Python でファイルの名前を変更するには?

Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複数の実装」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実装されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と猫のサブクラスに異なる実装を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実装多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を実装する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを実装するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実装しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関数定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復オブジェクトは反復因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自体（CLS）で、クラス状態へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全体に影響を与えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの数を数えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変数を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および静的メソッド（自動パラメーターなし）とは異なり、工場の方法、代替コンストラクター、およびクラス変数の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

パラメーターは関数を定義するときはプレースホルダーであり、引数は呼び出し時に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順番に渡す必要があり、順序が正しくない場合は結果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り当てられますが、変数オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な数のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

API認証を扱うための鍵は、認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証方法です。 2。BasicAuthは、内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、重要な情報を安全に保存することが重要です。

PythonのMagicMethods（またはDunder Methods）は、オブジェクトの動作を定義するために使用される特別な方法であり、二重のアンダースコアで始まり、終了します。 1.オブジェクトは、追加、比較、文字列表現などの組み込み操作に応答できるようにします。 2.一般的なユースケースには、オブジェクトの初期化と表現（__init__、__Repr__、__str__）、算術操作（__ add__、__sub__、__mul__）、および比較操作（__eq__、___lt__）が含まれます。 3。それを使用するときは、彼らの行動が期待を満たしていることを確認してください。たとえば、__Repr__はリファクタリング可能なオブジェクトの式を返す必要があり、算術メソッドは新しいインスタンスを返す必要があります。 4.過剰使用または混乱を招くことは避ける必要があります。

PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.

Pythonのごみ収集メカニズムは、参照カウントと定期的なごみ収集を通じてメモリを自動的に管理します。そのコアメソッドは参照カウントであり、オブジェクトの参照の数がゼロになるとすぐにメモリを解放します。ただし、円形の参照を処理できないため、ループを検出してクリーニングするために、Garbage Collection Module（GC）が導入されています。通常、ガベージコレクションは、プログラムの操作中に参照カウントが減少したときにトリガーされます。割り当てとリリースの差がしきい値を超える、またはgc.collect（）が手動で呼ばれるときにトリガーされます。ユーザーは、gc.disable（）を介して自動リサイクルをオフにし、gc.collect（）を手動で実行し、gc.set_threshold（）を介して制御を実現するためにしきい値を調整できます。すべてのオブジェクトがループリサイクルに参加するわけではありません。参照が含まれていないオブジェクトが参照カウントによって処理されている場合、それは組み込まれています