实际开发中，用 if-else 或泛型函数都能很好满足需求，代码更易维护。
写好Benchmark后，用 go test -bench=. -benchmem 还能看到内存分配情况，对性能调优很有帮助。
示例代码：创建复合索引import dbf import datetime # 准备数据，如果文件不存在则创建并填充 try: with dbf.Table('inv.dbf', 'ACKNO N(12,0); INVNO N(8,0); INVDT D; CTYPE C(1); DTYPE C(1);', codepage='cp936') as table: if not table.record_count(): # 仅在表为空时填充数据 for datum in ( (1000000001, 1001, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'I'), (1000000002, 1002, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'D'), (1000000003, 1003, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'I'), (1000000004, 1004, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'C'), (1000000005, 1005, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'C'), (1000000006, 1006, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'I'), (1000000007, 1007, dbf.Date(2023, 11, 23), 'G', 'D'), (1000000008, 1008, dbf.Date(2023, 11, 23), 'A', 'D'), (1000000009, 1009, dbf.Date(2023, 11, 24), 'G', 'I'), (1000000010, 1010, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'C'), (1000000011, 1011, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'I'), (1000000012, 1012, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'I'), (1000000013, 1013, dbf.Date(2023, 11, 24), 'N', 'D'), (1000000014, 1014, dbf.Date(2023, 11, 24), 'A', 'I'), (1000000015, 1015, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'C'), (1000000016, 1016, dbf.Date(2023, 11, 25), 'G', 'I'), (1000000017, 1017, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'I'), (1000000018, 1018, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'C'), (1000000019, 1019, dbf.Date(2023, 11, 25), 'A', 'D'), (1000000020, 1020, dbf.Date(2023, 11, 26), 'A', 'D'), (1000000021, 1021, dbf.Date(2023, 11, 26), 'G', 'I'), (1000000022, 1022, dbf.Date(2023, 11, 26), 'N', 'D'), (1000000023, 1023, dbf.Date(2023, 11, 26), 'A', 'I'), (1000000024, 1024, dbf.Date(2023, 11, 26), 'G', 'D'), (1000000025, 1025, dbf.Date(2023, 11, 26), 'N', 'I'), ): table.append(datum) except dbf.DbfError as e: print(f"Error creating/opening DBF table: {e}") # 打开DBF文件并创建索引 with dbf.Table("inv.dbf") as table: # 创建一个复合索引，键由 INVDT, CTYPE, DTYPE 组成 # lambda 函数返回一个元组，元组的顺序决定了索引的优先级 idx = table.create_index(key=lambda rec: (rec.INVDT, rec.CTYPE, rec.DTYPE)) # 执行多条件搜索 # match 参数也应是一个元组，其元素顺序和类型需与索引键的定义严格匹配 search_date = datetime.date(2023, 11, 23) search_ctype = "A" search_dtype = "I" records = idx.search(match=(search_date, search_ctype, search_dtype)) # 打印查询结果 print(f"查询条件: INVDT={search_date}, CTYPE='{search_ctype}', DTYPE='{search_dtype}'") print("-" * 40) for rec in records: print(f"{rec.ACKNO:<12} {rec.INVNO:<8} {rec.INVDT} {rec.CTYPE:<5} {rec.DTYPE:<5}") 在上述代码中，idx = table.create_index(key=lambda rec: (rec.INVDT, rec.CTYPE, rec.DTYPE)) 这一行是核心。
它能确保你的代码在未来的Go版本中保持兼容性，并提供强大的格式化能力。
type MyInt int这意味着你不能直接将MyInt类型的值赋给int类型的变量，反之亦然。
Python 中 mktime() 函数用于将本地时间的 struct_time 对象或包含 9 个元素的元组转换为 **Unix 时间戳**（即从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 到指定时间的秒数）。
方法一：使用指针的指针（逐行分配） 这是最直观的方式，先分配一个指针数组，再为每一行分配空间。
WaitGroup 基本机制 WaitGroup 内部维护一个计数器： Add(n)：增加计数器的值，表示要等待 n 个 goroutine Done()：在每个 goroutine 结束时调用，相当于计数器减1 Wait()：阻塞主协程，直到计数器归零 典型使用模式是：主协程启动多个 goroutine 前调用 Add，每个子协程结束前调用 Done，主协程调用 Wait 等待所有完成。
基本上就这些。
这个包装器将[]string类型封装起来，并提供一个安全的Get方法，该方法在访问切片元素时自动进行边界检查，并在索引越界时返回一个空字符串。
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”； 实现动态元素引用的方法 我们可以结合jQuery来获取特定的父元素，然后使用原生的getElementsByTagName方法来获取其内部的实时子元素集合。
考虑使用单例模式（如果适用且不违背设计原则）或者依赖注入容器来管理对象的生命周期。
此时，每个Goroutine都会独立地进入休眠状态，暂停自身4秒。
本文将深入解析为何这种方法在多数情况下会失败，并强调推荐使用isinstance(variable, ModelA)进行类型检查。
在包目录下执行go test可运行所有测试用例，添加-v标志查看详细输出： go test -v go test -run TestLogin（运行特定测试） go test -race（检测数据竞争） 还可结合go tool pprof进行性能分析，直接在终端生成CPU或内存剖面数据，辅助优化关键路径。
模板嵌套： 如果存在模板嵌套（例如，一个模板包含另一个模板），t.Name() 总是返回当前被 Parse 的顶级模板的名称，而不是被 {{template "sub_template"}} 调用的子模板的名称。
友元机制提供了必要的灵活性，但也要求开发者自觉维护代码的封装性和可维护性。
当两个或多个对象通过 shared_ptr 相互持有对方的引用，会导致引用计数无法归零，内存无法释放，从而引发内存泄漏。
例如，邮箱地址必须是有效的邮箱格式，数字必须是纯数字。
以下是一种更可靠的类型判断方法，它首先尝试将变量转换为浮点数，然后判断转换是否成功，以及转换后的值是否与整数相等。

本文链接：http://www.komputia.com/869118_3963df.html