Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細を自動的に表示します。 3.すべてがテストの準備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un

Pythonのデフォルトパラメーターは、定義されたときに1回のみ初期化されます?？蓧浈芝弗Д龋ē辚攻趣滢o書など）がデフォルトのパラメーターとして使用される場合、予期しない動作が引き起こされる可能性があります。たとえば、空のリストをデフォルトのパラメーターとして使用する場合、関數(shù)への複數(shù)の呼び出しは、毎回新しいリストを生成する代わりに同じリストを再利用します。この動作によって引き起こされる問題には、次のものが含まれます。1。関數(shù)呼び出し間のデータの予期しない共有。 2。その後の呼び出しの結果は、以前の呼び出しの影響を受け、デバッグの難しさを増加させます。 3.論理エラーを引き起こし、検出が困難です。 4.初心者と経験豊富な開発者の両方を混亂させるのは簡単です。問題を回避するために、ベストプラクティスは、デフォルト値をNONEに設定し、関數(shù)內(nèi)に新しいオブジェクトを作成することです。

Pythonのリスト、辭書、コレクションの派生は、簡潔な構文を通じてコードの読みやすさと書き込み効率を向上させます。これらは、マルチラインループをシングルラインコードに置き換えて要素変換またはフィルタリングを実裝するなど、イテレーションおよび変換操作を簡素化するのに適しています。 1. [x2forxinrange（10）]などの包括的リストは、正方形シーケンスを直接生成できます。 2。{x：x2forxinrange（5）}などの辭書の包括的な辭書は、キー値マッピングを明確に表現(xiàn)しています。 3。[XForxinNumberSifx％2 == 0]などの條件フィルタリングにより、フィルタリングロジックがより直感的になります。 4。複雑な條件を埋め込むこともできます。たとえば、マルチコンディションフィルタリングや三元式の組み合わせなど。しかし、保守性の低下を避けるために、過度のネスティングまたは副作用操作を避ける必要があります。派生の合理的な使用は減少する可能性があります

Pythonは、マイクロサービスアーキテクチャの他の言語やシステムとうまく機能します。キーは、各サービスが獨立して実行され、効果的に通信する方法です。 1.標準のAPIおよび通信プロトコル（HTTP、REST、GRPCなど）を使用して、PythonはFlaskやFastapiなどのフレームワークを介してAPIを構築し、リクエストまたはHTTPXを使用して他の言語サービスを呼び出します。 2。メッセージブローカー（Kafka、Rabbitmq、Redisなど）を使用して非同期コミュニケーションを実現(xiàn)するために、Python Servicesは他の言語消費者向けのメッセージを公開して、システム分離、スケーラビリティ、フォールトトレランスを改善します。 3.実裝を実現(xiàn)するために、他の言語のランタイム（Jythonなど）をC/Cから拡張または埋め込んだ

pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）

カスタムイテレーターを実裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

動的プログラミング（DP）は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結果を保存して繰り返し計算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時間、機能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機能とパフォーマンスの利點を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進します。これらの傾向は、Pythonが常に技術の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。