注意：如果不需要限制缓冲区大小（即无界缓冲区），可以去掉 not_full 相关逻辑，只控制消费者等待非空即可。
使用nlohmann/json库解析JSON，需包含头文件并定义json命名空间；2. 通过json::parse()方法解析字符串；3. 支持类似JavaScript的对象操作方式访问数据。
总结 在Python中，面对导入时会执行不必要代码的模块，尤其是在无法修改原始模块的情况下，临时重写 builtins.print 提供了一个简洁而有效的解决方案，可以静默掉这些不必要的控制台输出。
头文件声明接口，源文件实现逻辑。
表单中可以包含数组类型的字段，例如多选框、复选框等。
示例代码：创建复合索引import dbf import datetime # 准备数据，如果文件不存在则创建并填充 try: with dbf.Table('inv.dbf', 'ACKNO N(12,0); INVNO N(8,0); INVDT D; CTYPE C(1); DTYPE C(1);', codepage='cp936') as table: if not table.record_count(): # 仅在表为空时填充数据 for datum in ( (1000000001, 1001, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'I'), (1000000002, 1002, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'D'), (1000000003, 1003, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'I'), (1000000004, 1004, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'C'), (1000000005, 1005, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'C'), (1000000006, 1006, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'I'), (1000000007, 1007, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'D'), (1000000008, 1008, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'D'), (1000000009, 1009, dbf.Date(2023, 11, 24), 'G', 'I'), (1000000010, 1010, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'C'), (1000000011, 1011, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'I'), (1000000012, 1012, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'I'), (1000000013, 1013, dbf.Date(2023, 11, 24), 'N', 'D'), (1000000014, 1014, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'I'), (1000000015, 1015, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'C'), (1000000016, 1016, dbf.Date(2023, 11, 25), 'G', 'I'), (1000000017, 1017, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'I'), (1000000018, 1018, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'C'), (1000000019, 1019, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'D'), (1000000020, 1020, dbf.Date(2023, 11, 26), 'A', 'D'), (1000000021, 1021, dbf.Date(2023, 11, 26), 'G', 'I'), (1000000022, 1022, dbf.Date(2023, 11, 26), 'N', 'D'), (1000000023, 1023, dbf.Date(2023, 11, 26), 'A', 'I'), (1000000024, 1024, dbf.Date(2023, 11, 26), 'G', 'D'), (1000000025, 1025, dbf.Date(2023, 11, 26), 'N', 'I'), ): table.append(datum) except dbf.DbfError as e: print(f"Error creating/opening DBF table: {e}") # 打开DBF文件并创建索引 with dbf.Table("inv.dbf") as table: # 创建一个复合索引，键由 INVDT, CTYPE, DTYPE 组成 # lambda 函数返回一个元组，元组的顺序决定了索引的优先级 idx = table.create_index(key=lambda rec: (rec.INVDT, rec.CTYPE, rec.DTYPE)) # 执行多条件搜索 # match 参数也应是一个元组，其元素顺序和类型需与索引键的定义严格匹配 search_date = datetime.date(2023, 11, 23) search_ctype = "A" search_dtype = "I" records = idx.search(match=(search_date, search_ctype, search_dtype)) # 打印查询结果 print(f"查询条件: INVDT={search_date}, CTYPE='{search_ctype}', DTYPE='{search_dtype}'") print("-" * 40) for rec in records: print(f"{rec.ACKNO:<12} {rec.INVNO:<8} {rec.INVDT} {rec.CTYPE:<5} {rec.DTYPE:<5}") 在上述代码中，idx = table.create_index(key=lambda rec: (rec.INVDT, rec.CTYPE, rec.DTYPE)) 这一行是核心。
这种方式与Laravel Schema构建器兼容性良好，且易于管理。
需要执行一些Python脚本进行数据预处理、规则引擎或轻量级计算。
与切片（slice）不同，数组是值类型，这意味着当比较两个数组时，会逐个比较它们的元素。
为关键节点添加唯一标识属性（如id、code） 保持层级扁平化，避免过深嵌套 统一命名规范，方便模式匹配 结构清晰的XML配合查询手段，能大幅减少查找时间。
每个服务需根据请求中的用户角色、组织归属、数据权限等做本地授权判断。
迭代器稳定性 vector 在插入导致扩容时，所有迭代器、指针、引用都会失效。
使用std::chrono::steady_clock可精确测量代码执行时间，通过记录起始和结束时间点并计算差值，结合duration_cast转换为纳秒、微秒、毫秒或秒等单位，实现高精度计时。
使用gorilla/websocket库可实现Go语言中的WebSocket通信。
使用互斥锁或通道控制并发文件读写，避免竞态条件；通过errors.Is分类处理错误，确保数据安全与程序稳定。
Python是支持多重继承的，这意味着一个子类可以同时继承多个父类。
ii[r-1][c-1]：左上方重叠区域 (0,0) 到 (r-1,c-1) 的和。
例如： var p *int if p != nil { *p = 10 // 安全赋值 } else { // 应该先分配内存 p = new(int) *p = 10 } 使用new(T)或&variable来获取有效指针，确保指针指向合法内存地址后再进行赋值。
nonlocal image1: image1 是在 main 函数中定义的，如果在 update_image 函数中要修改它，需要使用 nonlocal 关键字声明。
31 查看详情 ss.str(""); // 清空字符串内容 ss.clear(); // 重置流状态（清除 eof、fail 等标志） 顺序不能颠倒：先 str("") 再 clear()，否则 clear 可能无效。

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