926 # 始终通过 session_ends: list[datetime] = to.session_ends assert len(session_ends) == 57 # 在控制台运行时可能失败，实际为114 session_starts: list[datetime] = to.session_starts assert len(session_starts) == 57 # 在控制台运行时可能失败，实际为114在上述例子中，session_ends 和 session_starts 列表的断言在控制台运行时可能会失败，其长度显示为 114 而非预期的 57，内容是原始数据的重复。
统一换行符为标准格式 为了兼容不同平台的数据，建议将所有换行符统一转换为一种格式，例如只用 \n。
常见做法是将业务逻辑封装在http.HandlerFunc中，然后通过httptest.NewRequest和httptest.NewRecorder构造请求与捕获响应。
创建字典，其中键是索引，值是元素。
特点：提供文档、官方链接和源码位置，便于快速跳转和上下文理解。
最后，利用这个布尔索引，将所有非数字的年龄条目替换为np.nan。
例如Sorter<Ascending>在编译期生成升序排序代码，避免虚函数调用。
这意味着原始数据不会被外部修改，保证了封装性和安全性。
通过遵循上述步骤和注意事项，您应该能够成功配置Laravel的存储系统，并确保存储在storage/app/public或自定义链接目录中的文件能够通过公共URL被正确访问。
本教程将引导您使用 PDO 连接 MySQL 数据库，并从数据表中获取数据。
这种方式适合需要自定义PHP配置的人，或者需要安装一些特殊的扩展的人。
字段命名： withCount生成的计数字段名默认为{relation}_count。
这种组合方式使得并发代码更清晰、更易于管理和理解。
只有通过验证的METS文件才能被接受并存储，从而确保数据的质量和可靠性。
min_value_col_names = df[value_cols].idxmin(axis=1) print("\n每行最小值所在的列名:") print(min_value_col_names) # 示例输出: # 0 Value2 # 1 Value3 # 2 Value1 # 3 Value1 # dtype: object2.3 提取每行的最小值 有了最小值所在的列名，我们可以结合NumPy风格的索引来直接从DataFrame中提取这些值。
虽然多写几个类看似麻烦，但长远来看非常值得。
示例： func main() {     http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {         fmt.Fprintf(w, "Hello, 你好！
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