首先用record定义消息如public record GettingStarted { public string Value { get; init; } }，存于Contracts文件夹；接着通过NuGet安装MassTransit和MassTransit.RabbitMQ包，在Program.cs中调用AddMassTransit配置RabbitMQ主机地址与认证信息，并启用ConfigureEndpoints自动创建队列；然后实现IConsumer<T>接口编写消费逻辑，如GettingStartedConsumer类处理消息，再在服务中注册AddConsumer；最后通过依赖注入获取IBus或IPublishEndpoint，调用Publish发送事件消息或Send进行点对点通信，实现高效解耦的消息传递。
什么是Goroutine goroutine是Go运行时管理的轻量级线程。
这在我看来，是一个非常好的防御性编程习惯。
因为Cron的环境变量通常比较“干净”，它可能不知道 php 命令在哪里。
使用最小化运行时镜像如mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0，避免SDK镜像用于生产；通过多阶段构建实现编译与运行分离，确保最终镜像精简。
以下是使用network.optimize()方法设置Gurobi时间限制的示例代码：import pypsa import numpy as np import pandas as pd # from pyomo.environ import Constraint, value # 这些Pyomo导入在此示例中不是必需的 # 设置时间范围和频率 start_mt = 1 start_yr = 2022 end_mt = 12 end_yr = 2022 end_day = 31 frequency = 15 snapshots = pd.date_range(f"{start_yr}-{start_mt}-01", f"{end_yr}-{end_mt}-{end_day} 23:59", freq=f"{frequency}min") np.random.seed(len(snapshots)) # 创建PyPSA网络 network = pypsa.Network() network.add("Bus", "Bus") network.set_snapshots(snapshots) # 添加负荷 load_profile = np.random.randint(2800, 3300, len(snapshots)) network.add("Load", "Load profile", bus="Bus", p_set=load_profile) # 定义发电机数据 generator_data = { 'coal1': {'capacity': 800, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 10, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'coal2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'coal3': {'capacity': 500, 'carrier': 'Coal', 'ramp up': 0.1, 'ramp down': 0.1, 'variable cost': 11, 'co2_emission_factor': 0.95}, 'gas1': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 12, 'co2_emission_factor': 0.45}, 'gas2': {'capacity': 600, 'carrier': 'Gas', 'ramp up': 0.05, 'ramp down': 0.05, 'variable cost': 13, 'co2_emission_factor': 0.45}, 'nuclear1': {'capacity': 300, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 4, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'nuclear2': {'capacity': 400, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'nuclear3': {'capacity': 250, 'carrier': 'Nuclear', 'ramp up': 0.01, 'ramp down': 0.01, 'variable cost': 3, 'co2_emission_factor': 0.03}, 'solar1': {'capacity': 150, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 1, 'co2_emission_factor': 0.0}, 'solar2': {'capacity': 200, 'carrier': 'Solar', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2, 'co2_emission_factor': 0.0}, 'backup': {'capacity': 1000, 'carrier': 'Import', 'ramp up': 0.25, 'ramp down': 0.25, 'variable cost': 2000, 'co2_emission_factor': 1.0}, } # 添加发电机 for name, data in generator_data.items(): network.add("Generator", name, bus="Bus", carrier=data['carrier'], p_nom=data['capacity'], marginal_cost=data['variable cost'], ramp_limit_up=data['ramp up'], ramp_limit_down=data['ramp down'], ) # 添加载体及其CO2排放因子 network.add("Carrier", "Coal", co2_emissions=0.95) network.add("Carrier", "Gas", co2_emissions=0.45) network.add("Carrier", "Nuclear", co2_emissions=0.03) network.add("Carrier", "Import", co2_emissions=1.0) network.add("Carrier", "Solar", co2_emissions=0) # 添加全局约束 network.add( "GlobalConstraint", "CO2Limit", carrier_attribute="co2_emissions", sense="<=", constant=50000000, ) # 配置Gurobi求解器选项，包括TimeLimit solver_name = "gurobi" solverOptions = { 'LogFile': "gurobiLog", 'MIPGap': 0.001, 'BarConvTol': 0.01, 'TimeLimit': 5, # 设置一个较短的时间限制用于测试 } # 使用network.optimize()方法进行优化 # 注意：network.lopf()已被弃用，推荐使用network.optimize() network.optimize(snapshots=network.snapshots, solver_name=solver_name, solver_options=solverOptions) # 导出网络模型 csv_folder_name = 'model dump' network.export_to_csv_folder(csv_folder_name) # 计算并打印结果 dispatch = network.generators_t.p total_gen = dispatch.sum() # 注意：这里直接使用了generator_data中的co2_emission_factor和variable cost # 实际PyPSA模型中，这些信息通常会存储在network.generators或network.carriers中 co2 = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['co2_emission_factor'] for gen in total_gen.index]) cost = sum([total_gen[gen] * generator_data[gen]['variable cost'] for gen in total_gen.index]) print('co2 emission = ', co2) print('total cost = ', cost) dispatch['load profile'] = load_profile dispatch.to_excel('fuel wise dispatch.xlsx')当使用network.optimize()并在Gurobi达到时间限制时，控制台输出和日志通常会显示求解器状态，例如：INFO:gurobipy.gurobipy: Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units) INFO:gurobipy.gurobipy:Solved in 256542 iterations and 13.88 seconds (31.22 work units) Optimal objective 1.107350697e+09 INFO:gurobipy.gurobipy:Optimal objective 1.107350697e+09 INFO:linopy.constants: Optimization successful: Status: ok Termination condition: optimal Solution: 385440 primals, 1576779 duals Objective: 1.11e+09 Solver model: available Solver message: 2 # ... (后续PyPSA的输出)即使Gurobi因时间限制而停止，network.optimize()也能正确处理其返回的状态，并允许PyPSA加载在此之前找到的最佳可行解（如果存在），而不是直接抛出错误。
这时候，Python标准库里的 inspect 模块就派上用场了，它提供了一系列有用的函数来检查活动对象（模块、类、函数、帧、回溯等）。
以下是一个示例代码，展示了如何使用signal包来可靠地删除Unix域套接字： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；package main import ( "log" "net" "net/http" "os" "os/signal" "syscall" ) func main() { socketAddr := "/tmp/mysocket" socketType := "unix" // 创建监听器 l, err := net.Listen(socketType, socketAddr) if err != nil { log.Fatal(err) return } // 处理信号 sigc := make(chan os.Signal, 1) signal.Notify(sigc, os.Interrupt, os.Kill, syscall.SIGTERM) go func(c chan os.Signal) { // 等待信号 sig := <-c log.Printf("Caught signal %s: shutting down.", sig) // 关闭监听器 l.Close() // 删除套接字文件 err := os.Remove(socketAddr) if err != nil { log.Printf("Error removing socket: %v", err) } // 退出程序 os.Exit(0) }(sigc) // 启动HTTP服务器 log.Fatal(http.Serve(l, http.HandlerFunc(indexHtml))) } func indexHtml(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { w.Write([]byte("<h1>Hello from Unix Socket!</h1>")) }代码解释： 云雀语言模型 云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话 54 查看详情 创建监听器： 使用net.Listen函数创建一个Unix域套接字监听器。
芦笋演示 一键出成片的录屏演示软件，专为制作产品演示、教学课程和使用教程而设计。
无法编译为可加载库： Go程序通常编译为独立的二进制可执行文件，不支持将Go代码编译成库（如.so或.dll）供另一个Go应用程序在运行时动态加载。
不同的NDK版本可能对C语言标准或特定宏的解析方式有所不同，导致编译失败。
Args: parsed_args: argparse.Namespace 对象，包含所有解析后的命令行参数。
本文旨在解决在 macOS 上使用 Homebrew 安装 NVM (Node Version Manager) 后，提示已安装但 nvm 命令无法识别的问题。
传统文件扫描方法的性能瓶颈 在python中，我们经常需要遍历文件系统来查找符合特定条件的子文件夹。
独立扩展： 可以根据负载独立扩展FastAPI应用（Gunicorn workers）和Celery Workers。
使用ofstream可直接通过<<操作符或write()方法多行写入。
使用命令行工具批量处理多个文件 结合Shell脚本与XML解析工具（如xmlstarlet），可在Linux/macOS下批量处理多个XML文件。
理解它们的不同，有助于写出更清晰、高效的代码。
这是防止文件覆盖、方便查找的关键。
from django.views.generic import ListView from .models import Product # 假设您有一个名为 Product 的模型 class ProductListView(ListView): model = Product template_name = 'Genesis/home.html' context_object_name = 'page_obj' # 定义在模板中访问分页对象的变量名 paginate_by = 8 # 每页显示8个产品 def get_context_data(self, **kwargs): """ 覆盖此方法以添加额外的上下文数据。

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