安装 lumberjack： go get gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2 示例：结合标准 log 库写入滚动日志 package main import ( "log" "os" "gopkg.in/natefinch/lumberjack.v2" ) func main() { // 配置 lumberjack 作为日志输出 logger := &lumberjack.Logger{ Filename: "logs/app.log", // 日志文件路径 MaxSize: 10, // 每个文件最大 10MB MaxBackups: 5, // 最多保留 5 个旧文件 MaxAge: 7, // 文件最多保存 7 天 Compress: true, // 启用 gzip 压缩旧文件 } defer logger.Close() // 使用 log.SetOutput 将日志重定向到 lumberjack log.SetOutput(logger) log.SetFlags(log.Ldate | log.Ltime | log.Lshortfile) // 写入测试日志 for i := 0; i < 1000; i++ { log.Printf("这是第 %d 条日志", i) } } 与 zap 日志库结合（高性能场景） 如果你使用 uber-go/zap（常用于高性能服务），也可以将 lumberjack 作为写入目标。
示例数据如下：$movements = [ [ 'amount' => 100, 'type' => 'expense', 'Dates' => '2020-01-01' ], [ 'amount' => 100, 'type' => 'income', 'Dates' => '2020-01-01' ], [ 'amount' => 200, 'type' => 'expense', 'Dates' => '2020-02-01' ], [ 'amount' => 200, 'type' => 'income', 'Dates' => '2020-02-01' ], [ 'amount' => 300, 'type' => 'income', 'Dates' => '2020-03-01' ], [ 'amount' => 400, 'type' => 'expense', 'Dates' => '2020-04-01' ], [ 'amount' => 400, 'type' => 'income', 'Dates' => '2020-04-01' ], ];接下来，提取所有唯一的日期，并将其存储在一个数组中。
您可以通过 Monday.com 的 API 探索器或在看板设置中检查列的开发者 ID 来获取它们。
例如：# 对于venv source myenv/bin/activate # 对于conda conda activate myenv 卸载当前安装的nbdev 首先，您需要卸载当前系统中可能已安装的nbdev版本。
在函数内部对这个副本的任何修改，都不会影响到函数外部的原始变量。
局部静态变量在首次调用时初始化，由编译器保证线程安全，且程序结束时自动析构。
使用反射加 DeepEqual 是判断结构体是否为空最实用的方式。
增强可维护性：代码结构清晰，依赖关系一目了然。
注意事项与最佳实践 for...range的副本行为：始终牢记for...range在遍历切片时会创建元素的副本。
这会导致编译错误：cannot convert err (type error) to type flags.Error。
例如实现一个安全的比较函数或初始化极值变量。
这对于精确地检查控制器到视图的数据流非常有用。
1. 不按比例裁剪并拉伸图片 假设你有一张原始图片，想从中裁剪出某个区域，然后将其拉伸为指定尺寸（如 200×150），即使这会变形。
当测试工具在短时间内建立大量连接并关闭后，这些端口会进入TIME_WAIT状态，持续一段时间（通常为60秒）。
以下是具体实现思路。
以下是原始代码尝试实现此功能： 立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；import openpyxl import datetime # 模拟 openpyxl 的工作表和数据 # 在实际应用中，ws 会是一个已加载的 openpyxl 工作表对象 class MockCell: def __init__(self, value): self.value = value class MockWorksheet: def __init__(self): self.data = { 'A2': 'LG G7 Blue 64GB', 'B2': 'LG_G7_Blue_64GB_R07', 'C2': datetime.datetime(2005, 9, 25, 0, 0), 'D2': datetime.datetime(2022, 10, 27, 23, 59, 59), 'A3': 'Asus ROG Phone Nero 128GB', 'B3': 'Asus_ROG_Phone_Nero_128GB_R07', 'C3': datetime.datetime(2005, 9, 25, 0, 0), 'D3': datetime.datetime(2022, 10, 27, 23, 59, 59) } def __getitem__(self, key): return MockCell(self.data.get(key, None)) ws = MockWorksheet() # 初始字典结构 initial_dict = { 'LG_G7_Blue_64GB_R07': {'Name': 'A', 'Code': 'B', 'Sale Effective Date': 'C', 'Sale Expiration Date': 'D'}, 'Asus_ROG_Phone_Nero_128GB_R07': {'Name': 'A', 'Code': 'B', 'Sale Effective Date': 'C', 'Sale Expiration Date': 'D'} } new_dict = {} newest_dict = {} row = 2 for k, v in initial_dict.items(): for i, j in v.items(): # 从模拟的 Excel 工作表读取值 cell_ref = j + str(row) value_from_excel = ws[cell_ref].value new_dict[i] = value_from_excel print(f"处理键 '{k}' 后的 new_dict: {new_dict}") newest_dict[k] = new_dict # 问题所在：这里存储的是 new_dict 的引用 print(f"当前 newest_dict: {newest_dict}") print("------") row += 1 print("\n最终结果 (原始问题代码):") print(newest_dict)运行上述代码，你会发现最终 newest_dict 的输出并非预期。
理解Go字符串的遍历和字符拼接，对于编写高效、正确的Go程序至关重要。
这是io.Writer接口保证提供的基本写入能力。
代码解释： $urls数组： 包含了要从中提取数字的HTML meta description字符串。
3.2 全局搜索替换 如果你的 IDE 不支持高级重构，或者你想进行更细粒度的控制，可以使用 IDE 或文本编辑器的全局搜索替换功能。

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