相反，应优先使用更具鲁棒性和可读性的定位器，如： ID： By.ID("elementId") CSS 选择器： By.CSS_SELECTOR(".class-name"), By.CSS_SELECTOR("tagname[attribute='value']"), By.CSS_SELECTOR("[data-testid='name-input']") Name 属性： By.NAME("inputName") 部分链接文本： By.PARTIAL_LINK_TEXT("部分文本") (仅适用于 <a> 标签) 例如，在提供的案例中，按钮可以使用 By.CSS_SELECTOR, 'button[type=primary] .andes-button__content' 来定位，而模态框内的输入框可以使用 By.CSS_SELECTOR, '[data-testid=name-input]' 来定位，这些都比绝对 XPath 稳定得多。
# 统计差异行数 different_rows_count = len(comparison) print(f"\n差异行数: {different_rows_count}")完整示例代码 将上述步骤整合到一起，形成完整的解决方案代码：import pandas as pd # 1. 数据准备 d1 = {"col": [7.1, 2.0, 3.0, 4.0, None, 1.9, 1.3]} d2 = {"col": [7.1, 2.5, 3.0, 4.0, None, 1.2, None]} df1 = pd.DataFrame(d1) df2 = pd.DataFrame(d2) print("DataFrame 1:") print(df1) print("\nDataFrame 2:") print(df2) # 2. 统一浮点数精度（例如，保留4位小数） df1["col"] = df1["col"].round(4) df2["col"] = df2["col"].round(4) print("\nDataFrame 1 (四舍五入后):") print(df1) print("\nDataFrame 2 (四舍五入后):") print(df2) # 3. 执行DataFrame列比较 # compare方法会返回一个只包含差异的DataFrame # 如果两边都是NaN，则不会被包含在结果中 comparison = df1.compare(df2) print("\n差异比较结果:") print(comparison) # 4. 统计差异行数 different_rows_count = len(comparison) print(f"\n差异行数: {different_rows_count}")输出结果与解读 运行上述代码，将得到如下输出：DataFrame 1: col 0 7.1 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 NaN 5 1.9 6 1.3 DataFrame 2: col 0 7.1 1 2.5 2 3.0 3 4.0 4 NaN 5 1.2 6 NaN DataFrame 1 (四舍五入后): col 0 7.1 1 2.0 2 3.0 3 4.0 4 NaN 5 1.9 6 1.3 DataFrame 2 (四舍五入后): col 0 7.1 1 2.5 2 3.0 3 4.0 4 NaN 5 1.2 6 NaN 差异比较结果: col self other 1 2.0 2.5 5 1.9 1.2 6 1.3 NaN 差异行数: 3从输出结果中，我们可以清晰地看到哪些行存在差异，以及差异的具体值。
这意味着实际上传递的是指向数组第一个元素的指针。
也可以使用 nothrow 版本避免异常： int* p = new(std::nothrow) int; if(p == nullptr) {   // 分配失败处理 } 使用 delete 释放内存 delete 操作符用于释放由 new 分配的内存，防止内存泄漏。
商汤商量 商汤科技研发的AI对话工具，商量商量，都能解决。
理解拷贝构造函数的关键在于掌握对象复制的时机和资源管理方式，特别是在涉及动态内存时，手动实现深拷贝至关重要。
总结 在Smarty模板中，当需要在JavaScript的if语句内部“条件性地”引入其他Smarty模板时，可以通过巧妙地中断和恢复{literal}标签来实现。
尝试通过multipart/form-data同时发送JSON数据和文件。
例如，ID为1的组中，'A'对应'1_1'，而'E'对应'1_2'。
数组的索引通常从0开始，因此最后一项的索引总是数组长度 - 1。
使用 np.arange(m)[:,None] != np.arange(n) 创建一个布尔矩阵。
这是因为Python在默认情况下，会从当前工作目录、Python路径（sys.path）以及已安装的包中查找模块，而request_models并非一个顶级模块，也不是当前do_stuff.py文件所在目录的直接子模块。
如果您的目标是使用一个已经打包好的zip文件，务必直接指向该zip文件，而不是其父目录。
输入验证： 在实际应用中，从$_POST或$_GET获取的任何数据都必须经过严格的验证和过滤，以防止SQL注入、XSS攻击等安全漏洞。
df 包含需要进行转换的数据，mapping_table 包含转换规则。
基本使用示例：计数器的线程安全操作 下面是一个使用Mutex保护共享变量的简单例子： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； package main import ( "fmt" "sync" "time" ) var ( counter = 0 mutex sync.Mutex ) func increment(wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() for i := 0; i < 1000; i++ { mutex.Lock() counter++ mutex.Unlock() } } func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < 5; i++ { wg.Add(1) go increment(&wg) } wg.Wait() fmt.Println("最终计数:", counter) // 输出：5000，不会出现数据错乱 } 在这个例子中，每次对counter的递增都包裹在Lock()和Unlock()之间，确保任意时刻只有一个goroutine能修改该变量。
CI/CD 中的安全传递与验证 自动化流程中避免硬编码敏感信息，依赖环境变量注入。
掌握模型定义、关系设置和查询构造器组合使用，就能高效操作数据库。
注意事项与总结 理解Go语言的传值语义： Go语言中，大多数类型（包括数组、结构体、基本类型）在作为函数参数传递时都是按值传递的。
保持依赖清晰可控，才能让项目长期稳定演进。

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