API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。

Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書くことができます。

Pythonで大きなJSONファイルを効率的に処理する方法は？ 1. IJSONライブラリを使用して、アイテムごとの解析を介してメモリオーバーフローをストリーミングして回避します。 2. JSonlines形式の場合は、行ごとに読み取り、json.loads（）で処理できます。 3.または、大きなファイルを小さな部分に分割してから、個(gè)別に処理します。これらの方法は、メモリ制限の問題を効果的に解決し、さまざまなシナリオに適しています。

Pythonでは、ループを使用してタプルを通過する方法には、要素を直接繰り返し、インデックスと要素を同時(shí)に取得し、ネストされたタプルを処理する方法が含まれます。 1。インデックスを管理せずに、for loopを直接使用して、各要素に順番に各要素にアクセスします。 2。enumerate（）を使用して、同時(shí)にインデックスと値を取得します。デフォルトのインデックスは0で、開始パラメーターも指定できます。 3.ネストされたタプルはループで開梱できますが、サブタプル構(gòu)造が一貫していることを確認(rèn)する必要があります。さらに、タプルは不変であり、ループでコンテンツを変更することはできません。不要な値は\ _によって無視できます。エラーを避けるために、トラバースする前にタプルが空であるかどうかを確認(rèn)することをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?/p>

Pythonは、Async/async/awaitを使用して非同期APIコールを?qū)g裝します。 Asyncを使用してCoroutine関數(shù)を定義し、asyncio.runドライバーを介して実行します。 AIOHTTPを介して非同期HTTP要求を開始し、Asyncwithを使用してクライアントを作成し、応答結(jié)果を待ちます。 asyncio.gatherを使用して、タスクリストをパッケージ化します。予防策には、同期コードの混合ではなくブロッキング操作の回避、およびJupyterがイベントループを特別に処理する必要があります。マスターイベント

Pythonの純粋な関數(shù)は、同じ入力が與えられた副作用なしで常に同じ出力を返す関數(shù)を參照しています。その特性には次のものが含まれます。1。決定論、つまり、同じ入力は常に同じ出力を生成します。 2。副作用はありません。つまり、外部変數(shù)、入力データ、外の世界との相互作用はありません。たとえば、defadd（a、b）：Returna Bは純粋な機(jī)能です。これは、何回追加（2,3）が呼ばれても、プログラム內(nèi)の他のコンテンツを変更せずに常に5を返します。対照的に、グローバル変數(shù)を変更したり、入力パラメーターを変更したりする関數(shù)は、非純度関數(shù)です。純粋な機(jī)能の利點(diǎn)は次のとおりです。テストが容易で、同時(shí)実行に適し、パフォーマンスを改善するためのキャッシュの結(jié)果、Map（）やFilter（）などの機(jī)能的なプログラミングツールとよく一致させることができます。

Pythonでは、組み込みの最終キーワードはありませんが、名前の書き換え、ランタイムの例外、デコレーターなどを通じて卓越した方法をシミュレートできます。 2.メソッドの発信者タイプを判斷し、サブクラスの再定義を防ぐために例外を投げます。 3.カスタムデコレーターを使用して、メソッドを最終としてマークし、メタクラスまたはクラスデコレーターと組み合わせて確認(rèn)します。 4.動(dòng)作は、変更される可能性を減らすためのプロパティ屬性としてカプセル化できます。これらの方法はさまざまな程度の保護(hù)を提供しますが、どれもカバレッジの動(dòng)作を完全に制限するものはありません。