执行 Python 脚本： 使用解释器加载并执行包含模型定义的 Python 文件。
初始化ReflectionClass： 我们从最底层的子类point3开始，创建一个ReflectionClass实例。
关闭已关闭的通道： 重复关闭同一个通道会导致panic。
检查 Python 环境： 确保你的 Python 环境配置正确，并且 pip 与 Python 版本匹配。
CASE WHEN b.Status = 'ended' THEN b.duration ELSE 0 END: 对于每一条booking记录，如果其Status为'ended'，则取其duration值；否则，取0。
错误示例:$file->load("xml.xml"); $file->loadXML($file->saveXML()); // 多余且可能引起混淆解决方案: 只需加载一次 XML 文件。
多数情况下，指针更实用，尤其是涉及修改或大对象时。
") # 2. 分割文档 texts = split_documents(documents, chunk_size=1000, chunk_overlap=100) print(f"文档被分割成 {len(texts)} 个文本块。
这是因为 header() 函数只是发送 HTTP 头部信息，并不会立即停止脚本的执行。
我通常会倾向于采用“最终一致性”模型，利用消息队列（如RabbitMQ, Kafka）来异步处理跨服务的数据更新，或者使用Saga模式来编排复杂的业务流程。
使用 field.Tag 得到原始tag字符串 通过 reflect.StructTag.Lookup 更安全地判断是否存在 更精确的判断方式： func containsTag(field reflect.StructField, tagName string) bool { _, exists := field.Tag.Lookup(tagName) return exists } Lookup 方法返回两个值：tag值和是否存在。
使用反向迭代器从后往前删除 这是最安全且直观的方法之一。
函数签名注解的效率优势： 相比于对函数内部的每个局部变量进行注解，只在函数签名中明确参数和返回值的类型，能够以更少的代码量提供更高的价值。
而 fgets() 则更适合逐行读取文本文件，这在处理日志文件或配置文件时非常实用。
运行时库路径（Runtime Library Paths）： 即使编译和链接都成功了，你的程序在运行时也可能因为找不到动态链接库（DLLs on Windows, .so on Linux, .dylib on macOS）而崩溃。
例如，'1000*2*3' 会被拆分为 ['1000', '2', '3']。
常驻进程在后台默默运行，你得知道它在干什么、有没有遇到问题。
对于非常大的文件（例如，几GB甚至更大），这可能会导致内存不足（MemoryError）。
__getattr__更适合处理更复杂的逻辑，比如动态计算属性，或者根据某种规则返回不同的值。
借助Prometheus+Grafana等工具可视化指标，帮助快速定位性能瓶颈。

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