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Python-Tutorial
Objektorientierte Programmierung in Python: Eine Einführung
Objektorientierte Programmierung in Python: Eine Einführung
Feb 17, 2025 am 09:22 AM
Dieser Artikel bietet eine praktische Einführung in die objektorientierte Programmierung (OOP) in Python. Wir werden uns darauf konzentrieren, OOP -Konzepte zu demonstrieren, anstatt uns mit komplexen theoretischen Details zu befassen. Pythons Popularit?t, die laut Statista den vierten Platz unter den Entwicklern aufrangt, zeigt seine Vielseitigkeit und die vereinfachte Syntax und macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für das Lernen von Oop.
Schlüsselkonzepte:
- Pythons OOP -St?rken: Pythons einfache Syntax und Anpassungsf?higkeit machen es ideal für die Implementierung von OOP -Prinzipien. Dieses Tutorial betont die praktische Anwendung.
- Klassen und Objekte: Klassen dienen als Blaupausen, die die Struktur und das Verhalten von Objekten definieren. Objekte sind Instanzen von Klassen, die Attribute (Daten) und Methoden (Funktionen) besitzen.
- Erweiterte OOP -Funktionen: Wir werden Erbschaft, Polymorphismus, Methodenüberladung und überschreibung untersuchen - entscheidend für den Erstellen eines effizienten und wiederverwendbaren Codes.
Grundlagen von OOP:
oop ist ein Programmierparadigma - eine Reihe von Richtlinien für die Strukturierung von Code. IT modelliert Systeme mit Objekten mit jeweils spezifischen Funktionen und Verhaltensweisen. Objekte enthalten Daten und Methoden (Prozeduren, die auf Daten wirken, potenziell mit Parametern). Sprachen wie Java, C, C#, Go und Swift verwenden OOP, jeweils eine eigene Implementierung.
Klassen und Objekte:
Betrachten Sie zwei Hunde, Max und Pax. Sie sind beide Instanzen (Objekte) des Konzepts "Hund". Das "Hund" -Konzept selbst wird unter Verwendung einer Klasse modelliert. Eine Klasse definiert die Vorlage (Attribute und Methoden) zum Erstellen von Objekten.
Hier ist der Python -Code, der dies veranschaulicht:
class Dog:
def __init__(self, name, breed):
self.name = name
self.breed = breed
def __repr__(self):
return f"Dog(name={self.name}, breed={self.breed})"
max = Dog("Max", "Golden Retriever")
pax = Dog("Pax", "Labrador")
print(max)
print(pax)
Die __init__ -Methode (Konstruktor) initialisiert den Zustand des Objekts. self bezieht sich auf die aktuelle Objektinstanz. Die __repr__ -Methode liefert eine String -Darstellung des Objekts.
neue Methoden definieren:
Um Funktionen hinzuzufügen, definieren Sie Methoden innerhalb der Klasse. Zum Beispiel eine get_nickname Methode:
class Dog:
# ... (previous code) ...
def get_nickname(self):
return f"{self.name}, the {self.breed}"
# ... (rest of the code) ...
Zugriffsmodifikatoren:
Python verwendet Namenskonventionen (einzelne Unterstriche _ für geschützte, doppelte Unterstrahlung __ für private), um Zugriffsbeschr?nkungen vorzuschlagen, erzwingen sie jedoch nicht wie einige andere Sprachen ausschlie?lich. Es ist Best Practice, Getter- und Setter -Methoden für den kontrollierten Zugriff auf Attribute zu verwenden.
Vererbung:
Vererbung f?rdert die Wiederverwendung von Code. Eine Unterklasse erbt Attribute und Methoden einer Superklasse (übergeordnete Klasse).
Beispiel: Person (Eltern) und Student, Professor (Kinder):
class Dog:
def __init__(self, name, breed):
self.name = name
self.breed = breed
def __repr__(self):
return f"Dog(name={self.name}, breed={self.breed})"
max = Dog("Max", "Golden Retriever")
pax = Dog("Pax", "Labrador")
print(max)
print(pax)
Der Aufruf in Unterklassen ruft den Konstruktor der Elternklasse auf. super().__init__
Polymorphismus:
Polymorphismus erm?glicht es Objekten verschiedener Klassen, auf die gleiche Methode auf ihre eigene Weise zu reagieren.
Methodenüberladung und überschreiben:
Methodenüberladung (mit mehreren Methoden mit demselben Namen, aber unterschiedlichen Parametern) wird in Python nicht direkt wie in einigen anderen Sprachen unterstützt. Die überschreitung der Methode, bei der eine Unterklasse eine andere Implementierung einer Methode aus ihrer Superklasse liefert, wird unterstützt.
Schlussfolgerung:
Dieser Artikel gab einen praktischen überblick über OOP in Python. Das Verst?ndnis von Klassen, Objekten, Vererbung und Polymorphismus ist entscheidend für das Schreiben von gut strukturiertem, wiederverwendbarem und wartbarem Pythoncode. Eine weitere Untersuchung fortschrittlicher OOP -Konzepte und -Designmuster verbessert Ihre Programmierkenntnisse.
(FAQS -Abschnitt für Kürze weggelassen, da es sich um eine Wiederholung von Informationen handelt, die bereits im Artikel behandelt werden.)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonObjektorientierte Programmierung in Python: Eine Einführung. 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.
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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.
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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.
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
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.
Wie man eine API mit Python testet
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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.
Einrichten und Verwenden von virtuellen Python -Umgebungen
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
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.
