


Funktionen aus externen Python-Dateien importieren
Beim Arbeiten mit komplexer Codebasis ist es oft notwendig, Funktionen aus anderen Python-Dateien zu importieren, um Code zu vermeiden Duplizierung und Wahrung der Modularität. Wenn Sie jedoch mit der Herausforderung konfrontiert werden, eine Funktion aus einer anderen Datei zu importieren, kann es sein, dass Sie auf die Fehlermeldung „ImportError: No module name 'file.py'; file is not a package“ stoßen.
Um dieses Problem zu beheben, klicken Sie hier sind einige entscheidende Schritte, die es zu befolgen gilt. Stellen Sie zunächst sicher, dass sich sowohl die Datei, die die Funktion enthält, als auch die Datei, die sie importiert, im selben Verzeichnis befinden. Wenn die zu importierende Funktion außerdem den Namen Funktion trägt, wird sie mit dem folgenden Code korrekt importiert:
from file import function
Nach dem Import kann die Funktion wie folgt aufgerufen werden:
function(a, b)
Das ist wichtig Beachten Sie, dass die Angabe der Dateierweiterung ('.py') in der Importanweisung nicht erforderlich ist. Wenn in der importierten Datei außerdem eine andere Funktion mit dem Namen „function“ vorhanden ist, importiert der obige Code diese Funktion. Um Konflikte zu vermeiden, sollten Sie die Verwendung eindeutiger Funktionsnamen oder die Implementierung objektorientierter Programmiertechniken in Betracht ziehen.
Denken Sie daran, dass die Kernmodule von Python ein Modul mit dem Namen „Datei“ enthalten. Vermeiden Sie daher die Verwendung von „file.py“ als Dateinamen für Ihren Code Konflikte verhindern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie importiert man Funktionen aus externen Python-Dateien ordnungsgemäß?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ARRAYSAREGENERARYMOREMORY-effizientesThanlistsforstoringNumericalDataduetototototheirfixed-SizenReanddirectMemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontuTouNDdirectMemoryAccess.

ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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