


Modulübergreifende Variablen ohne globalen Gültigkeitsbereich erreichen
In Python stellt die Variable __debug__ ein praktisches Werkzeug für alle Module dar. Um seinen Nutzen zu reproduzieren, kann eine benutzerdefinierte Variable namens foo erstellt werden, um eine ähnliche Funktionalität zu erreichen. Im Gegensatz zu __debug__ muss foo jedoch nicht wirklich global sein, sodass sein Wert bereits vor dem Import verknüpfter Module festgelegt werden kann.
Um dies zu realisieren, reicht eine einfache globale Variable auf Modulebene aus. Hier ist ein Beispiel:
# a.py var = 1
# b.py import a print(a.var) import c print(a.var)
# c.py import a a.var = 2
Bei Ausführung als Python b.py lautet die Ausgabe 1 2, was die universelle Sichtbarkeit von var über Module hinweg demonstriert.
Dieser Ansatz erweist sich in Szenarien wie Djangos global_settings.py als nützlich, wo auf Einstellungen über das importierte Objekt django.conf.settings zugegriffen wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHier sind einige fragenbasierte Titel, die zum Artikel passen: * Wie erreicht man modulübergreifende Variablen in Python, ohne einen globalen Bereich zu verwenden? * Ersetzen von Pythons „__debug__' durch ein benutzerdefiniertes C. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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