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.

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.

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.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

Comment gérer efficacement les grands fichiers JSON dans Python? 1. Utilisez la bibliothèque IJSON pour diffuser et éviter le débordement de mémoire via l'analyse par éléments par éléments; 2. S'il est au format JSONLINes, vous pouvez le lire ligne par ligne et le traiter avec json.loads (); 3. Ou divisez le grand fichier en petits morceaux, puis le traitez séparément. Ces méthodes résolvent efficacement le problème de limitation de la mémoire et conviennent à différents scénarios.

Les paramètres par défaut de Python sont évalués et les valeurs fixes lorsque la fonction est définie, ce qui peut entra?ner des problèmes inattendus. L'utilisation d'objets variables tels que les listes en tant que paramètres par défaut conservera les modifications, et il est recommandé d'utiliser aucune à la place; La portée du paramètre par défaut est la variable d'environnement lorsqu'elle est définie, et les modifications de variable ultérieures n'affecteront pas leur valeur; évitez de s'appuyer sur les paramètres par défaut pour enregistrer l'état, et l'état d'encapsulation de classe doit être utilisé pour assurer la cohérence de la fonction.

Dans Python, la méthode de traverser les tuples avec des boucles pour les boucles comprend directement itérer les éléments, obtenir des indices et des éléments en même temps, et le traitement des tuples imbriqués. 1. Utilisez la boucle pour accéder directement à chaque élément de séquence sans gérer l'index; 2. Utilisez EnuMerate () pour obtenir l'index et la valeur en même temps. L'indice par défaut est 0 et le paramètre de démarrage peut également être spécifié; 3. Les tuples imbriqués peuvent être déballés dans la boucle, mais il est nécessaire de s'assurer que la structure des sous-tables est cohérente, sinon une erreur de déballage sera augmentée; De plus, le tuple est immuable et le contenu ne peut pas être modifié dans la boucle. Les valeurs indésirables peuvent être ignorées par \ _. Il est recommandé de vérifier si le tuple est vide avant de traverser pour éviter les erreurs.

Python implémente les appels API asynchrones avec Async / Await avec AIOHTTP. Utilisez Async pour définir les fonctions Coroutine et les exécuter via le pilote asyncio.run, par exemple: asyncdeffetch_data (): AwaitAsyncio.Sleep (1); lancer des demandes HTTP asynchrones via AIOHTTP, et utilisez AsyncWith pour créer des clients de clients et attendre le résultat de la réponse; utiliser asyncio.gather pour emballer la liste des taches; Les précautions comprennent: éviter les opérations de blocage, ne pas mélanger le code de synchronisation et le jupyter doit gérer les boucles d'événements spécialement. Master Eventl