Python vous apprend à travailler efficacement et à créer votre propre outil de traduction d'écran

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 rafraîchie 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.

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 tâches; 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

Les fonctions pures dans Python se réfèrent à des fonctions qui renvoient toujours la même sortie sans effets secondaires compte tenu de la même entrée. Ses caractéristiques incluent: 1. Le déterminisme, c'est-à-dire que la même entrée produit toujours la même sortie; 2. Pas d'effets secondaires, c'est-à-dire pas de variables externes, pas de données d'entrée et aucune interaction avec le monde extérieur. Par exemple, Defadd (A, B): Returna B est une fonction pure car peu importe le nombre de fois qu'Add (2,3) est appelé, il renvoie toujours 5 sans changer d'autres contenus dans le programme. En revanche, les fonctions qui modifient les variables globales ou modifient les paramètres d'entrée sont des fonctions non-pure. Les avantages des fonctions purs sont: plus faciles à tester, plus adaptés à l'exécution simultanée, les résultats du cache pour améliorer les performances et peuvent être bien adaptés à des outils de programmation fonctionnelle tels que MAP () et Filter ().

Dans Python, bien qu'il n'y ait pas de mot-clé final intégré, il peut simuler des méthodes insurpassables grâce à la réécriture du nom, des exceptions d'exécution, des décorateurs, etc. 1. Utilisez le préfixe de trait de soulignement pour déclencher la réécriture du nom, ce qui rend difficile les sous-classes pour écraser les méthodes; 2. Jugez le type de l'appelant dans la méthode et lancez une exception pour empêcher la redéfinition de la sous-classe; 3. Utilisez un décorateur personnalisé pour marquer la méthode comme final et vérifiez-le en combinaison avec Metaclass ou Decorator de classe; 4. Le comportement peut être encapsulé en tant qu'attributs de propriété pour réduire la possibilité d'être modifiés. Ces méthodes offrent différents degrés de protection, mais aucun d'entre eux ne restreint complètement le comportement de couverture.

Oui, apythonclasscanhavemultipleconstructorshroughalterativetechniques.1.UseaultArgumentsInthe__Init__MethodtoallowflexibleInitializationwithVaryingNumbersofParameters.2.DefineclassMethodsAnterveConstructorForCeleArandScalableableBjectCraturé

Ifelse est l'infrastructure utilisée dans Python pour un jugement conditionnel, et différents blocs de code sont exécutés par l'authenticité de la condition. Il prend en charge l'utilisation d'ELIF pour ajouter des branches lors du jugement multi-conditions, et l'indentation est la clé de syntaxe; Si num = 15, le programme produit "ce nombre est supérieur à 10"; Si la logique d'attribution est requise, les opérateurs ternaires tels que status = "adulte" ifage> = 18Else "mineur" peuvent être utilisés. 1. Ifelse sélectionne le chemin d'exécution en fonction des conditions vraies ou fausses; 2. ELIF peut ajouter plusieurs branches de condition; 3. L'indentation détermine la propriété du code, les erreurs conduiront à des exceptions; 4. L'opérateur ternaire convient aux scénarios d'attribution simples.

Dans Python, l'utilisation d'une boucle pour la fonction avec la plage () est un moyen courant de contrôler le nombre de boucles. 1. Utilisez lorsque vous connaissez le nombre de boucles ou avez besoin d'accès aux éléments par index; 2. Plage (arrêt) de 0 à l'arrêt-1, plage (démarrage, arrêt) du début à l'arrêt-1, plage (démarrage, arrêt) ajoute la taille de l'étape; 3. Notez que la plage ne contient pas la valeur finale et renvoie des objets itérables au lieu de listes dans Python 3; 4. Vous pouvez vous convertir en liste via la liste (plage ()) et utiliser la taille de pas négative dans l'ordre inverse.