例如，我们想定义一个模板别名，表示任意类型的向量： template using Vec = std::vector; 之后就可以这样使用： 标书对比王 标书对比王是一款标书查重工具，支持多份投标文件两两相互比对，重复内容高亮标记，可快速定位重复内容原文所在位置，并可导出比对报告。
newString 变量用于存储经过修改的字符串，初始值为原始字符串。
# 示例：修正零息债券的零利率计算以匹配YTM bond_results = { 'Issue Date': [], 'Maturity Date': [], 'Coupon Rate': [], 'Price': [], 'Settlement Days': [], 'Yield': [], 'Zero Rate (from Curve)': [], 'Zero Rate (from Settlement)': [], 'Discount Factor': [], 'Clean Price': [], 'Dirty Price': [] } for issue_date_str, maturity_str, coupon, price, settlement_days in data: price_handle = ql.QuoteHandle(ql.SimpleQuote(price)) issue_date = ql.Date(issue_date_str, '%d-%m-%Y') maturity = ql.Date(maturity_str, '%d-%m-%Y') # 附息债券的付息频率通常是半年一次 schedule = ql.Schedule(issue_date, maturity, ql.Period(ql.Semiannual), calendar, ql.DateGeneration.Backward, ql.Following, ql.DateGeneration.Backward, False) bondEngine = ql.DiscountingBondEngine(ql.YieldTermStructureHandle(curve)) bond = ql.FixedRateBond(settlement_days, faceAmount, schedule, [coupon / 100], day_count) bond.setPricingEngine(bondEngine) bondYield = bond.bondYield(day_count, ql.Compounded, ql.Annual) bondCleanPrice = bond.cleanPrice() bondDirtyPrice = bond.dirtyPrice() # 从收益率曲线中获取的零利率（基于评估日期） zero_rate_from_curve = curve.zeroRate(maturity, day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate() # 修正后的零利率：从债券交割日期到到期日的远期利率，这与YTM的定义一致 # 只有当coupon为0时，YTM才应与此“交割日零利率”相同 zero_rate_from_settlement = 0.0 if coupon == 0: # 仅对零息债券进行此比较 zero_rate_from_settlement = curve.forwardRate(bond.settlementDate(), maturity, day_count, ql.Compounded, ql.Annual).rate() discount_factor = curve.discount(maturity) bond_results['Issue Date'].append(issue_date) bond_results['Maturity Date'].append(maturity) bond_results['Coupon Rate'].append(coupon) bond_results['Price'].append(price_handle.value()) bond_results['Settlement Days'].append(settlement_days) bond_results['Yield'].append(bondYield) bond_results['Zero Rate (from Curve)'].append(zero_rate_from_curve) bond_results['Zero Rate (from Settlement)'].append(zero_rate_from_settlement) bond_results['Discount Factor'].append(discount_factor) bond_results['Clean Price'].append(bondCleanPrice) bond_results['Dirty Price'].append(bondDirtyPrice) bond_results_df = pd.DataFrame(bond_results) print("\n债券定价与收益率分析结果:") print(bond_results_df) bond_results_df.to_excel('BondResults.xlsx', index=False)通过上述修正，对于零息债券，Yield列（即YTM）和Zero Rate (from Settlement)列将非常接近或相同，从而解决了差异问题。
注意事项与后续处理 空值表示： 该语法成功解析后，Parsimonious会生成一个抽象语法树（AST）。
基本上就这些。
总结 本文介绍了如何使用 globals() 函数在 Python 中动态创建变量并将它们添加到列表中。
与IDE集成： 将Ruff集成到你的IDE（如VS Code、PyCharm）中，可以实现在保存时自动格式化，确保代码始终符合预期的风格。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 1. 初始化模板容器 首先，声明一个全局的*template.Template变量，作为所有子模板的容器。
定义状态接口与上下文 首先定义一个状态接口，所有具体状态需实现该接口的方法： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； type OrderState interface { Pay(order *OrderContext) Ship(order *OrderContext) Complete(order *OrderContext) } 然后定义订单上下文，用于持有当前状态并代理操作到具体状态： type OrderContext struct { State OrderState } func (o *OrderContext) Pay() { o.State.Pay(o) } func (o *OrderContext) Ship() { o.State.Ship(o) } func (o *OrderContext) Complete() { o.State.Complete(o) } 实现具体状态 每个状态实现对应的行为逻辑。
") # 还需要考虑列表长度不一致的情况 if len(list_p) != len(list_q): print(f"两个列表长度不同。
当此选项被启用时，PHP CS Fixer 会自动在命名参数的冒号后添加一个空格，从而将 key:value 修正为 key: value。
goprotobuf库正是为此目的而生，它提供了Go语言的Protobuf支持，包括运行时库和协议编译器插件。
例如，服务常用端口、日志级别、数据库连接等信息可以集中管理。
使用二分查找通过lower_bound和upper_bound计算有序数组中目标元素的出现次数，时间复杂度O(log n)，示例代码展示了标准库方法与手动实现边界查找的两种方式，适用于已排序数组的高效统计。
关键点是：写锁是排他的，而读锁可以共享。
这意味着任何只存在于其中一个 DataFrame 的数据都会被丢弃。
首先检查请求发送阶段的错误，如连接超时、DNS解析失败等；再判断HTTP状态码是否为200或预期范围；设置客户端超时避免阻塞；最后读取响应体时处理可能的传输错误，并始终关闭Body。
当需要根据条件完全不渲染某个HTML块，或者条件逻辑决定了不同的HTML结构时，@if指令仍然是最佳选择。
3. 使环境变量生效 修改配置文件后，需要重新加载它，或者注销并重新登录系统，以确保新的环境变量设置生效。
应采用分批读取和处理的方式。

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