示例代码from typing import Optional from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker from sqlmodel import SQLModel, Field, Relationship # 定义项目基础模型（Pydantic部分） class ProjectBase(SQLModel): id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True) name: str # 定义项目数据库模型（SQLAlchemy部分，继承ProjectBase） class Project(ProjectBase, table=True): __tablename__="projects" owner_id: Optional[int] = Field(default=None, foreign_key="users.id") # 定义与User的关系，back_populates用于反向引用 owner: "User" = Relationship(back_populates="projects") # 定义用户基础模型（Pydantic部分） class UserBase(SQLModel): id: Optional[int] = Field(default=None, primary_key=True) name: str # 定义用户数据库模型（SQLAlchemy部分，继承UserBase） class User(UserBase, table=True): __tablename__="users" # 定义与Project的关系 projects: list[Project] = Relationship(back_populates="owner") # 定义用于输出的Pydantic模型，可以控制输出的字段和嵌套结构 class UserOutput(UserBase): projects: list[ProjectBase] = [] # 使用ProjectBase作为嵌套类型 # 数据库初始化与会话管理 engine = create_engine("sqlite://") SQLModel.metadata.create_all(engine) session_maker = sessionmaker(bind=engine) with session_maker() as session: user = User(name="User1") user.projects.append(Project(name="Project 1")) user.projects.append(Project(name="Project 2")) session.add(user) session.commit() session.refresh(user) # 使用输出模型验证并序列化 print(UserOutput.model_validate(user).model_dump_json())输出示例: 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；{"id":1,"name":"User1","projects":[{"name":"Project 1","id":1},{"name":"Project 2","id":2}]}注意事项 SQLModel 极大地减少了ORM模型和Pydantic模型之间的重复定义。
要配置支持“类多线程”或并发执行的PHP运行环境，关键在于选择合适的SAPI、扩展和优化策略。
示例： word_count.clear();<br>std::cout << "清空后元素个数: " << word_count.size(); // 输出: 0 基本上就这些。
如何排查PHP运行时的错误？
详细步骤与代码示例# 1. 将 DataFrame 堆叠 (stack) 为一个 Series，索引为 MultiIndex (行索引, 列名) # 并将结果 Series 命名为 'out'，方便后续合并 df_stacked = df.stack().rename('out') print("\nDataFrame df.stack() 结果示例:") print(df_stacked.head()) # 输出: # 0 a 0 # b 1 # c 2 # d 3 # e 4 # dtype: int64 # 2. 将 Series sr 转换为 DataFrame，以便进行合并 # reset_index() 会将 sr 的索引变为一个普通列 ('index')，值变为另一列 (0) sr_df = sr.reset_index() print("\nSeries sr.reset_index() 结果:") print(sr_df) # 输出: # index 0 # 0 a 1 # 1 c 2 # 2 b 3 # 3. 将 sr_df 与 df_stacked 进行合并 # left_on=[0, 'index'] 表示 sr_df 的第0列（sr的值，即行索引）和 'index' 列（sr的索引，即列名） # right_index=True 表示与 df_stacked 的 MultiIndex 进行匹配 # how='left' 表示保留 sr_df 的所有行 merged_df = sr_df.merge(df_stacked, left_on=[0, 'index'], # 0 是 sr 的值 (行索引), 'index' 是 sr 的索引 (列名) right_index=True, how='left') # 4. 设置索引并选择结果列 # 将 'index' 列设置回索引，然后选择 'out' 列作为最终结果 out_merge = merged_df.set_index('index')['out'] print("\n解决方案二 (merge + stack) 结果:") print(out_merge) # 输出: # index # a 5 # c 12 # b 16 # Name: out, dtype: int64优点 可读性： 对于熟悉SQLJOIN操作的用户来说，merge方法可能更易于理解其逻辑。
如果方法存在以下情况，则可能导致不可预测的结果或数据竞争： 豆包AI编程 豆包推出的AI编程助手 483 查看详情 修改接收器指向的值： 如果方法修改了接收器指向的底层结构体 (*r) 的任何字段，且没有使用互斥锁或其他同步机制进行保护，那么多个Goroutine的并发修改将导致数据竞争。
squarishrt(n): 首先计算 n 的整数平方根。
这个过程叫做“替换”。
以下是一种实现动态刷新图片的方法： 读取图片文件： 使用 Pillow (PIL) 库读取图片文件。
在 ASP.NET Core 中，自定义授权策略是通过组合策略名称、要求（Requirements）、处理程序（Handlers）和策略注册来实现的。
1. 备份时通过system()调用mysqldump导出数据，并生成带时间戳的文件名；2. 可使用gzip压缩备份文件以节省空间；3. 利用Linux的cron定时执行备份脚本，实现自动化；4. 恢复时通过mysql命令导入SQL文件，若为.gz格式需先解压；5. 安全方面应避免明文存储密码，备份文件存于Web目录外并定期清理旧文件。
当出现TypeError: object of type 'builtin_function_or_method' has no len()错误时，通常意味着len()函数接收到的参数不是一个字符串，而是一个函数对象。
专业版按年订阅收费，学生和开源项目可申请免费授权。
使用 Docker API 实时读取日志 Go 可以通过官方提供的 docker/docker 客户端库与 Docker 守护进程通信，获取指定容器的日志输出流。
注意事项与最佳实践 显式初始化是关键： Go语言的设计哲学是“显式优于隐式”。
在此场景中，我们将 oauth2 用于用户认证（通常称为 openid connect 或 oauth2 for login），其中 google accounts 作为身份提供商（idp）。
函数原型 string substr(size_t pos = 0, size_t len = npos) const; 该函数有两个参数： pos：起始位置（索引），默认为0，即从开头开始 len：要截取的字符个数，如果超出字符串长度，则截取到末尾 返回值是一个新的 string 对象，包含指定的子串。
Python：Django Forms或Pydantic提供字段类型与校验集成。
0 查看详情 示例代码： var root = new XmlRootAttribute("CustomRoot"); var serializer = new XmlSerializer(typeof(Person), root); using (var writer = new StringWriter()) {    serializer.Serialize(writer, personInstance);    string xml = writer.ToString(); // 根节点为 <CustomRoot> } 这种方式适合需要根据上下文动态更改根名称的场景。
你需要确保 Apache 或 Nginx 服务器以及 MySQL 数据库正常启动。

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