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Python-Tutorial

Beispiel für Python ABC -Modul

Abstrakte Klassen werden in Python über das ABC -Modul implementiert und werden verwendet, um Unterklassen zur Implementierung bestimmter Methoden zu zwingen. Verwenden Sie die ABC -Klasse und den AbstractMethod Decorator, um abstrakte Basisklassen wie die Make_Sound -Methode in der Tierklasse zu definieren. Die Unterklasse muss alle abstrakten Methoden neu schreiben, um zu instanziieren, ansonsten handelt es sich immer noch um eine abstrakte Klasse. Es unterstützt mehrfacher Vererbung, und die Unterklasse muss alle abstrakten Methoden implementieren. Es ist für Szenarien geeignet, die standardisierte Schnittstellen und einheitliches Verhalten erfordern, z. B. Plug-in-Systeme oder Framework-Designs, aber übermäßige Verwendung sollte vermieden werden, um die Code-Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Jul 11, 2025 am 02:12 AM

Arbeiten mit JSON -Daten in Python

Python kann JSON -Daten über das JSON -Modul verarbeiten, wobei hauptsächlich String -Transfer- und Objekttransfer, Dateilesen und Schreiben sowie die Verarbeitung von Kompatibilitätstypen enthalten ist. ① Verwenden Sie JSON.Loads (), um JSON -Strings in Python -Objekte umzuwandeln. Wenn die Konvertierung fehlschlägt, müssen Sie Ausnahmen fangen. ② Verwenden Sie JSON.Dumps (), um Python -Daten in JSON -Zeichenfolgen umzuwandeln, und Sie können Parameter wie Einrückung festlegen, sicherstellen, dass_ascii; ③ Verwenden Sie json.load () und json.dump (), um JSON -Dateien zu lesen und zu schreiben, ohne s hinzuzufügen; ④ Wenn Sie spezielle Typen bearbeiten, müssen Sie in Grundtypen oder benutzerdefinierte Encoder konvertieren. ⑤ verschachtelte Strukturen können normal verarbeitet werden, aber Sie müssen auf hierarchische Beziehungen beim Zugriff achten.

Jul 11, 2025 am 02:10 AM

Wie verspotte ich eine Python -Klasse für Unit -Tests?

Beim Schreiben von Unit -Tests für Python -Klassen kann die Mock -Technologie externe Abhängigkeiten umgehen und wird hauptsächlich mit dem unittest.mock -Modul oder dem Handbefaden implementiert. 1. Verwenden Sie unittest.mock.patch, um das spezifische Methodenverhalten zu ersetzen, z. B. den Rückgabewert der Mock -Klasse -Methode und überprüfen Sie den Aufruf. 2. Erstellen Sie eine Scheinklasse, um die reale Klasse zu ersetzen und das Gesamtverhalten zu simulieren. 3. Verwenden Sie MagicMock, um schnell gefälschte Daten zu generieren und sie in Kombination mit Patch zu verwenden. Der Kern besteht darin, die externe Umgebung durch "eigenständige" und "voreingestellte Ergebnisse" zu isolieren, sodass sich der Test auf die Logik selbst konzentriert.

Jul 11, 2025 am 02:01 AM

python Unit -Tests

Python für Loop vs während der Schleife

Für Traversal -Szenen mit bekannter Anzahl von Schleifen eignet sich für konditionell angetriebene Schleifen. 1. für durchqueren Sequenzen oder iterable Objekte wie Listen, Zeichenfolgen, Bereiche usw. mit klarer und automatischer Kontrolle der Anzahl der Schleifen; 2. Die Variablen müssen sich auf das bedingte Urteilsvermögen verlassen, um das Ende der Schleife zu kontrollieren, was für Situationen geeignet ist, in denen die Anzahl der Schleifen ungewiss ist. 3. Achten Sie darauf, die Variablen bei Verwendung zu aktualisieren, wenn Sie während der Verwendung verwendet werden. Andernfalls ist es einfach, zu einer toten Schleife zu führen. 4. Die beiden sind in bestimmten Situationen austauschbar, aber es sollte klarer erfolgen: zum Durchqueren von Daten bei der Verwendung der bedingten Kontrolle.

Jul 11, 2025 am 01:58 AM

java Programmierung

Wie man mit der API -Rate umgeht, die in Python begrenzt ist

Der Schlüssel zum Umgang mit API -Geschwindigkeitsgrenzen besteht darin, die Regeln zu verstehen und die Häufigkeit von Anfragen zu steuern. 1. Überprüfen Sie zunächst die Tempolimitinformationen im API -Dokument und im Antwortheader und klären Sie die Tempolimit -Strategie und den Antwortcode nach dem Trigger. 2. Verwenden Sie die Zeit. 3. Verwalten Sie automatisch den Tempolimit und den Mechanismus mit Bibliotheken von Drittanbietern wie Ratelimit und Hartnäckigkeit; 4. Für groß angelegte Aufgaben kann der Tempolimit-Controller den Anforderungsstatus aufzeichnen und den Anforderungs-Rhythmus dynamisch anpassen, um sich an die Tempolimit-Regeln verschiedener APIs anzupassen.

Jul 11, 2025 am 01:54 AM

python API -Geschwindigkeitsbegrenzung

So extrahieren Sie alle Links aus einer Webseite mit Python

Um alle Links von einer Webseite zu extrahieren, ist die Verwendung von Pythons Anfragen und BeautifulSups der einfachste Weg, dies zu tun. Die Schritte lauten wie folgt: 1. Installieren Sie Abhängigkeiten: Anfragen und BeautifulSoup4; 2. Verwenden Sie Anfragen, um Seite HTML zu erhalten. 3.. Verwenden Sie BeautifulSoup, um alle Tags zu analysieren und zu finden. 4. Extrahieren Sie das HREF -Attribut jedes Tags; 5. Behandeln Sie optional relative Links und filtern Sie ungültige Links. 6. Sparen Sie optional die Ergebnisse oder weitere Verarbeitung. Der Beispielcode druckt alle Hyperlinks auf der aktuellen Seite. Wenn Sie eine höhere Leistung benötigen, können Sie LXML XPath -Alternative verwenden, was zum Krabbeln einer großen Anzahl von Seiten geeignet ist. Der gesamte Prozess erfordert Aufmerksamkeit auf die Verarbeitung und Unterschiede zur Verbindungsformat und Unterschiede

Jul 11, 2025 am 01:48 AM

python Web -Links

Wie man eine Liste in Python durchschlägt

Die Verwendung einer für die Schleife zum Durchqueren der Liste ist die direkteste und empfohlenste Art und Weise in Python. 1. auf die Listenelemente können nach dem für die für die Schleife nachgegebene Sequenz zugegriffen werden, und der variable Name sollte die Bedeutung des Elements eindeutig ausdrücken. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um gleichzeitig die Elemente und den Index zu erhalten. Wenn Sie von 1 zählen müssen, können Sie den Parameter Start = 1 hinzufügen. 3. Obwohl Sie während der Schleife durchqueren können, müssen Sie den Index manuell steuern und Fehler anfällig machen. Es wird empfohlen, ihn in speziellen Fällen zu verwenden. Das Beherrschen dieser Methoden kann die Klarheit und Effizienz von Code verbessern.

Jul 11, 2025 am 01:46 AM

Erklären Sie Python -Namespaces und Geltungsbereich.

Ein Namespace ist eine Karte des Namens zum Objekt, und das Zielfernrohr bestimmt den zugänglichen Bereich. 1. Der Namespace ist in drei Typen unterteilt: integriert, Modul und Funktion, jeweils unabhängig; 2. Der Umfang wird nach Legb-Regeln durchsucht, nämlich lokal, verschachtelt, global und eingebaut; 3. Die globalen oder nichtlokalen Schlüsselwörter sind erforderlich, um externe Variablen zu ändern. 4. Häufige Probleme umfassen das Ändern von Variablen ohne Deklaration, Zugriff auf Variablen außerhalb eingerateter Blöcke und dem Importnamen des widersprüchlichen Moduls usw. Das Verständnis dieser Konzepte kann dazu beitragen, klarere und kontrollierbarere Code zu schreiben und häufige Fehler zu vermeiden.

Jul 11, 2025 am 01:43 AM

python Namespace

Handling Dateipfade und Verzeichnisse in Python (OS und Pathlib)

Es wird empfohlen, zuerst das Pathlib -Modul zu verwenden. 1. Beim Pfadnähten ist die Pathlib -Pfadobjektsyntax prägnanter und unterstützt Kettenaufrufe. 2. Bei der Beurteilung, ob der Weg existiert und Typen existiert, ist die objektorientierte Methode von Path natürlicher. 3. Wenn Sie das aktuelle Skriptverzeichnis erhalten, ist Pfad einfacher und intuitiv; 4. Beim Durchqueren des Verzeichnisses unterstützt Path.glob () Platzhalter und rekursive Suchanfragen flexibler; 5. Das Betriebssystemmodul hat eine lange Geschichte und ist kompatibel, geeignet für die Wartung alter Projekte. Beide haben ihre eigenen Vorteile und wählen entsprechend den Projektbedürfnissen.

Jul 11, 2025 am 01:41 AM

So behandeln Sie einen 403 verbotenen Fehler in Python -Anfragen

Bei der Begegnung einer Anfrageanforderung Rückgabe 403 -Fehler sollten Sie zunächst bestätigen, ob die URL korrekt ist. Setzen Sie dann einen geeigneten Benutzer-Agent-Anforderungs-Header ein, um den Browserzugriff zu simulieren. Wenn die Seite angemeldet werden muss, simulieren Sie die Anmeldung, um Cookies zu erhalten, oder fügen Sie manuell Cookies hinzu. Steuern Sie die Anforderungsfrequenz, um zu vermeiden, dass das Auslösen des Anti-Crawling-Mechanismus ausgelöst wird, und verwenden Sie gegebenenfalls eine Proxy-IP. Überprüfen Sie den Antwortinhalt, um den spezifischen Grund für die Ablehnung des Zugriffs zu erhalten.

Jul 11, 2025 am 01:41 AM

Beispiel für Python -Klasse

Die Klasse von Python ist eine Vorlage zum Erstellen von Objekten, die Daten und Operationen zusammenfassen. Zum Beispiel kann das Definieren einer Personklasse Attribute wie Name und Alter und Methoden wie Say_hello enthalten, die von Classiclerson implementiert werden können: Def__init __ (Selbst, Name, Alter): self.name = name; self.age = älter; defsay_hello (self): drucken (f "Hallo, ich bin {name {name}}, dieses Jahr {{} jahrelang. Die Verwendung von Klassenorganisationen kann das Programm durch die Kapselung wie der Schüler klarer machen

Jul 11, 2025 am 01:40 AM

Wie man über Zeilen in einem Pandas -Datenframe iteriert

Die häufigsten Methoden zur Iteration durch Pandasdataframe -Zeilen sind Iterrowrows () und Itertuples (). Iterrows () eignet sich für kleine Datenvolumen und Debugging, Returns (Index, Zeile) Tupel, Zeile ist ein Serienobjekt, und Spaltenfelder werden über den String -Index zugegriffen. ItertUples () gibt mit dem Namen Tupel zurück, unterstützt Punktzugriffsfelder und hat eine höhere Leistung und ist für die Big -Data -Verarbeitung geeignet. Zusätzlich bewerben Sie sich (), df.loc/iloc [i] oder konvertieren Sie sie in Wörterbuchlisten, aber die Leistung und Lesbarkeit sind normalerweise nicht so gut wie die beiden vorherigen. Achten Sie darauf, dass die Änderung des Datenframs in Schleifen vermieden wird, und geben Sie den vektorisierten Vorgängen Vorrang, um die Effizienz zu verbessern.

Jul 11, 2025 am 01:39 AM

Iteration

Wie benutze ich Super () in einer Python -Klasse?

Super () wird in Python -Klassen verwendet, um Methoden von übergeordneten Klassen aufzurufen, insbesondere für Erbszenarien. Es ist nicht auf die __init__ -Methode beschränkt, kann auch überall verwendet werden, um auf die übergeordnete Klassenmethode zugreifen zu müssen. Wenn Sie Super () verwenden, stellt sicher, dass die Initialisierungslogik der übergeordneten Klasse ordnungsgemäß funktioniert, z. B. die Originalversion kann weiterhin aufgerufen werden, wenn die Unterklasse die Methode neu schreibt. 1. Verwenden Sie Super () in __init__, um die Initialisierungslogik der übergeordneten Klasseninitialisierungen auszuführen. 2. Super () unterstützt die Methode Parsing Order (MRO) unter mehreren Vererbung und ruft sie in C3 linearer Reihenfolge auf; 3.. Es wird empfohlen, Hartcode-Namensklassennamen zu vermeiden und Super () direkt zu verwenden, um die Code-Wartung zu verbessern.

Jul 11, 2025 am 01:38 AM

So fügen Sie Typen Hinweise zu einer Python -Funktion hinzu

Zu den Methoden zum Hinzufügen von Typ-Eingabeaufforderungen zu Python-Funktionen gehören: 1. Annotate-Parameter und Rückgabewerte des Basistyps, wie z. B. Defgreet (Name: Str)-> str; 2. Verwenden Sie Union und optional, um mit mehreren Arten von Möglichkeiten wie Parse_age umzugehen, um Union zurückzugeben [int, keine]; 3.. Annotieren Sie komplexe Strukturen mit Liste, Diktat usw., z. B. calculate_cores, um die Liste [int] zu erhalten; 4. Definieren Sie benutzerdefinierte Typen über typedDict oder Protokoll, geeignet für große Projekte. Eingabeaufforderungen verbessern die Code -Lesbarkeit und reduzieren Fehler. Es wird empfohlen, ihn Schritt für Schritt anzuwenden.

Jul 11, 2025 am 01:37 AM

python