Python 크롤러 실습: p 프록시 IP를 사용하여 국경 간 전자상거래 데이터 획득

다형성은 Python 객체 지향 프로그래밍의 핵심 개념으로, "하나의 인터페이스, 다중 구현"을 언급하여 다양한 유형의 객체의 통합 처리를 허용합니다. 1. 다형성은 방법 재 작성을 통해 구현됩니다. 서브 클래스는 부모 클래스 메소드를 재정의 할 수 있습니다. 예를 들어, Spoke () 동물 클래스의 스포크 방법은 개와 고양이 서브 클래스에서 다른 구현을 가지고 있습니다. 2. 다형성의 실제 용도에는 그래픽 그리기 프로그램에서 Draw () 메서드를 균일하게 호출하거나 게임 개발에서 다른 문자의 일반적인 동작을 처리하는 것과 같은 코드 구조를 단순화하고 확장 성을 향상시키는 것이 포함됩니다. 3. Python 구현 다형성은 만족해야합니다. 부모 클래스는 방법을 정의하고 아동 클래스는 방법을 무시하지만 동일한 부모 클래스의 상속을 요구하지 않습니다. 객체가 동일한 방법을 구현하는 한 이것을 "오리 타입"이라고합니다. 4. 주목해야 할 사항에는 유지 보수가 포함됩니다

매개 변수는 함수를 정의 할 때 자리 표시 자이며 인수는 호출 할 때 특정 값이 전달됩니다. 1. 위치 매개 변수를 순서대로 전달해야하며, 잘못된 순서는 결과에서 오류로 이어집니다. 2. 키워드 매개 변수는 매개 변수 이름으로 지정되어 순서를 변경하고 가독성을 향상시킬 수 있습니다. 3. 기본 매개 변수 값은 중복 코드를 피하기 위해 정의 될 때 지정되지만 가변 객체는 기본값으로 피해야합니다. 4. Args와 *Kwargs는 불확실한 수의 매개 변수를 처리 할 수 ​​있으며 일반적인 인터페이스 또는 데코레이터에 적합하지만 가독성을 유지하기 위해주의해서 사용해야합니다.

반복자는 __iter __ () 및 __next __ () 메소드를 구현하는 개체입니다. 생성기는 단순화 된 반복자 버전으로, 수율 키워드를 통해 이러한 방법을 자동으로 구현합니다. 1. 반복자는 다음 () 호출 할 때마다 요소를 반환하고 더 이상 요소가 없을 때 스톱 러레이션 예외를 던집니다. 2. 생성기는 기능 정의를 사용하여 수요시 데이터를 생성하고 메모리를 저장하며 무한 시퀀스를 지원합니다. 3. 반복자를 사용하여 기존 세트를 처리 할 때 큰 파일을 읽을 때 라인별로로드하는 등 빅 데이터 또는 게으른 평가를 동적으로 생성 할 때 생성기를 사용하십시오. 참고 : 목록과 같은 반짝이는 객체는 반복자가 아닙니다. 반복자가 끝에 도달 한 후에는 재현해야하며 발전기는 한 번만 통과 할 수 있습니다.

클래스 메소드는 @ClassMethod 데코레이터를 통해 파이썬에서 정의 된 메소드입니다. 첫 번째 매개 변수는 클래스 자체 (CLS)이며 클래스 상태에 액세스하거나 수정하는 데 사용됩니다. 특정 인스턴스가 아닌 전체 클래스에 영향을 미치는 클래스 또는 인스턴스를 통해 호출 할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 클래스에서 show_count () 메소드는 생성 된 객체 수를 계산합니다. 클래스 메소드를 정의 할 때는 @ClassMethod 데코레이터를 사용하고 클래스 변수를 수정하기 위해 Change_var (new_value) 메소드와 같은 첫 번째 매개 변수 CLS를 지정해야합니다. 클래스 메소드는 인스턴스 방법 (자체 매개 변수) 및 정적 메소드 (자동 매개 변수 없음)와 다르며 공장 방법, 대체 생성자 및 클래스 변수 관리에 적합합니다. 일반적인 용도는 다음과 같습니다.

API 인증을 다루는 핵심은 인증 방법을 올바르게 이해하고 사용하는 것입니다. 1. Apikey는 가장 간단한 인증 방법이며, 일반적으로 요청 헤더 또는 URL 매개 변수에 배치됩니다. 2. Basicauth는 내부 시스템에 적합한 Base64 인코딩 전송에 사용자 이름과 비밀번호를 사용합니다. 3. OAUTH2는 먼저 Client_ID 및 Client_Secret을 통해 토큰을 얻은 다음 요청 헤더에 BearEtroken을 가져와야합니다. 4. 토큰 만료를 처리하기 위해 토큰 관리 클래스를 캡슐화하고 자동으로 새로 고칠 수 있습니다. 요컨대, 문서에 따라 적절한 방법을 선택하고 주요 정보를 안전하게 저장하는 것이 중요합니다.

Python의 MagicMethods (또는 Dunder 방법)는 객체의 동작을 정의하는 데 사용되는 특별한 방법으로, 이중 밑줄로 시작하고 끝납니다. 1. 객체가 추가, 비교, 문자열 표현 등과 같은 내장 작업에 응답 할 수 있습니다. 2. 일반적인 사용 사례는 객체 초기화 및 표현 (__init__, __repr_, __str__), 산술 연산 (__add__, __sub__, __mul__) 및 비교 작업 (__eq__, ___LT__); 3. 그것을 사용할 때 그들의 행동이 기대에 부응하는지 확인하십시오. 예를 들어, __repr__는 리팩토링 가능한 객체의 표현을 반환해야하며 산술 메소드는 새로운 인스턴스를 반환해야합니다. 4. 과도하게 사용하거나 혼란스러운 것들을 피해야합니다.

pythonmanagesmemoryautomicallicallicallicallicallicallicallicallicallysingandagarbagecollector.referenceCountingTrackshowmanyvariablestrefertoanobject, whenthecountreacheszero, thememoryisfreed. 그러나 itcannothandlecircular -references, wheretwoobjectsferotherbuta

Python의 쓰레기 수집 메커니즘은 기준 계수 및주기적인 쓰레기 수집을 통해 메모리를 자동으로 관리합니다. 핵심 방법은 참조 계산이며, 이는 객체의 참조 수가 0 일 때 즉시 메모리를 방출합니다. 그러나 원형 참조를 처리 할 수 ​​없으므로 쓰레기 수집 모듈 (GC)이 소개되어 루프를 감지하고 청소합니다. 쓰레기 수집은 일반적으로 프로그램 작동 중에 기준 수가 감소하면 할당 및 릴리스 차이가 임계 값을 초과하거나 gc.collect ()를 수동으로 호출 할 때 트리거됩니다. 사용자는 gc.disable ()을 통해 자동 재활용을 끄고 GC.Collect ()를 수동으로 실행하고 임계 값을 조정하여 GC.SET_THRESHOLD ()를 통해 제어를 달성 할 수 있습니다. 모든 객체가 루프 재활용에 참여하는 것은 아닙니다. 참조가 포함되지 않은 개체가 참조 계산으로 처리되는 경우 내장됩니다.