Cet article explore les concepts de programmation modulaire de Python: modules et packages. Nous couvrirons la création de modules, la définition de fonctions et de classes en leur sein, et en les utilisant dans les projets. Nous examinerons également la création de packages en organisant des modules connexes dans des répertoires, en important des modules à partir de packages et en utilisant les ressources intégrées de Python. à la fin, vous comprendrez comment structurer le code efficacement pour la maintenabilité, la réutilisabilité et la lisibilité.
Concepts clés:
- modules et packages python: Les modules sont des fichiers python uniques contenant du code (fonctions, classes, etc.), agissant comme des unités autonomes. Packages Modules liés au groupe dans les répertoires pour les projets plus grands.
- Application pratique: Nous allons démontrer la création et l'utilisation de modules et de packages à travers des exemples pratiques, couvrant diverses méthodes d'importation (absolues et relatives) et l'attribut
__all__
pour les importations contr?lées. - Avantages en développement: L'article met l'accent sur les avantages de la modularité: amélioration de la lisibilité du code, maintenabilité, réutilisabilité et collaboration améliorée. Nous mettrons également en évidence la bibliothèque standard Python et les packages tiers de PYPI.
Modules: les blocs de construction
Un module Python est un seul fichier .py
contenant du code Python. Il s'agit d'une unité autonome, imporable dans d'autres programmes. Cela favorise:
- maintenabilité: Les modifications d'un module n'affectent pas toute l'application.
- Réutilisabilité: écrivez une fois, utilisez plusieurs fois.
- Collaboration: Les équipes peuvent travailler simultanément sur des modules séparés.
- lisibilité: Les noms de fichiers effacés (par exemple,
databaseConnection.py
) indiquent les fonctionnalités.
Création d'un module simple:
Créons sample.py
:
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
Ce module contient une variable et deux fonctions. Vous pouvez l'exécuter directement (python sample.py
) ou l'importer dans d'autres modules.
Utilisation de modules:
-
import
Instruction: importe le module entier.
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
-
from
Mot-clé: importe des éléments spécifiques.
# another_module.py from sample import greet, sum_numbers print(greet("Charlie")) print(sum_numbers(4, 5))
-
as
mot-clé: crée un alias.
# another_module.py import sample as s print(s.greet("David"))
Les bonnes pratiques de dénomination des modules incluent des minuscules avec des traits de soulignement (par exemple, my_module.py
).
Packages: Organisation des modules
Les packages organisent des modules connexes en répertoires. Un répertoire devient un package lorsqu'il contient un fichier __init__.py
(peut être vide). Cela permet une structuration hiérarchique (sous-packages).
Batiment et gestion des packages:
Exemple de structure:
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
à la fois my_package
et subpackage
sont des packages en raison de leurs fichiers __init__.py
.
Importation à partir de packages:
- Importations absolues: Spécifiez le chemin complet.
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
- Importations relatives: Utilisez des points (
.
) pour spécifier des chemins relatifs dans le package. (Utiliser avec prudence, en particulier dans les projets plus grands).
L'attribut __all__
:
L'attribut __all__
dans un module __init__.py
contr?le ce qui est importé lors de l'utilisation from package import *
. Il répertorie les noms à importer. Cela favorise un meilleur contr?le et empêche les importations accidentelles d'éléments internes.
Python Standard Library and tiers packages:
La bibliothèque Python Standard fournit de nombreux modules intégrés (par exemple, os
, math
, json
). PYPI (Python Package Index) héberge des milliers de packages tiers, installables en utilisant pip
.
Emballage et distribution:
setuptools
Aide à créer des packages distribuables (source et binaire). twine
télécharge des packages sur PYPI. Les versions, la documentation, les licences et les tests appropriés sont cruciaux pour une distribution réussie.
Conclusion:
Les modules et les packages sont essentiels pour écrire le code Python bien structuré, maintenable et réutilisable. La ma?trise de ces concepts améliore vos capacités d'efficacité de codage et de collaboration.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.
