1.从源码方面来分析Fragment管理中 Add() 方法
2.lodash源码解析：reject、源码remove、分析repeat、源码replace、分析result...
3.Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的源码数值进行替换操作（附源码和实现效果）

从源码方面来分析Fragment管理中 Add() 方法

       本文深入解析了Android中Fragment管理中的关键方法——Add()。Add()方法作为添加Fragment的分析网易云代挂四合一源码基础操作，其用法直观且简便。源码例如，分析向Activity中添加一个Fragment的源码代码如下：

       getSupportFragmentManager().beginTransaction().add(R.id.fragmenta,new FragmentA()).commit();

       在实际应用中，我们通常需要添加多个Fragment以实现界面的分析动态切换。如微信底部导航栏，源码每个按钮对应一个不同的分析Fragment。通过Add()方法配合hide和show，源码可以实现Fragment之间的分析平滑切换。

       我们以两个Fragment为例，源码实现了MainActivity的欣颖科技源码布局和内容。通过简单的代码实现，我们观察到Fragment的生命周期。初次运行时，输出如下日志；点击FragmentB后，再次点击FragmentA和B时，日志显示FragmentA和B只会初始化一次，证明了通过hide和show进行切换时，初始化效果的实现。

       接着，我们介绍了replace方法。replace方法实际上包含了remove和add的组合，用于在FragmentManager中替换Fragment。若切换到下一个Fragment时，上一个Fragment不再需要，可以使用replace方法。java订餐 系统源码若需要保留上一个Fragment，API提供了相应的addBackToStack方法。

       修改MainActivity代码中的逻辑，再次执行并观察日志。在初次初始化时，日志保持一致；点击FragmentB后，发现Fragment调用了destroy方法，而点击FragmentA时，界面显示的仍是FragmentB。此时，我们修改了逻辑，使得每次切换时，Fragment都会重新调用onCreateView到onDestroyView的所有方法，实现了布局层的完整销毁和重建。

       特别提醒，悍将传世源码.rar当进行Fragment嵌套时，若需要在返回时跳过中间的Fragment，使用FragmentManager.popBackStackImmediate方法可以实现弹出指定TAG的Fragment，并清除其之前的Fragment，从而实现更深层次的返回。

       本文代码示例和完整代码资源可以通过点击此处传送门获取，或者查看下方小卡片。

       最后，我想强调的是，技术的追求永无止境。对于程序员而言，不断提升自己，对每一行代码、每一个工具负责，深入理解其底层原理，手机网站 源码是提升技术能力的关键。Android架构师之路漫长而艰辛，与君共勉。

lodash源码解析：reject、remove、repeat、replace、result...

       本文解析 lodash 中的 R 开头零散小方法，包括 reject、remove、repeat、replace、result、round。将从变参函数处理、lodash 实现细节、依赖方法 negate、核心方法 random、reject、remove、repeat、replace、result、round，直至原生实现进行深入剖析。

       对变参的处理：随机方法 random 的实现思路巧妙，涉及多种情况处理，如参数长度与类型判定。

       lodash 实现时对参数处理复杂，采用灵活策略，如依据参数长度与类型进行分类处理。

       试验显示，随机方法 random 的 lodash 实现与原始 Math.random 相匹配。

       依赖的 lodash 方法 negate：一个接收函数作为参数并返回结果取反的函数。

       filter 方法：用于筛选数组元素，返回符合特定条件的元素。

       random 方法：对 Math.random 的封装，用于生成指定范围内的随机数。

       reject 方法：实现 filter 的相反功能，返回数组中不符合特定条件的元素。

       remove 方法：在原数组中删除指定元素，返回删除元素形成的数组。

       repeat 方法：采用快速幂算法实现元素重复，提高效率。

       result 方法：类似 get 方法，实现简洁高效，尽量减少变量定义。

       round 方法：实现带精度的四舍五入，通过 createRound 方法实现，支持不同近似函数。

       createRound() 方法：接收参数 floor、ceil、round，返回相应近似函数。

       带 e 显示的浮点数处理与不带 e 的处理过程不同，后者通常涉及更直接的数值操作。

       原生实现：repeat、replace、round 方法是 ECMAScript 中 String.prototype 的原生实现，可直接使用。

       remove 和 result 方法的原生实现需遵循 lodash 类似的思路，以优化性能与代码简洁性。

       以 reject 方法为例，其核心逻辑通过创建一个 complement 函数实现，该函数接收一个函数 f 作为参数，返回新的函数执行时返回的结果为 !f(...args)，从而实现功能。

Python数据分析实战-对DataFrame（Excel）某列的数值进行替换操作（附源码和实现效果）

       实现功能：

       本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame（Excel）中的某列数值进行替换操作，并提供相关源码和实现效果，旨在帮助您掌握数据处理技巧。

       代码分为以下两种情况：

       1、将A列的数值进行直接替换，例如将A列中的1替换为，3替换为，4替换为

       代码示例：

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 直接替换A列数值

       df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       2、将A列的数值进行替换为新的数值（新建新的一列），例如新建E列，将A列中替换为1

       代码示例：

       python

       import pandas as pd

       # 加载Excel文件

       df = pd.read_excel('data.xlsx')

       # 创建新列并替换A列数值

       df['E'] = df['A'].replace({ :1})

       # 保存替换后数据

       df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)

       实现效果：

       上述代码执行后，将对原始数据文件进行处理，将指定列的特定数值替换为新的数值，并生成更新后的数据文件。通过替换操作，您可以快速调整数据，满足数据分析和处理需求。