type: 调试器类型，对于Python文件，应设置为"python"。
所以，明确你的时间戳是本地时间还是UTC时间，以及你希望转换成的datetime对象是哪个时区的，这非常关键。
这有助于保持匹配结果的简洁性，只捕获我们真正关心的部分。
精度和范围如何控制？
在C++中，std::map 是基于键（key）进行查找的容器，默认不支持直接通过值（value）反向查找键。
解析io.WriteString函数及其类型断言 io.WriteString函数旨在提供一个便捷的方式来写入字符串，而无需手动将其转换为字节切片。
创建冗余的标准化字段： 在customer表中添加一个新列，例如 phone_normalized，用于存储电话号码的纯数字版本。
解决方案：Goroutine 同步 为了确保子Goroutine有足够的时间完成其任务，我们需要在主Goroutine中引入同步机制，使其等待子Goroutine的完成。
这样可以在不修改原有代码的前提下动态添加或调整处理逻辑。
建议： 对于热点路径上的微小函数，考虑将其逻辑内联到调用处 使用go build -gcflags="-m"查看哪些函数被成功内联 避免在循环内部调用可内联但未被内联的小函数 减少值拷贝，使用指针传参 Go默认按值传递参数。
基本上就这些。
性能优化： 对于非常大的JSON文件（例如几十MB甚至更大），一次性读取并解码可能会占用大量内存。
HTML中，ID应该是唯一的，用于精确标识页面上的元素。
对于动态元素，XPath的优势尤为突出： 属性包含匹配: contains(@attribute, 'substring') 属性起始/结束匹配: starts-with(@attribute, 'prefix') (XPath 1.0 不支持 ends-with) 文本内容匹配: contains(text(), 'substring') 或 normalize-space(text())='exact text' 层级关系定位: 通过父节点、兄弟节点、子节点进行相对定位。
这显著提高了调度器的公平性和程序的响应性，有效防止了“忙循环”导致的Goroutine饥饿问题。
这种写法不仅清晰地表达了意图，也避免了直接使用魔法数字（如900000000000纳秒）可能带来的混淆。
这些填充字节不存储任何有效数据，它们的存在纯粹是为了满足对齐规则。
关键是通过真实压测发现问题，而不是过早优化。
常见的序列化方式包括JSON、Gob、Protobuf等。
核心原则是：在将Flask应用实例传递给SQLAlchemy构造函数之前，必须确保所有必要的数据库配置（如SQLALCHEMY_DATABASE_URI）已通过app.config设置完毕。

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