负号表示向左移动。
# 列表推导式，一次性生成所有结果，内存占用高 large_list = [i * i for i in range(10000000)] # 可能会占用大量内存 # 生成器表达式，按需生成结果，内存占用低 large_generator = (i * i for i in range(10000000)) # 只有在迭代时才计算 for num in large_generator: # print(num) # 实际使用时才取出值 if num > 1000000: break # 提前停止，节省计算另一个常见的优化点是避免在循环内部进行重复的、昂贵的计算。
使用copy.deepcopy()创建列表的深拷贝，尤其是在处理包含可变对象的嵌套列表时。
示例代码片段： #include <queue> bool bfs(int start, int target, const vector<vector<int>>& adj) { int n = adj.size(); vector<bool> visited(n, false); queue<int> q; q.push(start); visited[start] = true; <pre class='brush:php;toolbar:false;'>while (!q.empty()) { int u = q.front(); q.pop(); if (u == target) return true; for (int v : adj[u]) { if (!visited[v]) { visited[v] = true; q.push(v); } } } return false;} 基本上就这些常见方法。
# 计算列百分比 # 首先复制绝对计数表，避免修改原始数据 dff_pct = dff.copy() # 提取需要计算百分比的列（排除多响应选项列） value_cols = [col for col in dff_pct.columns if col != '多响应选项'] for col in value_cols: if dff_pct[col].sum() > 0: # 避免除以零 dff_pct[col] = dff_pct[col] / dff_pct[col].sum() * 100 else: dff_pct[col] = 0 # 如果列总和为0，则所有百分比也为0 print("\n最终交叉表 (列百分比):") print(dff_pct.round(2)) # 保留两位小数输出示例： 多响应选项 Não Sim 0 Email 0.0 40.0 1 Folheto 0.0 40.0 2 Na loja 100.0 40.0这里，Na loja在Não列中占100%（因为只有一个Não响应且对应Na loja），Email、Folheto、Na loja在Sim列中各占40%（因为Sim总共有5个响应，而Email、Folheto、Na loja各有2个、2个、2个，但因为Na loja和Email在同一行出现过，所以总的Sim响应是5个，不是6个。
', 'password.regex' => '密码不符合要求，请重试。
正确配置并解读错误日志，能快速定位代码中的语法错误、运行时异常或逻辑问题。
注意事项与总结 total_seconds()的重要性：在处理可能超过一天的持续时间时，务必使用datetime.timedelta.total_seconds()来获取总秒数。
每个模块应围绕明确的业务或技术职责进行组织，避免功能交叉导致循环依赖。
注意 value 类型要支持比较操作。
本文将详细介绍如何使用 for 循环遍历 JSON 对象，并修改其值。
按层级遍历与查找子节点 有时不需要遍历全部节点，而是按层级逐步深入。
这两种方法殊途同归，效果一致。
面对10TB量级的数据，传统的全量比对方法效率低下，需要更智能、更优化的策略。
在Go语言中，bleve是一个非常优秀的全文搜索和索引库，它提供了丰富的功能，包括多种分析器、查询类型和存储后端。
所以，选择struct还是class，并非绝对的优劣之分，更多的是一种语义上的考量和场景的匹配。
隐藏不必要元素： display: none; 可以隐藏导航、侧边栏、广告等在PDF中不需要的元素。
它不应被包含在任何常规的页面请求流程中。
首先，模块化与复用性是它最显著的优势。
XmlSchemaSet：可加载多个XSD，支持复杂架构合并。

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