使用 asyncio.create_task() 来创建 Task： 该函数接收一个协程对象并返回一个 Task 实例 Task 一旦创建，就会被自动调度执行 适合在主函数中并发启动多个异步操作 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”； AI封面生成器 专业的AI封面生成工具，支持小红书、公众号、小说、红包、视频封面等多种类型，一键生成高质量封面图片。
CodeIgniter 的 $this->input->post('field', TRUE) 提供了 XSS 过滤。
AiPPT模板广场 AiPPT模板广场-PPT模板-word文档模板-excel表格模板 50 查看详情 例如，一个交换并打印两个值的函数模板： template <typename T, typename U> void swapAndPrint(T& a, U& b) {     std::cout << "Before: " << a << ", " << b << std::endl;     T temp = a;     a = static_cast<T>(b);     b = static_cast<U>(temp);     std::cout << "After: " << a << ", " << b << std::endl; } 这个模板支持不同类型之间的操作，增强了通用性。
在本例中，每一条课程安排（$sched）都是一个独立的实体，它需要包含教师、学年、学期等共同信息，以及其自身的课程描述、时间、日期和房间等特定信息。
在C++中，从std::vector删除元素主要有几种方式，最直接的是使用vector自身的erase方法配合迭代器，它可以删除单个元素或一个范围内的元素。
使用 http.Redirect 实现基本重定向 http.Redirect 是最常用的重定向方式，接受四个参数：响应写入器、请求对象、目标URL和状态码。
该函数定义于cstdlib，接收变量名，返回值指针或nullptr，需检查空指针并可转换为std::string使用，注意跨平台变量名差异。
为了更方便地查看覆盖率报告，建议使用 Codecov 等服务。
示例：lib.py 文件# lib.py class vec3: def __init__(self, x: float, y: float, z: float): self.x = x self.y = y self.z = z def __repr__(self): return f"vec3({self.x}, {self.y}, {self.z})" class Color: def __init__(self, r, g, b): self.r = r self.g = g self.b = b示例：使用 import lib 导入 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；# main_script.py import lib # 必须使用 lib.vec3 来创建对象 v = lib.vec3(1.0, 2.0, 3.0) print(v) # 输出: vec3(1.0, 2.0, 3.0) # 必须使用 lib.Color c = lib.Color(255, 0, 0) print(f"Color: {c.r}, {c.g}, {c.b}")这种方式的优点在于清晰明了，一眼就能看出 vec3 和 Color 来源于 lib 模块，有效避免了不同模块间可能存在的命名冲突。
robot.api.logger：用于在Robocorp Control Room中记录详细的日志信息，便于调试和监控。
Golang可通过k8s.io/client-go监听集群资源变化。
这确保了我们只针对默认的“文章”类型进行操作。
void func_by_ptr(int* p) { if (p) *p += 1; } void func_by_ref(int& ref) { ref += 1; } func_by_ptr(&a); // 需传地址 func_by_ref(a); // 直接传变量 典型使用场景对比 指针适用于动态内存分配、数组操作、链表树等数据结构，以及可能为空的情况。
使用 getenv 获取环境变量 getenv 函数根据环境变量名返回对应的值。
理解 RPC 错误的来源 RPC 调用中的“异常”通常表现为以下几种情况： 网络连接失败（如服务未启动、超时） 方法调用失败（如参数不匹配、方法不存在） 业务逻辑错误（服务端主动返回 error） 服务端 panic 导致连接中断 这些都需要在客户端通过判断 error 是否为 nil 来捕获。
构建与导出DataFrame 一旦所有列的数据都已生成，就可以使用Pandas的DataFrame构造函数将它们组合起来，并最终导出为CSV文件。
上下文: {context} 聊天历史: {chat_history} 用户问题: {question} """ messages = [ SystemMessagePromptTemplate.from_template(promptTemplate), HumanMessagePromptTemplate.from_template("{question}") # 这里的{question}是实际的用户输入 ] qa_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(messages) # 4. 初始化LLM code_llm = VertexAI( model_name="gemini-pro", # 或者其他适合你的模型 max_output_tokens=512, temperature=0.1, top_p=0.8, top_k=40 ) # 5. 构建ConversationalRetrievalChain # get_chat_history=lambda h : h 是核心，它告诉链从输入字典中直接获取 'chat_history' # combine_docs_chain_kwargs={"prompt": qa_prompt} 将我们自定义的提示模板注入到文档组合链中 qa_chain = ConversationalRetrievalChain.from_llm( llm=code_llm, retriever=retriever, memory=memory, get_chat_history=lambda h: h, combine_docs_chain_kwargs={"prompt": qa_prompt} ) # 6. 维护外部聊天历史并调用链 # 外部维护的history列表用于满足 get_chat_history 的要求 history = [] def chat_with_bot(question: str): global history # 声明使用全局的history列表 # 调用链时，显式传入 'question' 和 'chat_history' # 'chat_history' 会通过 get_chat_history 传递给提示模板 # 同时，ConversationBufferMemory 也会利用这些信息更新其内部状态 response = qa_chain({"question": question, "chat_history": history}) answer = response['answer'] # 更新外部历史列表，用于下一次调用 history.append((question, answer)) return answer # 示例对话 print(chat_with_bot("什么是FAISS？
这对于确保所有绘制操作在屏幕上可见至关重要。
基本流程： 打开 ZIP 文件，创建 zip.Reader 遍历每个文件项，检查路径是否包含 ".." 等非法字符 创建目标目录结构，写入文件内容 部分代码示意： func restoreFromZip(zipFile, targetDir string) error { r, err := zip.OpenReader(zipFile) if err != nil { return err } defer r.Close() for _, file := range r.File { filePath := filepath.Join(targetDir, file.Name) // 简单防御路径穿越 if !strings.HasPrefix(filePath, targetDir) { return fmt.Errorf("invalid file path: %s", filePath) } if file.FileInfo().IsDir() { os.MkdirAll(filePath, 0755) continue } rc, _ := file.Open() outFile, _ := os.Create(filePath) io.Copy(outFile, rc) outFile.Close() rc.Close() } return nil } 4. 实用建议与注意事项 真实场景中还需考虑以下几点： 备份前校验源文件是否存在、是否有读权限 恢复时判断目标路径是否为空，避免覆盖重要数据 记录日志，便于追踪备份时间与结果 大文件建议分块读写，避免内存溢出 可加入 SHA256 校验，确保备份完整性 基本上就这些。
虽然XML Pipeline的概念很通用，但在实际落地时，我们有几种不同的技术栈可以选择，每种都有其适用场景和特点。

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