PyCharm 2023.3版本更新后，传统的sys.gettrace()方法已无法准确判断Python程序是否处于调试模式。
数组的切片 (Array of Slices) 数组的切片是指数组中的每个元素都是一个切片。
任务粒度：尽量让每个并行任务的计算量足够大，以摊销进程创建、数据传输和结果收集的固定开销。
这种批量更新方式可能导致数据实时性不足，并且在月末产生较大的写入压力。
不过，对于大多数应用而言，这种开销可以忽略不计。
理解底层机制： 深入理解range的工作原理，特别是其返回值的类型，有助于编写更健壮、更符合Go语言习惯的代码。
每次重构后，我都会再次运行所有测试，确保没有引入新的错误。
只要记住：有资源管理需求时，自己写拷贝构造函数，做深拷贝，避免内存错误。
使用Redis或Memcached缓存热点查询结果，设置合理过期时间 在应用层判断是否需要重新查询，比如根据数据更新时间戳决定缓存有效性 针对复杂统计类查询，可定时生成汇总表，避免实时计算 基本上就这些。
注意单位正确转换，如175厘米应输入1.75米。
使用 runtime.SetFinalizer 注册 finalizer，作为最后的保障，防止用户忘记调用 Free() 方法。
如果这些操作不是核心业务逻辑的强依赖，或者需要在脚本完全处理完所有请求后才执行，那么将其放在 shutdown function 中是一个不错的选择。
理解并遵循Go的组合哲学，避免强行将传统OOP继承模型套用到Go中，是编写地道、高效且易于维护的Go代码的关键。
总结 通过直接操作SagePrettyPrinter内部的SomeIPythonRepr._type_repr字典，我们可以实现对SageMath中现有数据类型美观打印输出的深度定制，即使是那些不可变类型也能被修改。
掌握好 mutex 配合 lock_guard 或 unique_lock 的使用，就能有效保护多线程下的共享数据安全。
性能: 对于非常大的数组或包含复杂JSON字符串的数组，循环解析可能会带来一定的性能开销。
入库时标准化： 在应用程序层面，在将电话号码存入数据库之前，就将其中的所有非数字字符移除，只存储纯数字。
volatile可与const同时使用，如volatile const int*表示程序不可修改但硬件可变的只读寄存器。
ReadCloser并没有“继承”Reader和Closer，而是“拥有”了它们所定义的所有方法。
1. 使用简单工厂函数根据类型字符串返回实现同一接口的不同产品实例；2. 工厂模式优势在于解耦、集中管理复杂创建逻辑、提升测试性与扩展性；3. 常见实现有简单工厂（单一函数）、工厂方法（接口+具体工厂结构体）和抽象工厂（创建相关产品族），适应不同复杂度场景。

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