核心思路是将目标字符串分解成独立的单词数组，然后与每个关键词数组进行交集运算，最后判断交集结果是否非空。
示例代码：import pandas as pd import numpy as np # 构造一个示例DataFrame (同上) data = { ('ts', np.nan, np.nan): ['2022-12-31 00:00:00', '2022-12-31 00:05:00', '2022-12-31 00:10:00'], ('Asset_1', 'Device_1', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0], ('Asset_1', 'Device_1', 'Variable_2'): [np.nan, np.nan, np.nan], ('Asset_1', 'Device_2', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0], ('Asset_1', 'Device_3', 'Variable_1'): [0.0, 0.0, 0.0] } df_alt = pd.DataFrame(data) df_alt.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df_alt.columns) print("原始DataFrame的MultiIndex头部 (使用辅助DataFrame方法):") print(df_alt.iloc[:3,:5]) # 定义新的列名 new_cols_for_first_column = ['Asset', 'Element', 'Date'] # 1. 将MultiIndex转换为DataFrame # 此时，MultiIndex的每个层级成为DataFrame的一列，每个逻辑列成为DataFrame的一行 multi_index_df = df_alt.columns.to_frame() # 2. 使用iloc修改第一行（对应原始MultiIndex的第一个逻辑列） multi_index_df.iloc[0] = new_cols_for_first_column # 3. 将修改后的DataFrame转换回MultiIndex # 可以通过names参数保留原始MultiIndex的层级名称 df_alt.columns = pd.MultiIndex.from_frame(multi_index_df, names=df_alt.columns.names) print("\n修改后的DataFrame的MultiIndex头部 (使用辅助DataFrame方法):") print(df_alt.iloc[:3,:5])输出结果：原始DataFrame的MultiIndex头部 (使用辅助DataFrame方法): ts Asset_1 nan Device_1 Device_2 Device_3 nan Variable_1 Variable_2 Variable_1 Variable_1 0 2022-12-31 00:00:00 0.0 NaN 0.0 0.0 1 2022-12-31 00:05:00 0.0 NaN 0.0 0.0 2 2022-12-31 00:10:00 0.0 NaN 0.0 0.0 修改后的DataFrame的MultiIndex头部 (使用辅助DataFrame方法): Asset Asset_1 Element Device_1 Device_2 Device_3 Date Variable_1 Variable_2 Variable_1 Variable_1 0 2022-12-31 00:00:00 0.0 NaN 0.0 0.0 1 2022-12-31 00:05:00 0.0 NaN 0.0 0.0 2 2022-12-31 00:10:00 0.0 NaN 0.0 0.0注意事项与方法选择 为什么直接 df.rename() 不适用？
为了避免密码直接暴露在脚本中，可以考虑从配置文件读取，或者使用环境变量。
查询时检查这 k 个位置是否都为 1，如果有一个是 0，则该元素一定不存在；若全为 1，则元素可能存在（存在误判可能）。
每次修改逻辑时，顺手更新相关注释。
在 import uiPetInfo 之后，并没有立即出现空行，而是紧接着另一个 if 语句 if app.ENABLE_MOVE_COSTUME_ATTR:。
示例代码： $pdo = new PDO($dsn, $user, $pass); $offset = 0; $limit = 1000; $totalExported = 0; // 设置输出为CSV文件流 header('Content-Type: text/csv'); header('Content-Disposition: attachment; filename="export.csv"'); $handle = fopen('php://output', 'w'); fputcsv($handle, ['ID', 'Name', 'Email']); // 输出表头 do { $stmt = $pdo->prepare("SELECT id, name, email FROM users LIMIT :limit OFFSET :offset"); $stmt->bindValue(':limit', $limit, PDO::PARAM_INT); $stmt->bindValue(':offset', $offset, PDO::PARAM_INT); $stmt->execute(); $rows = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_NUM); foreach ($rows as $row) { fputcsv($handle, $row); } $count = count($rows); $totalExported += $count; $offset += $limit; // 强制输出缓冲内容，防止积压 if (ob_get_level()) ob_flush(); flush(); } while ($count === $limit); fclose($handle); 2. 使用游标或未缓冲查询 对于极大表，即使分页也可能因PDO默认缓存全部结果导致内存问题。
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重要：为每个具体的业务模型添加表映射 // gorp会根据这里注册的类型来推断表名 dbm.AddTable(User{}).SetKeys(true, "Id") // dbm.AddTable(AnotherModel{}).SetKeys(true, "Id") // 如果有其他模型，也需要在这里添加 // 仅在开发环境或首次运行时调用，用于创建表 err = dbm.CreateTablesIfNotExists() if err != nil { panic(fmt.Errorf("failed to create tables: %w", err)) } } } // CreateEntity 通用创建实体函数 // 接受一个interface{}参数，gorp将对传入的实际类型进行反射 func CreateEntity(entity interface{}) error { if dbm == nil { return fmt.Errorf("database map is not initialized") } err := dbm.Insert(entity) if err != nil { return fmt.Errorf("failed to create entity: %w", err) } return nil } // UpdateEntity 通用更新实体函数 func UpdateEntity(entity interface{}) (int64, error) { if dbm == nil { return 0, fmt.Errorf("database map is not initialized") } rowsAffected, err := dbm.Update(entity) if err != nil { return 0, fmt.Errorf("failed to update entity: %w", err) } return rowsAffected, nil } // DeleteEntity 通用删除实体函数 func DeleteEntity(entity interface{}) (int64, error) { if dbm == nil { return 0, fmt.Errorf("database map is not initialized") } rowsAffected, err := dbm.Delete(entity) if err != nil { return 0, fmt.Errorf("failed to delete entity: %w", err) } return rowsAffected, nil } // 示例：如何使用这些通用函数 func main() { InitDbMap() // 初始化数据库 user := &User{ Name: "Alice", Email: "alice@example.com", } user.New = true // 标记为新记录 // 使用通用函数创建用户 err := CreateEntity(user) if err != nil { fmt.Printf("Error creating user: %v\n", err) return } fmt.Printf("User created with ID: %d\n", user.Id) // 更新用户 user.Name = "Alice Smith" rows, err := UpdateEntity(user) if err != nil { fmt.Printf("Error updating user: %v\n", err) return } fmt.Printf("User updated, rows affected: %d\n", rows) // 删除用户 // rows, err = DeleteEntity(user) // if err != nil { // fmt.Printf("Error deleting user: %v\n", err) // return // } // fmt.Printf("User deleted, rows affected: %d\n", rows) }在上述优化后的代码中： GorpModel 结构体只包含通用字段，不再有 CRUD 方法。
例如，可以忽略该数组，或者使用一个默认值代替。
确保你想暴露给用户的函数、结构体、变量等名称以大写字母开头。
找到正确的命令代码并确保硬件配置正确是成功控制三星电视的关键。
即使是匿名嵌入的结构体，在创建外部结构体实例时也必须通过复合字面量进行显式初始化。
对于单个请求或用户的日志追溯，可能显得直接。
通过在运行时构建数据库配置数组并利用 $this->load->database() 方法，开发者可以轻松地连接到外部数据库，并执行复杂的数据集成任务。
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无论选择哪种方式，关键是保证日志输出的原子性和顺序性，避免内容错乱。
指定输入/输出文件路径： 这是最常见的场景之一。
在这种情况下，线程数量可以设置为逻辑核心数，但实际性能提升可能不如预期。
") } // 7. 演示验证失败的情况（例如，签名不匹配） fmt.Println("\n--- 演示签名不匹配导致验证失败 ---") // 尝试用一个错误的签名进行验证 wrongSignature := bytes.Repeat([]byte{0x01}, len(signature)) // 构造一个错误的签名 err = rsa.VerifyPKCS1v15(publicKey, crypto.SHA256, hashedBytes, wrongSignature) if err != nil { fmt.Printf("签名验证因签名不匹配而失败 (预期结果): %v\n", err) } else { fmt.Println("错误：签名验证在签名不匹配后仍然成功！

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