Keselamatan aplikasi web perlu diberi perhatian. Kelemahan umum di laman web python termasuk XSS, suntikan SQL, CSRF dan risiko memuat naik fail. Untuk XSS, enjin template harus digunakan untuk melarikan diri secara automatik, penapis teks HTML yang kaya dan menetapkan dasar CSP; untuk mengelakkan suntikan SQL, rangka pertanyaan parameter atau ORM, dan mengesahkan input pengguna; Untuk mengelakkan CSRF, mekanisme CSRFTToken mesti diaktifkan dan operasi sensitif mesti disahkan dua kali; Kelemahan muat naik fail mesti digunakan untuk menyekat jenis, menamakan semula fail, dan melarang keizinan pelaksanaan. Berikutan norma -norma dan menggunakan alat yang matang dapat mengurangkan risiko, dan keselamatan memerlukan perhatian dan ujian yang berterusan.

Python's Unittest and Pytest adalah dua kerangka ujian yang digunakan secara meluas yang memudahkan penulisan, penganjuran dan menjalankan ujian automatik. 1. Kedua -duanya menyokong penemuan automatik kes ujian dan menyediakan struktur ujian yang jelas: Unittest mentakrifkan ujian dengan mewarisi kelas ujian dan bermula dengan ujian \ _; Pytest lebih ringkas, hanya memerlukan fungsi bermula dengan ujian \ _. 2. Mereka semua mempunyai sokongan dakwaan terbina dalam: Unittest menyediakan kaedah AssertEqual, AssertTrue dan lain-lain, manakala PYTest menggunakan pernyataan menegaskan yang dipertingkatkan untuk memaparkan butiran kegagalan secara automatik. 3. Semua mempunyai mekanisme untuk mengendalikan penyediaan ujian dan pembersihan: un

Setup.PY adalah fail konfigurasi python tradisional yang digunakan untuk menentukan metadata projek, kebergantungan dan proses pembinaan, dan ditulis sebagai skrip python menggunakan setuptools; PyProject.TOML adalah fail konfigurasi standard moden yang diperkenalkan dalam PEP518 untuk menyeragamkan keperluan sistem dalam format TOML dan meningkatkan keselamatan. 1. Setup.PY menyokong nama projek, versi, senarai pakej, kebergantungan (install_requires) dan titik entri baris perintah (entrypoints), tetapi terdapat risiko disebabkan oleh pelaksanaan kod sewenang -wenangnya; 2. Pyproject.toml mengisytiharkan melalui bidang seperti [Build-System] dan [Projek]

Parameter lalai Python hanya dimulakan sekali apabila ditakrifkan. Jika objek yang boleh berubah (seperti senarai atau kamus) digunakan sebagai parameter lalai, tingkah laku yang tidak dijangka mungkin disebabkan. Sebagai contoh, apabila menggunakan senarai kosong sebagai parameter lalai, pelbagai panggilan ke fungsi akan menggunakan semula senarai yang sama dan bukannya menghasilkan senarai baru setiap kali. Masalah yang disebabkan oleh tingkah laku ini termasuk: 1. Perkongsian data yang tidak dijangka antara panggilan fungsi; 2. Hasil panggilan berikutnya dipengaruhi oleh panggilan sebelumnya, meningkatkan kesukaran debugging; 3. Ia menyebabkan kesilapan logik dan sukar untuk dikesan; 4. Mudah untuk mengelirukan kedua -dua pemaju baru dan berpengalaman. Untuk mengelakkan masalah, amalan terbaik adalah untuk menetapkan nilai lalai kepada tiada dan membuat objek baru di dalam fungsi, seperti menggunakan my_list = tiada bukan my_list = [] dan pada mulanya dalam fungsi

Menggunakan aplikasi python ke persekitaran pengeluaran memerlukan perhatian terhadap kestabilan, keselamatan dan penyelenggaraan. Pertama, gunakan Gunicorn atau UWSGI untuk menggantikan pelayan pembangunan untuk menyokong pemprosesan serentak; kedua, bekerjasama dengan Nginx sebagai proksi terbalik untuk meningkatkan prestasi; Ketiga, konfigurasikan bilangan proses mengikut bilangan teras CPU untuk mengoptimumkan sumber; Keempat, gunakan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan dan membekukan versi untuk memastikan konsistensi; Kelima, membolehkan log terperinci, mengintegrasikan sistem pemantauan, dan menyediakan mekanisme penggera untuk memudahkan operasi dan penyelenggaraan; Keenam, elakkan keizinan akar untuk menjalankan aplikasi, menutup maklumat debugging, dan konfigurasikan HTTPS untuk memastikan keselamatan; Akhirnya, penggunaan automatik dicapai melalui alat CI/CD untuk mengurangkan kesilapan manusia.

Ellipsis (...) dalam Python mempunyai tiga kegunaan utama: 1. Sebagai pemegang tempat untuk stub kod atau logik yang belum selesai, seperti sementara meninggalkan struktur kosong dalam fungsi atau kelas; 2. Tunjukkan semua dimensi terkemuka dalam kepingan pelbagai dimensi (seperti numpy), memudahkan akses kepada data dimensi tinggi; 3. Dalam jenis Python 3.9, petunjuk untuk mewakili parameter yang boleh berubah atau tidak ditentukan, seperti dalam kombinasi dengan typing.concatenate. Kegunaan ini sesuai dengan tempahan struktur, memudahkan pengiraan data dimensi tinggi dan pengisytiharan jenis kompleks pada peringkat awal pembangunan. Walaupun mereka tidak biasa digunakan, mereka sangat praktikal dalam senario tertentu.

Python berfungsi dengan baik dengan bahasa dan sistem lain dalam seni bina mikroservis, kunci adalah bagaimana setiap perkhidmatan berjalan secara bebas dan berkomunikasi dengan berkesan. 1. Menggunakan API standard dan protokol komunikasi (seperti HTTP, REST, GRPC), Python membina API melalui rangka kerja seperti Flask dan FastAPI, dan menggunakan permintaan atau HTTPX untuk memanggil perkhidmatan bahasa lain; 2. Menggunakan broker mesej (seperti Kafka, Rabbitmq, Redis) untuk merealisasikan komunikasi tak segerak, perkhidmatan Python dapat menerbitkan mesej untuk pengguna bahasa lain untuk memproses, meningkatkan sistem decoupling, skalabilitas dan toleransi kesalahan; 3. Memperluas atau membenamkan runtime bahasa lain (seperti Jython) melalui C/C untuk mencapai pelaksanaan

Pythonisidealfordataanalysisysisduetonumpyandpandas.1) numpyexcelsatnumericalcomputationswithfast, multi-dimensiArarraySandvectorizedoperationsLikenp.sqrt ()