默认按值传递，修改参数不会影响外部变量： function modify($value) { $value = $value * 2; } $num = 5; modify($num); // $num 仍然是 5 若需修改外部变量，可使用引用传递（&符号）： function modifyByReference(&$value) { $value = $value * 2; } $num = 5; modifyByReference($num); // $num 变为 10 基本上就这些。
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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。
通过 go build 的 -ldflags 选项，可以在编译时动态设置程序中的变量，实现版本信息的注入。
// 对于 Go 1.15 及更早版本，可以使用 ioutil.WriteFile。
1. 文本文件适用于字符串或列表，通过open()写入；2. CSV用于表格数据，使用csv模块或pandas的to_csv()；3. JSON适合结构化数据，用json.dump()保存字典或列表；4. Pickle可序列化Python对象，用pickle.dump()保存并支持原样恢复；5. 数据库如SQLite适合大量可查询数据，通过sqlite3模块操作；6. pandas支持DataFrame保存为CSV、JSON、Excel等格式。
函数参数类型： 仔细检查函数签名，了解它期望接收的是数组还是切片。
在示例中，我们假设通过添加,Niedersachsen,DEU可以帮助API准确识别城市。
在C++中实现一个高性能线程池，核心目标是复用线程、减少频繁创建销毁的开销，并高效调度任务。
使用PHP-GD库为图片添加水印时，控制水印的位置非常关键。
总结与最佳实践 当遇到“cannot use $this in non object context”错误时，核心问题在于混淆了静态方法（属于类）和实例方法（属于对象）的职责。
卸载方法 卸载通过 make install 安装的软件，主要有两种方法： 分析 Makefile 并手动删除文件 创建自定义的卸载目标 1. 分析 Makefile 并手动删除文件 这是最常见且最可靠的方法。
推荐PDO或MySQLi扩展，通过参数绑定防止SQL注入，示例显示PDO和MySQLi的正确用法，避免拼接SQL，结合输入验证与权限控制，确保更新操作安全稳定。
1. 基本语法：条件 ? 值1 : 值2，根据条件真假返回对应值；2. 可用于变量赋值，如根据年龄判断“成年”或“未成年”；3. 可结合字符串拼接嵌入双引号中，推荐用括号包裹以确保语法清晰；4. 常用于处理空值，提供默认字符串，如用户名为空时显示“游客”。
get()方法无疑是Python字典处理缺失键的利器。
这种机制保证了数据的独立性，但也可能带来性能开销，尤其是在处理大结构体时。
因此，直接从resp.Body读取即可获得原始的、未压缩的数据。
安装框架：在项目根目录执行composer require --dev phpunit/phpunit，这会把PHPUnit作为开发依赖安装。
运行命令示例： go test -bench=BenchmarkMyFunc -benchtime=5s 长时间运行有助于平均掉偶发的GC停顿。
# 重置 df1 以便演示 df1 = pd.DataFrame({'a':(1,2,3,4),'b':(10,20,30,40),'c':(100,200,300,400)}) # 步骤1: 将 df1 的索引重置为普通列，以便进行合并 # 步骤2: 与 df2 进行左合并，获取更新的 'c' 值 # 步骤3: 将合并结果的索引重新设置为原始索引，以便与 df1 对齐 # 步骤4: 使用 fillna 填充未匹配行的 'c' 值（保留 df1 原始值） updated_c_series = (df1[['a', 'b']].reset_index() .merge(df2, on=['a', 'b'], how='left') .set_index('index')['c'] # 这里的 'c' 是 df2 的 'c' .fillna(df1['c']) ) # 将更新后的 Series 赋值回 df1 的 'c' 列 df1['c'] = updated_c_series print("\n方法二：结合 merge、reset_index 和 fillna 更新后的 df1:") print(df1)输出：方法二：结合 merge、reset_index 和 fillna 更新后的 df1: a b c 0 1 10 1111.0 1 2 20 2222.0 2 3 30 3333.0 3 4 40 400.0解释： df1[['a', 'b']].reset_index(): 为了在合并后能将结果正确地映射回 df1 的原始位置，我们首先将 df1 的当前索引保存为一个新的列（通常名为 index），然后将索引重置为默认的整数索引。
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