


Lassen Sie uns anhand realer Beispiele tiefer in die Prinzipien und Konzepte der **objektorientierten Programmierung (OOP)** von Python eintauchen
Nov 16, 2024 pm 07:31 PM1. Klassen und Objekte: Ihre Blaupause und Bausteine
- Klasse: Stellen Sie sich eine Klasse als Blaupause für ein Objekt vor. Es definiert, welche Eigenschaften (Attribute) und Aktionen (Methoden) die darauf basierenden Objekte haben werden.
- Objekt: Eine Instanz einer Klasse, die Sie erstellen und mit der Sie interagieren.
Beispiel:
class Dog: # The constructor method def __init__(self, name, breed): self.name = name # Attribute self.breed = breed # Method (function in the class) def bark(self): print(f"{self.name} says woof!") # Creating an object of the Dog class dog1 = Dog("Buddy", "Golden Retriever") dog1.bark() # Output: Buddy says woof!
Hier ist Dog eine Klasse (die Blaupause) und dog1 ist ein Objekt, das aus dieser Blaupause erstellt wurde.
2. Kapselung: Interne Details verbergen
Bei der Kapselung geht es darum, Daten sicher zu halten und die Interaktion mit ihnen nur durch kontrollierte Methoden zu erm?glichen. Durch die Verwendung von privaten-Attributen (mit dem Pr?fix _ oder __) stellen wir sicher, dass nicht direkt auf sie zugegriffen werden kann.
Beispiel:
class BankAccount: def __init__(self, balance): self.__balance = balance # Private attribute def deposit(self, amount): self.__balance += amount def get_balance(self): return self.__balance account = BankAccount(100) account.deposit(50) print(account.get_balance()) # Output: 150
__balance ist privat, daher interagieren wir nur über die Methoden Deposit() und get_balance() damit.
3. Vererbung: Weitergabe der Eigenschaften
Vererbung erm?glicht einer Klasse (untergeordneten Klasse), Attribute und Methoden von einer anderen Klasse (übergeordneter Klasse) abzuleiten, wodurch die Wiederverwendung von Code erm?glicht und eine natürliche Hierarchie erstellt wird.
Beispiel:
class Animal: def __init__(self, name): self.name = name def make_sound(self): pass class Dog(Animal): def make_sound(self): return "Woof!" class Cat(Animal): def make_sound(self): return "Meow!" dog = Dog("Buddy") cat = Cat("Whiskers") print(dog.make_sound()) # Output: Woof! print(cat.make_sound()) # Output: Meow!
Hier erben Hund und Katze von Tier, was bedeutet, dass sie gemeinsame Eigenschaften und Verhaltensweisen teilen k?nnen, aber durch Methodenüberschreibung auch einzigartige Verhaltensweisen aufweisen.
4. Polymorphismus: Eine Schnittstelle, mehrere Formen
Polymorphismus erm?glicht es Methoden, abh?ngig vom Objekt, das sie aufruft, eine unterschiedliche Leistung zu erbringen. Dies ist in F?llen wie dem überschreiben von Methoden in untergeordneten Klassen nützlich, in denen jede Unterklasse ein Verhalten auf ihre eigene Weise implementieren kann.
Beispiel:
class Shape: def area(self): pass class Square(Shape): def __init__(self, side): self.side = side def area(self): return self.side * self.side class Circle(Shape): def __init__(self, radius): self.radius = radius def area(self): return 3.14 * self.radius * self.radius shapes = [Square(4), Circle(3)] for shape in shapes: print(shape.area())
Jede Form berechnet ihre Fl?che anders, auch wenn sie denselben Methodennamen haben, n?mlich ?area()“. Das ist Polymorphismus in Aktion.
5. Abstraktion: Komplexe Realit?ten vereinfachen
Abstraktion konzentriert sich darauf, nur wesentliche Merkmale anzuzeigen und komplexe Details zu verbergen. Dies wird h?ufig mithilfe von abstrakten Klassen oder Schnittstellen (unter Verwendung des abc-Moduls in Python) erreicht.
Beispiel:
from abc import ABC, abstractmethod class Vehicle(ABC): @abstractmethod def start_engine(self): pass class Car(Vehicle): def start_engine(self): return "Car engine started!" class Motorcycle(Vehicle): def start_engine(self): return "Motorcycle engine started!" car = Car() motorcycle = Motorcycle() print(car.start_engine()) # Output: Car engine started! print(motorcycle.start_engine()) # Output: Motorcycle engine started!
Hier ist Vehicle eine abstrakte Klasse, die start_engine definiert, aber nicht implementiert. Die Klassen ?Auto“ und ?Motorrad“ bieten spezifische Implementierungen, die es uns erm?glichen, uns nur auf das Verhalten zu konzentrieren, das für jeden Fahrzeugtyp relevant ist.
Alles zusammenbringen: OOP-Superkr?fte freigeschaltet
Durch die Beherrschung dieser OOP-Prinzipien – Kapselung, Vererbung, Polymorphismus und Abstraktion – schreiben Sie nicht nur Code; Sie entwerfen ein ganzes System mit Struktur, Klarheit und Effizienz.
Willkommen im Python-Club der ?coolen Architekten“. ??"
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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
