* * @param \Illuminate\Http\Request $request * @param int $companyId * @return \Illuminate\Http\JsonResponse */ public function analyzeLogs(Request $request, $companyId) { // 从请求中获取状态码，如果未提供则使用默认值或抛出错误 $statusCode = $request->input('status_code', 400); // 构建基础查询 $query = WebhookLog::where('company_id', $companyId) ->where('status_code', $statusCode); // --- 统计今天的日志 --- $todayLogsCount = (clone $query)->whereBetween('updated_at', [ Carbon::today()->startOfDay(), Carbon::today()->endOfDay() ]) ->count(); // --- 统计过去24小时的日志 --- $last24hLogsCount = (clone $query)->where('updated_at', '>=', Carbon::now()->subDay()) ->count(); // --- 获取今天的日志列表（例如，用于展示）--- $todayLogsList = (clone $query)->whereBetween('updated_at', [ Carbon::today()->startOfDay(), Carbon::today()->endOfDay() ]) ->orderBy('updated_at', 'desc') ->get(); return response()->json([ 'company_id' => $companyId, 'status_code' => $statusCode, 'today_logs_count' => $todayLogsCount, 'last_24h_logs_count' => $last24hLogsCount, 'today_logs_list' => $todayLogsList->toArray(), // 将集合转换为数组以便JSON输出 ]); } }注意事项： 在需要多次使用同一个基础查询时，可以使用 (clone $query) 来避免修改原始查询对象，确保每个统计或获取操作都是基于独立的查询构建器实例。
如果你的字典很大，这种重复的查找会累积成不小的开销。
引言：Docker化Python应用中的导入困境 在本地开发环境中运行正常的python应用，在通过docker容器部署后，却可能遭遇modulenotfounderror或importerror。
避免过度复杂的标签组合，以免降低可读性。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 考虑以下Go代码片段：package main type Item struct { Key string Value string } type Blah struct { Values []Item // 这是一个切片类型字段 } func main() { var list = [...]Item{ // 这是一个数组，类型是 [2]Item Item{ Key: "Hello1", Value: "World1", }, Item{ Key: "Hello2", // 修正了原文中的重复Key Value: "World2", }, } // 错误的尝试：将数组的指针赋值给切片字段 _ = Blah{ Values: &list, // 编译错误！
私有仓库认证： 如果私有仓库需要认证，你可能需要在pip install命令中通过用户名和密码（例如https://user:password@your.private.repo/simple/）或通过配置pip的配置文件（pip.conf或pip.ini）来提供凭据。
示例代码（概念性）： 首先，安装Celery及其消息代理（例如Redis）：pip install celery redis定义Celery应用和任务（app/celery_app.py）：from celery import Celery # 配置Celery，使用Redis作为消息代理和结果存储 celery_app = Celery( 'my_fastapi_tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0' ) # 定义一个模拟的耗时任务，它可能需要访问“缓存”数据 @celery_app.task def process_huge_data_task(data_id: str): """ 模拟处理大量数据的任务。
优化图片和静态资源加载。
在go语言开发中，将字符串（string）类型的数据转换为整数（int）类型是一个非常普遍的操作。
s.iloc[0]则安全地获取了该Series的第一个元素（索引为0），包括NaN值。
可以使用列表推导式或map函数来实现这个包装过程。
该方案通过在Numba加速的循环中仅计算所需的距离，并直接构建稀疏矩阵，显著提升了大规模稀疏场景下的计算效率，实现了高达千倍的性能提升。
例如，输入一个任意长度的 uint8 数组，期望返回一个固定长度为 257 的 uint64 计数数组。
x.upper() if i % 2 == 0 else x 是一个条件表达式。
返回一个指向新底层数组的新切片。
它可以解析日志（特别是JSON格式的结构化日志），添加元数据（如Pod名称、Namespace、容器ID），然后将日志发送到Elasticsearch、Loki、Kafka、S3等各种目的地。
强大的语音识别、AR翻译功能。
整个过程不复杂，适合本地开发或轻量级部署场景。
只要把测试写好，流程配稳，Golang 项目的自动化就能跑得又快又准。
116 查看详情 3. 时间单位转换 chrono 支持多种时间单位，可以通过 duration_cast 转换： 纳秒：std::chrono::nanoseconds 微秒：std::chrono::microseconds 毫秒：std::chrono::milliseconds 秒：std::chrono::seconds 分钟：std::chrono::minutes 小时：std::chrono::hours 例如，获取微秒级精度： auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start); std::cout << "耗时: " << duration.count() << " 微秒" << std::endl; 4. 简化计时封装 可以封装一个简单的计时类或函数，便于重复使用： struct Timer { std::chrono::steady_clock::time_point start_time; <pre class='brush:php;toolbar:false;'>Timer() { start_time = std::chrono::steady_clock::now(); } void reset() { start_time = std::chrono::steady_clock::now(); } long long elapsed_ms() const { auto now = std::chrono::steady_clock::now(); auto ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(now - start_time); return ms.count(); }};使用方式： Timer timer; // ... 执行代码 std::cout << "耗时: " << timer.elapsed_ms() << "ms" << std::endl; 基本上就这些。

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