


Wie kann Multiple Dispatch das Problem der Erstellung mehrerer Aufz?hlungstypen in Python ohne Funktionsüberladung l?sen?
Nov 25, 2024 pm 06:11 PMErstellung mehrerer Aufz?hlungszeichen in Python: Eine L?sung ohne überlastung
Einführung
Python unterstützt keine Funktionsüberladung, was beim Erstellen verschiedener Typen eine Herausforderung darstellt von Kugeln in Spielen. In diesem Artikel soll eine L?sung mithilfe von Multiple-Dispatch-Techniken bereitgestellt werden.
Grundlegendes zum Multiple-Dispatch
W?hrend das überladen von Methoden die Auswahl von Funktionen zur Kompilierungszeit basierend auf Datentypen beinhaltet, fehlt es Python diese Funktion. Multiple Dispatch oder Multimethods erm?glichen jedoch eine Funktionsauswahl zur Laufzeit basierend auf den dynamischen Typen mehrerer Argumente.
Multiple Dispatch in Python
Das Multiple Dispatch-Paket erm?glicht Multiple Dispatch in Python. So verwenden Sie es:
from multipledispatch import dispatch from collections import namedtuple
Benutzerdefinierte Datentypen definieren:
Sprite = namedtuple('Sprite', ['name']) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Curve = namedtuple('Curve', ['x', 'y', 'z']) Vector = namedtuple('Vector', ['x','y','z'])
Mehrere Aufz?hlungsfunktionen definieren
Erstellen Sie mehrere Funktionen mit @dispatch-Annotationen, die das erwartete Argument angeben Typen:
@dispatch(Sprite, Point, Vector, int) def add_bullet(sprite, start, direction, speed): # Code ... @dispatch(Sprite, Point, Point, int, float) def add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration): # Code ...
Und so weiter für verschiedene Variationen.
Beispielverwendung
sprite = Sprite('Turtle') start = Point(1,2) direction = Vector(1,1,1) speed = 100 #km/h acceleration = 5.0 #m/s**2 curve = Curve(3, 1, 4) headto = Point(100, 100) add_bullet(sprite, start, direction, speed) add_bullet(sprite, start, headto, speed, acceleration) add_bullet(sprite, lambda sprite: sprite.x * 2) add_bullet(sprite, curve, speed)
Jede Funktion wird entsprechend den passenden Argumenttypen aufgerufen und bietet eine L?sung für das Problem der Aufz?hlungserstellung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Multiple Dispatch das Problem der Erstellung mehrerer Aufz?hlungstypen in Python ohne Funktionsüberladung l?sen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

Eine virtuelle Umgebung kann die Abh?ngigkeiten verschiedener Projekte isolieren. Der Befehl ist mit Pythons eigenem Venvidenmodul erstellt und ist Python-Mvenvenv. Aktivierungsmethode: Windows verwendet Env \ scripts \ aktivieren, macOS/Linux verwendet SourceEnv/bin/aktivieren; Das Installationspaket verwendet PipInstall, verwenden Sie Pipfreeze> Anforderungen.txt, um Anforderungsdateien zu generieren, und verwenden Sie Pipinstall-Rrequirements.txt, um die Umgebung wiederherzustellen. Zu den Vorsichtsma?nahmen geh?ren nicht das Senden von Git, reaktivieren Sie jedes Mal, wenn das neue Terminal ge?ffnet wird, und die automatische Identifizierung und Umschaltung kann von IDE verwendet werden.
