Die With -Erkl?rung l?st Ressourcenmanagementprobleme durch automatische Freisetzung von Ressourcen. Es stellt sicher, dass Ressourcen wie Dateien, Netzwerkverbindungen oder Sperren ordnungsgem?? geschlossen werden k?nnen, selbst wenn nach der Verwendung eine Ausnahme auftritt, und vermeiden Speicherlecks oder Dateisperrungen, die sich aus dem manuellen Anruf zum Schlie?en () ergeben k?nnen. 1. Sie müssen bei der Bearbeitung von Dateien nicht manuell geschlossen werden, und es kann immer noch sicher geschlossen werden, wenn ein Fehler auftritt. 2. Es kann für jedes Objekt verwendet werden, das die Kontextverwaltung wie Thread -Sperren unterstützt, um sicherzustellen, dass das Schloss nach Ablauf des Blocks freigegeben wird. 3.. Es unterstützt benutzerdefinierte Kontextmanager, die durch Klassen oder Kontextmodule implementiert werden. 4.. Es sollte verwendet werden, wenn Ressourcen verarbeitet werden, die explizit gereinigt werden müssen, wodurch der Code pr?gnanter, sicher und einfach zu warten ist.
Die with
Anweisung in Python wird verwendet, um die Ausführung eines Codeblocks mit Setup- und Reinigungsaktionen zu wickeln. Es wird am h?ufigsten verwendet, wenn Sie mit Ressourcen wie Dateien, Netzwerkverbindungen oder Sperren arbeiten - wo Sie sicherstellen m?chten, dass die Ressource nach der Verwendung ordnungsgem?? freigegeben wird, auch wenn ein Fehler auftritt.

Welches Problem macht with
L?sung?
Zuvor with
mussten Entwickler die Ressourcen manuell verwalten, insbesondere die Handhabung von Dateien. Zum Beispiel:
Datei = open ('example.txt', 'r') content = file.read () Datei.close ()
Wenn zwischen open()
und close()
etwas schief ging, wird die Datei m?glicherweise nicht ordnungsgem?? geschlossen, was zu Problemen wie Speicherlecks oder gesperrten Dateien führen kann.

Die with
Erkl?rung stellt sicher, dass die Ressourcen sauber ver?ffentlicht werden, sobald sie nicht mehr ben?tigt werden - selbst wenn eine Ausnahme eintritt.
So verwenden Sie with
die Dateibehandlung
Dies ist wahrscheinlich der h?ufigste Anwendungsfall.

mit open ('example.txt', 'r') als Datei: content = file.read ()
- Die Datei wird automatisch geschlossen, sobald der Block beendet ist.
- Sie müssen nicht manuell anrufen
.close()
. - Wenn im Block ein Fehler auftritt, wird die Datei immer noch ordnungsgem?? geschlossen.
Sie k?nnen auch Zeile nach Zeile lesen:
mit open ('example.txt', 'r') als Datei: Für Zeile in der Datei: print (line.strip ())
Hinweis: Die
file
(in diesem Fall) ist nur imwith
Block zugegriffen.
Nutzung with
anderen Ressourcen
Die Handhabung der Datei ist nicht die einzige Verwendung. Jedes Objekt, das das Kontextmanagement unterstützt (dh, hat __enter__
und __exit__
-Methoden) kann with
werden.
Beispiel: Arbeiten mit Threads und Schl?ssern arbeiten
von der Threading -Importschloss lock = lock () mit Schloss: # Machen Sie etwas, das mit Thread-Sicherheit sein muss drucken ("Schloss wird gehalten")
Dies stellt sicher, dass das Schloss gleich nach dem Block abgeschlossen ist, sodass Ihr Code sauberer und sicherer wird.
Beispiel: benutzerdefinierte Kontextmanager
Sie k?nnen Ihre eigene mit einer Klasse oder dem contextlib
-Modul erstellen.
Verwenden einer Klasse:
Klasse mycontext: def __enter __ (selbst): print ("setup") Rückkehr selbst def __exit __ (self, exc_type, exc_val, exc_tb): print ("Reinigung") mit MyContext () als MC: print ("Inside Context")
Oder mit contextlib
für einfachere Funktionen:
Aus Contextlib importieren contextManager @ContextManager Def Simple_context (): print ("eingeben") Ertrag print ("exit") mit Simple_Context (): print ("Arbeit machen")
Wann solltest du with
benutzen?
Verwenden Sie es, wenn Sie es zu tun haben:
- Dateien oder I/A -Operationen
- Netzwerkstecke
- Datenbankverbindungen
- Faden- oder Prozesssperrungen
- Jede Ressource, die explizite Reinigung ben?tigt
Es macht Ihren Code:
- Reiniger (keine manuelle
close()
-Rate) - Sicherer (Aufr?umung l?uft immer)
- Einfacher zu lesen und zu warten
Nicht jedes Objekt in Python unterstützt with
, sondern viele integrierte und Drittbibliotheken. Wenn Sie wiederverwendbares Code schreiben, der Ressourcen verwaltet, sollten Sie einen Kontextmanager implementieren. Er erleichtert das Leben sp?ter das Leben sp?ter.
Grunds?tzlich ist das.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie benutzt man die 'mit' Erkl?rung in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

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.
