import csv links = ['https://www.portalinmobiliario.com/MLC-2150551226-departamento-los-talaveras-id-117671-_JM#position=1&search_layout=grid&type=item&tracking_id=01bab66e-7cd3-43ce-b3d7-8389260b443d', 'https://www.portalinmobiliario.com/MLC-2148268902-departamento-los-espinos-id-116373-_JM#position=2&search_layout=grid&type=item&tracking_id=01bab66e-7cd3-43ce-b3d7-8389260b443d'] with open('links.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) for link in links: writer.writerow([link]) # 将每个链接包装在列表中 在这个版本中，我们使用一个 for 循环来迭代 links 列表，并使用 writerow([link]) 将每个链接作为单独的一行写入 CSV 文件。
抽象工厂确保同一平台上所有控件风格统一。
def negascout_pvs(board, depth, alpha, beta, player_multiplier): # 终止条件 if game_end(board): return player_multiplier * score_end(board) if depth == 0: return player_multiplier * score(board) moves = find_legal_moves(board, player_multiplier) if not moves: return negascout_pvs(board, depth - 1, -beta, -alpha, -player_multiplier) # 走法排序：这是 PVS 性能的关键 # 实际应用中，这里会使用 PV 表、杀手走法、历史启发等高级排序策略 sorted_moves = sort_moves_by_heuristic(moves, board, player_multiplier) best_score = -float('inf') first_move = True for move in sorted_moves: new_board = make_move(board, move, player_multiplier) if first_move: # 第一个子节点：进行全窗口搜索 score = -negascout_pvs(new_board, depth - 1, -beta, -alpha, -player_multiplier) first_move = False else: # 后续子节点：尝试零窗口搜索 (Null Window Search) # 窗口为 [-alpha-1, -alpha]，如果结果在这个狭窄窗口内，则表示该分支可能不如当前最佳 # 否则，如果结果超出 -alpha，则说明它可能是一个更好的走法，需要进行全窗口重搜索 score = -negascout_pvs(new_board, depth - 1, -alpha - 1, -alpha, -player_multiplier) # 如果零窗口搜索结果大于 alpha 且小于 beta，则需要进行全窗口重搜索 # 这是因为零窗口搜索可能错过了真实值，需要用更宽的窗口再次确认 if alpha < score < beta: # 注意：这里的 score 已经是子节点的负值 score = -negascout_pvs(new_board, depth - 1, -beta, -score, -player_multiplier) # score 作为新的 beta best_score = max(best_score, score) alpha = max(alpha, best_score) # 更新 alpha if alpha >= beta: # Beta 剪枝 break return best_score性能关键：卓越的走法排序 Negascout 的性能提升高度依赖于走法排序的质量。
判断时间是否过期：基本方法 假设我们有一个insertTime变量，它存储了某个项目被创建或插入的时间。
在C++中实现观察者模式，核心是定义一个被观察者（Subject）和多个观察者（Observer），当被观察者的状态发生变化时，自动通知所有注册的观察者。
http.ListenAndServe在底层会为每个到来的HTTP请求自动创建一个Goroutine来执行handler函数。
一个XSD文件可以用来验证XML新闻稿是否符合标准。
它能将各种英文文本日期时间描述转换成Unix时间戳，并且支持相对格式，这使得它在进行简单的日期时间加减时异常方便。
在go语言中，标准输入（stdin）通常通过os.stdin对象来访问。
通过合理利用xmlutil，Go开发者可以更有效地集成SOAP服务，从而在Go项目中无缝地连接到更广泛的企业生态系统。
请务必确保密码在这里被Hash::make()处理。
t.Format()：将 Time 对象格式化为字符串。
记住，在应用任何代码更改之前，始终进行备份和测试。
fastcgi_pass 127.0.0.1:9000;: 核心代理指令。
这种方法将层级处理逻辑封装起来，可能在某些情况下更易于理解和维护，但在性能上与基础BFS版本没有显著差异。
这会浪费计算资源。
我发现很多人初学Python时，可能觉得默认参数只是一个语法糖，但深入下去你会发现，它在实际开发中简直是不可或缺的。
一个常见的需求是将这些不同聚合函数的结果以行而非列的形式展示，即每一行代表一个聚合类型（如“最小值”或“最大值”），而列则对应原始 DataFrame 的字段。
28 查看详情 <font face="Courier New"> func doWithRetry(client *http.Client, req *http.Request, maxRetries int) (*http.Response, error) { var resp *http.Response var err error <pre class='brush:php;toolbar:false;'>for i := 0; i <= maxRetries; i++ { resp, err = client.Do(req) // 请求本身出错（如网络不通） if err != nil { if i == maxRetries { return nil, err } time.Sleep(100 * time.Millisecond * time.Duration(i)) // 指数退避 continue } // 响应状态码为5xx，认为可重试 if resp.StatusCode >= 500 { resp.Body.Close() if i < maxRetries { time.Sleep(100 * time.Millisecond * time.Duration(i)) continue } } // 429 Too Many Requests 也适合重试 if resp.StatusCode == 429 { resp.Body.Close() retryAfter := resp.Header.Get("Retry-After") delay := 1 if retryAfter != "" { if sec, parseErr := strconv.Atoi(retryAfter); parseErr == nil { delay = sec } } time.Sleep(time.Duration(delay) * time.Second) continue } // 其他情况直接返回（包括4xx） break } return resp, err} 这个函数在遇到网络错误或 5xx/429 状态码时会自动重试，最多 maxRetries 次，并采用简单的指数退避策略避免雪崩效应。
注意：inline只是对编译器的建议，是否真正内联由编译器决定。

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