


Comment puis-je personnaliser la représentation sous forme de cha?ne des instances de classe Python??
Dec 18, 2024 am 04:51 AMPersonnalisation de la représentation sous forme de cha?ne des instances de classe
Lors de l'impression d'une instance d'une classe, la sortie par défaut ressemble généralement à l'objet <__main__.ClassName à 0xXXXXXXXXX>, qui fournit informations limitées. Pour personnaliser la fa?on dont les instances de classe apparaissent lors de l'impression, il est essentiel de comprendre le concept de représentation sous forme de cha?ne.
Méthodes de représentation sous forme de cha?ne
Python fournit deux méthodes pour contr?ler la représentation sous forme de cha?ne des classes et des objets?:
- __str__?: Définit comment l'instance doit être affichée lors de l'utilisation de la fonction print().
- __repr__?: Définit comment l'instance doit être affichée lors de l'utilisation de la fonction repr() ou dans des invites interactives.
Remplacer la représentation sous forme de cha?ne
Pour personnaliser la représentation sous forme de cha?ne d'une instance de classe, vous devez remplacez ces méthodes dans la définition de la classe. Par exemple?:
class Test: def __str__(self): return "Customized string representation"
En fournissant une implémentation personnalisée de __str__, vous pouvez contr?ler la sortie lors de l'appel de print() sur une instance de la classe Test.
Remplacer les deux méthodes de représentation de cha?ne
Dans certains cas, vous souhaiterez peut-être fournir différentes représentations à des fins d'impression et de débogage. Dans ce scénario, vous pouvez remplacer à la fois __str__ et __repr__ dans la définition de classe.
class Test: def __str__(self): return "User-friendly representation" def __repr__(self): return "Technical representation for debugging"
Avec cette implémentation, print() affichera la représentation conviviale, tandis que les invites interactives et les outils de débogage afficheront les informations techniques. représentation.
Utilisation des méthodes de représentation sous forme de cha?ne
Une fois que vous avez défini les méthodes de représentation sous forme de cha?ne personnalisées, vous pouvez les utiliser comme suit?:
- Pour imprimer une représentation de cha?ne personnalisée?:
print(instance_name)
- Pour afficher la représentation de cha?ne technique dans des invites interactives ou des outils de débogage?:
repr(instance_name)
En rempla?ant __str__ et __repr__, vous pouvez adapter la sortie des instances de classe pour répondre à vos besoins spécifiques, les rendant plus informatifs et utiles à différentes fins.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
