""" print(f"Celery Worker 正在处理数据 ID: {data_id}") # 模拟加载8GB数据（这只会在worker进程中发生一次或按需发生） # from third_party_lib import load_huge_data, process_data # huge_data_cache = load_huge_data() # 这个操作在worker进程中执行 # result = process_data(huge_data_cache, data_id) # return result import time time.sleep(10) # 模拟耗时操作 return f"Processed {data_id} successfully." @app.post("/process_data/") async def trigger_data_processing(data_id: str): # 将任务派发给Celery Worker，Web服务器立即返回 task = process_huge_data_task.delay(data_id) return {"message": "Data processing started", "task_id": task.id} @app.get("/task_status/{task_id}") async def get_task_status(task_id: str): task = celery_app.AsyncResult(task_id) if task.ready(): return {"status": task.status, "result": task.result} return {"status": task.status, "result": None} # 运行Celery Worker的命令（在另一个终端）： # celery -A your_module_name worker --loglevel=info优势： 内存隔离： 只有Celery Worker进程需要加载8GB数据，Web服务器进程保持轻量。
增强可维护性： 属性类型明确，减少潜在错误。
""" if m + n == m: # 这个分支的逻辑与核心问题无关，但它也涉及重赋值 nums1 = nums2 if m == 0 else nums1 else: # 核心问题所在：这行代码创建了一个新列表并重赋值给局部变量 nums1 nums1 = nums1[:m] # nums1 现在指向一个新列表 [nums1[0], ..., nums1[m-1]] nums1.extend(nums2) # 修改的是这个新列表 print('函数内部重赋值后的 nums1:', nums1) # 此时打印的是新列表 nums1.sort() # 对新列表进行排序 print('函数内部排序后的 nums1:', nums1) # 此时打印的是排序后的新列表 # 示例调用 original_nums1 = [1, 2, 3, 0, 0, 0] m_val = 3 nums2_val = [2, 5, 6] n_val = 3 print('调用前 original_nums1:', original_nums1) merge_problematic(original_nums1, m_val, nums2_val, n_val) print('调用后 original_nums1:', original_nums1)运行上述代码，你会发现 调用后 original_nums1 的输出仍然是 [1, 2, 3, 0, 0, 0]，而并非期望的合并排序后的结果。
更灵活: 用户可以完全控制底层数据结构，例如，可以在堆中存储指针，而实际数据存储在另一个map或slice中。
Golang服务应提供以下接口： 如知AI笔记 如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型 27 查看详情 /healthz：存活探针（liveness probe），返回200表示正常 /readyz：就绪探针（readiness probe），用于判断是否可接收流量 /metrics：暴露Prometheus格式的监控指标，用于自定义扩缩容 使用 prometheus/client_golang 库可以轻松集成指标收集，比如记录请求延迟、QPS等。
用Golang创建第一个微服务并不复杂，关键在于理解微服务的基本结构：独立运行、暴露HTTP接口、可被调用。
对于频繁触发的缺失静态文件请求，这可能会略微影响性能。
这核心上实现了通用流程与差异化业务逻辑的清晰分离，使得代码更易于理解、维护和扩展。
它总是返回一个新的 Collection 实例，其中包含交集元素。
需包含pthread.h并链接-lpthread。
总结与注意事项 s[i] 返回 uint8 (字节)： 适用于直接操作字符串的原始字节，或处理仅包含ASCII字符的场景。
增加代码冗余和降低可读性： 局部变量数量众多且生命周期有限。
<code>enum class Color { Red, Green, Blue }; enum class Status { Red, OK }; // 合法，Color::Red 和 Status::Red 不冲突 使用时必须加上作用域： 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； Color c = Color::Red; Status s = Status::Red; 类型安全性 传统enum的枚举值会隐式转换为整数，可能导致意外的比较或运算。
用Golang构建一个简单的天气信息查询API并不复杂，结合标准库和第三方天气服务（如OpenWeatherMap），可以快速实现。
2. 使用SQLAlchemy-serializer进行快速序列化 SQLAlchemy-serializer是一个轻量级的SQLAlchemy扩展，通过混入（Mixin）的方式为模型提供便捷的序列化功能。
注意：go.sum 不验证来源合法性，它只保证你上次成功构建时用的依赖和这次是一样的，即提供“可重现构建”和“完整性校验”能力。
这意味着原有的net.conn实例需要被一个新的、支持tls加密的连接实例所取代，并完成tls握手过程。
颜色冲突概率：虽然使用集合确保了生成的颜色在数值上是唯一的，但在极少数情况下，当num_colors非常大时，生成足够数量的视觉上明显不同的颜色可能会变得困难。
提高安全性：通过参数化查询防止 SQL 注入攻击。
配置队列驱动 第一步是告诉 Laravel 你的任务要存到哪里。

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