Kenyataan lulus di Python adalah pemegang tempat yang digunakan untuk memastikan struktur kod lengkap tanpa melakukan sebarang operasi. Apabila anda perlu menentukan fungsi atau kelas tetapi tidak melaksanakan butiran pada masa ini, menggunakan pas boleh mengelakkan kesilapan sintaks; Ia digunakan sebagai pemegang tempat logik dalam aliran kawalan untuk mengingatkan kandungan tambahan berikutnya; Berbanding dengan komen, lulus adalah pernyataan yang berkesan yang dapat memastikan kod itu sah; Penggunaan umum termasuk membina rangka kerja kelas, pelaksanaan antara muka, melumpuhkan blok kod semasa ujian, dan mengendalikan cawangan logik yang tidak bersedia.
Kenyataan pass
di Python pada dasarnya adalah pemegang tempat yang tidak melakukan apa -apa. Anda mungkin tertanya -tanya mengapa perkara sedemikian wujud, tetapi ia benar -benar berguna apabila anda menulis kod yang perlu betul -betul betul tetapi tidak perlu berbuat apa -apa lagi.

Apabila anda memerlukan stub untuk kod masa depan
Kadang -kadang, anda membina struktur program anda dan ingin menentukan fungsi atau kelas tanpa mengisi semua butiran segera. Jika anda meninggalkan mereka sepenuhnya kosong, Python akan membuang kesilapan kerana ia menjangkakan beberapa blok kod yang diinduksi. Di sinilah langkah pass
- ia bertindak sebagai pengisi sementara supaya kod berjalan tanpa masalah.
Contohnya:

def not_implemented_yet (): lulus
Ini membolehkan anda menyimpan kod anda sah semasa merancang apa yang perlu dilakukan kemudian.
Menggunakannya dalam aliran kawalan sebagai pemegang tempat
Anda juga mungkin melihat pass
yang digunakan di dalam keadaan atau gelung apabila anda berfikir melalui logik tetapi tidak mahu melaksanakan sebarang tindakan pada ketika itu.

Seperti ini:
jika some_condition: lulus # todo: mengendalikan kes ini kemudian lain: Cetak ("Keadaan tidak dipenuhi")
Ia membantu mengelakkan kesilapan sintaks dan mengingatkan anda (atau orang lain membaca kod) bahawa sesuatu akhirnya harus pergi ke sana.
Mengapa tidak hanya menggunakan komen?
Soalan yang baik! Komen akan diabaikan sepenuhnya oleh Python, tetapi penterjemah masih menjangkakan blok kod yang sah di tempat seperti badan fungsi atau gelung. Jadi jika anda hanya menulis:
def my_function (): # Todo: Tambahkan logik kemudian
Python akan meningkatkan IndentationError
. Tetapi jika anda menggunakan pass
, itu adalah pernyataan sebenar yang memenuhi keperluan sintaks tanpa melakukan apa -apa.
Kegunaan dunia sebenar
Berikut adalah beberapa situasi di mana pemaju biasanya menggunakan pass
:
- Bangunan rangka kelas sebelum melaksanakan kaedah.
- Menulis pelaksanaan antara muka minimum.
- Buat sementara waktu melumpuhkan bahagian kod semasa ujian.
- Mengendalikan kes pilihan dalam cawangan logik yang belum siap lagi.
Ia amat berguna semasa sprint atau prototaip pembangunan apabila mendapat struktur yang betul lebih penting daripada fungsi pada mulanya.
Pada asasnya, ia adalah cara yang tenang untuk mengatakan "Saya tidak melakukan apa -apa di sini ... buat masa ini."
Atas ialah kandungan terperinci Apakah tujuan pernyataan 'lulus' di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.

Dalam Python, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam fungsi adalah pembolehubah tempatan dan hanya sah dalam fungsi; Ditakrifkan secara luaran adalah pembolehubah global yang boleh dibaca di mana sahaja. 1. Pembolehubah tempatan dimusnahkan kerana fungsi dilaksanakan; 2. Fungsi ini boleh mengakses pembolehubah global tetapi tidak dapat diubahsuai secara langsung, jadi kata kunci global diperlukan; 3. Jika anda ingin mengubah suai pembolehubah fungsi luar dalam fungsi bersarang, anda perlu menggunakan kata kunci nonlocal; 4. Pembolehubah dengan nama yang sama tidak mempengaruhi satu sama lain dalam skop yang berbeza; 5. Global mesti diisytiharkan apabila mengubah suai pembolehubah global, jika tidak, kesilapan unboundlocalerror akan dibangkitkan. Memahami peraturan ini membantu mengelakkan pepijat dan menulis lebih banyak fungsi yang boleh dipercayai.

Ya, anda boleh menghuraikan jadual HTML menggunakan python dan panda. Pertama, gunakan fungsi pandas.read_html () untuk mengekstrak jadual, yang boleh menghuraikan elemen HTML dalam laman web atau rentetan ke dalam senarai dataframe; Kemudian, jika jadual tidak mempunyai tajuk lajur yang jelas, ia boleh ditetapkan dengan menentukan parameter header atau menetapkan secara manual atribut. Untuk halaman yang kompleks, anda boleh menggabungkan Perpustakaan Permintaan untuk mendapatkan kandungan HTML atau menggunakan BeautifulSoup untuk mencari jadual tertentu; Perhatikan perangkap biasa seperti rendering JavaScript, masalah pengekodan, dan pengiktirafan pelbagai meja.

Cara untuk mengakses objek JSON bersarang di Python adalah untuk menjelaskan struktur dan kemudian lapisan indeks dengan lapisan. Pertama, sahkan hubungan hierarki JSON, seperti kamus kamus bersarang atau senarai; Kemudian gunakan kunci kamus dan indeks senarai untuk mengakses lapisan mengikut lapisan, seperti data "butiran" ["zip"] untuk mendapatkan pengekodan zip, data "butiran" [0] untuk mendapatkan hobi pertama; Untuk mengelakkan keyError dan indexError, nilai lalai boleh ditetapkan oleh kaedah .get (), atau fungsi enkapsulasi Safe_get boleh digunakan untuk mencapai akses yang selamat; Untuk struktur yang kompleks, cari rekursif atau gunakan perpustakaan pihak ketiga seperti JMespath untuk mengendalikan.
