只要注意传入的是指针以便修改字段，且方法名需导出（大写），就能顺利实现动态访问。
当尝试使用@njit装饰器加速上述count函数时：from numba import njit @njit # 取消注释此行将导致问题 def count_numba(ls): ret = [] m = 0 for x in ls: m = m | (1 << int(x)) # 问题发生在此处 i = 0 while m > 0: # 问题发生在此处 if (m & 1): ret.append(i) m = m >> 1 i += 1 return ret如果输入列表ls中包含大于等于63的整数（例如x = 63），Numba编译后的count_numba函数将返回一个空列表。
这在很多动态加载、插件化或者诊断场景中都非常有用。
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这种方法避免了不必要的解析开销，适用于文件下载场景。
方案一更为简洁，推荐在大多数情况下使用。
基本上就这些。
它不仅能定义数据结构（消息格式），还能定义服务接口（RPC）。
WebSocket是最常用的方式，配合goroutine能轻松支持高并发。
首先定义通用模板，如template<typename T> bool isEqual(const T& a, const T& b) { return a == b; }，适用于支持==的类型。
选择哪种方式主要取决于个人偏好和代码可读性。
在设计数据模型时，需要权衡一致性、性能和复杂性，选择最适合特定需求的方案。
虽然直接用原生PHP语法写视图也行，但大多数框架都集成了更强大的模板引擎。
基本上就这些。
规则优先级： add_rewrite_rule()的第三个参数'top'或'bottom'决定了规则的优先级。
ADL（Argument-Dependent Lookup）的干扰： 在某些情况下，特别是涉及到自定义类型和操作符重载时，ADL可能会将一些你意想不到的函数拉入候选集，从而导致歧义。
语义清晰： 虽然使用math.Copysign(0, -1)可以创建负零，但其可读性不如直接的负零字面量。
示例：5 & 3 = 1，5 | 3 = 7，5 ^ 3 = 6，~5 = -6，5 << 1 = 10，5 >> 1 = 2。
使用 gzipWriter.Write([]byte) 方法写入要压缩的数据。
model.summary()的强大作用： 它是调试网络层形状问题的最佳工具。

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