


Importierte Module in Python auflisten
Das Auflisten aller importierten Module in einem Python-Skript kann für verschiedene Zwecke nützlich sein, beispielsweise zum Debuggen oder Analysieren von Abhängigkeiten . Um dies zu erreichen, müssen einige Ansätze untersucht werden.
Eine einfache Methode besteht in der Nutzung des sys.modules-Wörterbuchs. Durch Zugriff auf sys.modules.keys() können Sie eine Liste von Zeichenfolgen abrufen, die die Namen aller importierten Module darstellen. Wenn Sie beispielsweise den folgenden Code haben:
<code class="python">import os import sys</code>
Sie können eine Liste der importierten Module wie folgt erhalten:
<code class="python">module_names = sys.modules.keys() print(module_names)</code>
Dieser Ansatz listet effektiv alle im globalen Bereich importierten Module auf . Es ist jedoch zu beachten, dass keine Module enthalten sind, die innerhalb bestimmter Funktionen oder Klassen innerhalb desselben Skripts importiert wurden.
Für eine umfassendere Ansicht, die lokal importierte Module enthält, können Sie die Funktion globals() überprüfen. Diese Funktion gibt ein Wörterbuch aller globalen Variablen im aktuellen Bereich zurück. Anschließend können Sie dieses Wörterbuch verwenden, um Module zu identifizieren, indem Sie ihren Typ mit isinstance(val,types.ModuleType) überprüfen.
Hier ist ein Beispielcode:
<code class="python">import types def imports(): for name, val in globals().items(): if isinstance(val, types.ModuleType): yield val.__name__</code>
Der Aufruf der Funktion imports() wird Durchlaufen Sie die globalen Variablen und ermitteln Sie die Namen aller importierten Module. Beachten Sie, dass diese Methode keine lokalen Importe oder Nicht-Modul-Importe berücksichtigt, wie z. B. from x import y.
Insgesamt können Sie durch die Nutzung des sys.modules-Wörterbuchs oder der Funktion globals() eine effektive Aufzählung durchführen Alle importierten Module in Python, was Flexibilität je nach benötigter Informationstiefe bietet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo listen Sie importierte Module in Python auf: sys.modules vs. globals(). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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