六边形架构，也叫端口与适配器架构，是一种设计模式，用来让系统核心业务逻辑和外部依赖解耦。
list.Element包含Value字段以及next和prev指针。
本文详细阐述go语言中包函数及其他标识符的导出与可见性规则。
不带 ok 的类型断言: value := interface{}.(concreteType) 如果接口变量的底层类型是 concreteType，则 value 将被赋值为接口变量的底层值。
完整解决方案代码 将上述步骤整合起来，得到以下完整的Python代码：import pandas as pd data = { "id": 12345, "name": "Doe", "gender": { "textEn": "Masculin" }, "professions": [ { "job_description": { "textEn": "Job description" }, "cetTitles": [ { "cetTitleType": { "textEn": "Recognition" }, "issuanceDate": "1992-04-14T00:00:00Z", "phoneNumbers": [ "123 221 00 70" ] } ] } ] } # 1. 使用 json_normalize 扁平化主要结构 # record_path 指向最深层的列表，meta 包含需要保留的顶层和中间层字段 df = pd.json_normalize( data=data, record_path=["professions", "cetTitles"], meta=["id", "name", "gender", ["professions", "job_description"]] ) # 2. 扁平化 phoneNumbers 列表（如果一个 cetTitle 有多个电话号码，会生成多行） df = df.explode(column="phoneNumbers") # 3. 扁平化 'gender' 字典字段 # 提取 'gender' 列，将其内部字典转换为 DataFrame，然后合并 gender_df = pd.DataFrame(df.pop("gender").values.tolist()) df = df.join(gender_df) df = df.rename(columns={"textEn": "gender"}) # 重命名新生成的 'textEn' 列为 'gender' # 4. 扁平化 'professions.job_description' 字典字段 # 提取 'professions.job_description' 列，将其内部字典转换为 DataFrame，然后合并 job_description_df = pd.DataFrame(df.pop("professions.job_description").values.tolist()) df = df.join(job_description_df) df = df.rename(columns={"textEn": "job_description"}) # 重命名新生成的 'textEn' 列为 'job_description' # 5. 统一处理剩余的列名，例如 'cetTitleType.textEn' -> 'cetTitleType' # 这一步应该在所有 pop 和 join 之后执行，以确保所有列名都被处理 df.columns = df.columns.str.split(".").str[-1] print(df)输出结果 执行上述代码，将得到以下DataFrame： issuanceDate phoneNumbers id name gender job_description cetTitleType 0 1992-04-14T00:00:00Z 123 221 00 70 12345 Doe Masculin Job description Recognition这个输出与我们期望的扁平化表格完全一致，所有嵌套信息都被成功提取并作为独立的列呈现。
避免在64位Windows上使用SWIG Go与C++ DLL： 对于需要部署在64位Windows上的Go应用程序，如果需要与C++代码交互，SWIG Go模块可能不是最直接或最兼容的解决方案。
PDO提供了一致的接口来访问多种数据库，并且其lastInsertId()方法功能与mysqli_insert_id()类似。
enum class 比普通 enum 更安全，作用域受限避免命名冲突，禁止隐式转换增强类型安全，支持指定底层类型和前向声明，推荐用于现代 C++。
本文旨在介绍如何使用Python的pandas库，根据DataFrame中某一列的值，快速查找并返回包含该值的完整行。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”；<?php // 设置PHP脚本的时区，例如'Asia/Shanghai'或'America/New_York' // 请根据您的实际地理位置选择合适的时区 date_default_timezone_set('Asia/Shanghai');2. 获取当前时间与日期 使用date()函数获取当前的24小时制小时数和星期几。
鉴于上述局限性，除非有非常特殊的、严格受控的场景，否则不推荐使用此方法进行PHP与JavaScript的动态交互。
这意味着，只要您在 PHP CS Fixer 配置中启用了 single_space_after_construct 规则，它就会自动处理命名参数冒号后的空格问题。
查找所有item节点（无论深度）：root.findall('.//item') 获取某个item下的直接子item：parent.findall('./children/item') 结合属性过滤：root.findall(".//item[@id='2']") 使用XPath能减少手动遍历的复杂度，尤其适用于已知结构的XML文档。
解决静态资源加载问题 使用 dirname(__FILE__, n) 获取的项目根目录是服务器端的绝对路径，例如 C:\xampp\htdocs\project。
<button type="button" onclick="yourJavaScriptFunction();">操作</button> 使用 return false 进行条件控制： 如果按钮的默认行为（例如表单提交）在某些条件下是期望的，而在其他条件下需要阻止，那么在onclick事件处理函数中返回false是一个强大的工具。
本文详细介绍了如何使用简洁的Python代码，将逗号分隔的姓名字符串（如"姓氏, 名字"或"姓氏 缩写, 名字"）转换为"名字 缩写 姓氏"格式，并确保每个姓名组成部分的首字母大写。
31 查看详情 3. 合并多个 set 或性能优化建议 如果要合并多个 set，或将一个较小的 set 合并到较大的 set 中，推荐将小的插入大的，减少插入次数以提升性能。
116 查看详情 输出到HTML正文：使用htmlspecialchars() 输出到JavaScript变量：使用json_encode()并设置ENT_QUOTES 输出到URL参数：使用urlencode() 输出到HTML属性：仍用htmlspecialchars()，并确保属性值用引号包裹 启用HTTP头部防护措施 通过设置响应头增强安全性： X-Content-Type-Options: nosniff 防止MIME类型嗅探 X-XSS-Protection: 1; mode=block 启用浏览器XSS过滤（现代项目可结合CSP） Content-Security-Policy (CSP) 限制可执行脚本来源，是防御XSS的强力手段 示例CSP设置： header("Content-Security-Policy: default-src 'self'; script-src 'self' 'unsafe-inline'"); 输入验证与白名单过滤 不要仅依赖输出转义。
同时，总的重试次数也应有限制，避免资源浪费。
这种“容错”机制在某些场景下是很有用的，比如动态加载用户自定义的插件，即使插件文件损坏或缺失，核心系统依然能保持运行。

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