


Wie kann ich den Quellcode einer Python-Funktion programmgesteuert abrufen?
Abrufen des Quellcodes einer Python-Funktion
Bei der Arbeit mit Python-Funktionen kann es sein, dass Sie deren Quellcode programmgesteuert abrufen müssen. Dies ist normalerweise nützlich, um die Implementierung der Funktion zu überprüfen oder zu Debugging-Zwecken.
Suche nach Funktionsmetadaten
Python bietet mehrere Mechanismen zum Überprüfen von Funktionsmetadaten, einschließlich des Attributs func_name, das den Namen der Funktion als zurückgibt eine Zeichenfolge. Dies bietet jedoch keinen direkten Zugriff auf den Quellcode.
Verwendung des Inspect-Moduls
Um den Quellcode einer Python-Funktion abzurufen, können Sie das Inspect-Modul nutzen. Wenn die Funktion in einer Quelldatei definiert ist, die im Dateisystem verfügbar ist, können Sie die Funktion inspect.getsource(foo) verwenden.
import inspect def foo(arg1, arg2): # do something with args a = arg1 + arg2 return a lines = inspect.getsource(foo) print(lines)
Dadurch wird der Quellcode der foo-Funktion so gedruckt, wie er erscheint in der Quelldatei.
Einschränkungen beim Abrufen des Quellcodes
Es ist wichtig zu beachten, dass, wenn die Funktion aus einem String, Stream kompiliert wird, oder aus einer kompilierten Datei importiert wurde, können Sie deren Quellcode möglicherweise nicht abrufen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich den Quellcode einer Python-Funktion programmgesteuert abrufen?. 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 gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

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 Listenlänge inkonsistent ist, können Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die längste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () können Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist prägnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten Längen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann während des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

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 können 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 können durch Pfaddefinition erfasst werden, während Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden können. 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 zunächst 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 schließlich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilität 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 können. 1. lokale Variablen werden zerstört, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt geändert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die äußeren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ändern möchten, 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 Verständnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverlässigerer Funktionen.

Ja, Sie können HTML -Tabellen mit Python und Pandas analysieren. Verwenden Sie zunächst die Funktion pandas.read_html (), um die Tabelle zu extrahieren, mit der HTML -Elemente in einer Webseite oder in einer String in eine DataFrame -Liste analysiert werden können. Wenn die Tabelle dann keinen klaren Spalten -Titel hat, kann sie behoben werden, indem die Header -Parameter angegeben oder das Attribut für Columns manuell festgelegt werden. Für komplexe Seiten können Sie die Anfragebibliothek kombinieren, um HTML -Inhalte zu erhalten, oder die BeautifulSoup verwenden, um bestimmte Tabellen zu lokalisieren. Achten Sie auf gemeinsame Fallstricke wie JavaScript-Rendering, Codierungsprobleme und Multi-Table-Erkennung.

Der Weg zum Zugang zu verschachtelten JSON -Objekten in Python besteht darin, zuerst die Struktur zu klären und dann Schicht für Schicht zu indexieren. Bestätigen Sie zunächst die hierarchische Beziehung von JSON, wie ein Wörterbuch verschachtelter Wörterbuch oder Liste; Verwenden Sie dann Wörterbuchschlüssel und Listenindex, um auf Ebene für Schicht zuzugreifen, z. B. Daten "Details" ["Zip"], um die ZIP -Codierung zu erhalten, Daten "Details" [0], um das erste Hobby zu erhalten. Um KeyError und IndexError zu vermeiden, kann der Standardwert durch die Methode .get () festgelegt werden, oder die Kapselungsfunktion Safe_get kann verwendet werden, um einen sicheren Zugriff zu erzielen. Für komplexe Strukturen suchen Sie rekursiv oder verwenden Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie JMespath.

DEF ist für komplexe Funktionen geeignet, unterstützt mehrere Zeilen, Dokumentenzeichenfolgen und Nisten. Lambda eignet sich für einfache anonyme Funktionen und wird häufig in Szenarien verwendet, in denen Funktionen von Parametern übergeben werden. Die Situation der Auswahl von Def: ① Der Funktionskörper hat mehrere Zeilen; ② Eine Dokumentbeschreibung ist erforderlich; ③ Mehrere Orte genannt. Bei der Auswahl einer Lambda: ① einmalige Verwendung; ② Kein Name oder Dokument erforderlich; ③ Einfache Logik. Beachten Sie, dass Lambda -Verzögerungsbindungsvariablen Fehler werfen und keine Standardparameter, Generatoren oder asynchronen Personen unterstützen können. Wählen Sie in tatsächlichen Anwendungen flexibel entsprechend den Bedürfnissen und geben Sie der Klarheit Priorität.
