您提供的文章介紹了 Python 套件建置工具，以及從 Distutils 到 Distribute、Setuptools 和 Distutils2 的演進。 一個合適的基於問題的標題，重點關注關鍵問題

多態是Python面向對象編程中的核心概念，指“一種接口，多種實現”，允許統一處理不同類型的對象。 1.多態通過方法重寫實現，子類可重新定義父類方法，如Animal類的speak()方法在Dog和Cat子類中有不同實現。 2.多態的實際用途包括簡化代碼結構、增強可擴展性，例如圖形繪製程序中統一調用draw()方法，或遊戲開發中處理不同角色的共同行為。 3.Python實現多態需滿足：父類定義方法，子類重寫該方法，但不要求繼承同一父類，只要對象實現相同方法即可，這稱為“鴨子類型”。 4.注意事項包括保持方

迭代器是實現__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關鍵字自動實現這些方法。 1.迭代器每次調用next()返回一個元素，無更多元素時拋出StopIteration異常。 2.生成器通過函數定義，使用yield按需生成數據，節省內存且支持無限序列。 3.處理已有集合時用迭代器，動態生成大數據或需惰性求值時用生成器，如讀取大文件時逐行加載。注意：列表等可迭代對像不是迭代器，迭代器到盡頭後需重新創建，生成器只能遍歷一次。

類方法是Python中通過@classmethod裝飾器定義的方法，其第一個參數為類本身(cls)，用於訪問或修改類狀態。它可通過類或實例調用，影響的是整個類而非特定實例；例如在Person類中，show_count()方法統計創建的對像數量；定義類方法時需使用@classmethod裝飾器並將首參命名為cls，如change_var(new_value)方法可修改類變量；類方法與實例方法(self參數)、靜態方法(無自動參數)不同，適用於工廠方法、替代構造函數及管理類變量等場景；常見用途包括從

參數（parameters）是定義函數時的佔位符，而傳參（arguments）是調用時傳入的具體值。 1.位置參數需按順序傳遞，順序錯誤會導致結果錯誤；2.關鍵字參數通過參數名指定，可改變順序且提高可讀性；3.默認參數值在定義時賦值，避免重複代碼，但應避免使用可變對像作為默認值；4.args和*kwargs可處理不定數量的參數，適用於通用接口或裝飾器，但應謹慎使用以保持可讀性。

處理API認證的關鍵在於理解並正確使用認證方式。 1.APIKey是最簡單的認證方式，通常放在請求頭或URL參數中；2.BasicAuth使用用戶名和密碼進行Base64編碼傳輸，適合內部系統；3.OAuth2需先通過client_id和client_secret獲取Token，再在請求頭中帶上BearerToken；4.為應對Token過期，可封裝Token管理類自動刷新Token；總之，根據文檔選擇合適方式，並安全存儲密鑰信息是關鍵。

Python的magicmethods（或稱dunder方法）是用於定義對象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開頭和結尾。 1.它們使對象能夠響應內置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見用例包括對像初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術運算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運算（__eq__、__lt__）；3.使用時應確保其行為符合預期，例如__repr__應返回可重構對象的表達式，算術方法應返回新實例；4.應避免過度使用或以令人困惑的方

Pythonmanagesmemoryautomaticallyusingreferencecountingandagarbagecollector.Referencecountingtrackshowmanyvariablesrefertoanobject,andwhenthecountreacheszero,thememoryisfreed.However,itcannothandlecircularreferences,wheretwoobjectsrefertoeachotherbuta

Python的垃圾回收機制通過引用計數和周期性垃圾收集來自動管理內存。其核心方法是引用計數，當對象的引用數為零時立即釋放內存；但無法處理循環引用，因此引入了垃圾收集模塊（gc）來檢測並清理循環。垃圾回收通常在程序運行中引用計數減少、分配與釋放差值超過閾值或手動調用gc.collect()時觸發。用戶可通過gc.disable()關閉自動回收、gc.collect()手動執行、gc.set_threshold()調整閾值以實現控制。並非所有對像都參與循環回收，如不包含引用的對象由引用計數處理，內置