In diesem Artikel werden die modularen Programmierkonzepte von Python untersucht: Module und Pakete. Wir werden das Erstellen von Modulen abdecken, Funktionen und Klassen in ihnen definieren und sie über Projekte hinweg verwenden. Wir werden auch die Erstellung von Paketen untersuchen, indem wir verwandte Module in Verzeichnisse organisieren, Module aus Paketen importieren und die integrierten Ressourcen von Python verwenden. Am Ende verstehen Sie, wie Sie Code effektiv für Wartbarkeit, Wiederverwendbarkeit und Lesbarkeit strukturieren können.
Schlüsselkonzepte:
- Python-Module und -Pakete: Module sind einzelne Python-Dateien, die Code (Funktionen, Klassen usw.) enthalten, die als eigenständige Einheiten fungieren. Pakete gruppenbezogene Module in Verzeichnissen für größere Projekte.
- Praktische Anwendung: Wir werden das Erstellen und Verwenden von Modulen und Paketen anhand von praktischen Beispielen zeigen, die verschiedene Importmethoden (absolut und relativ) und das
__all__
-attribut für kontrollierte Importe abdecken. - Vorteile in der Entwicklung: Der Artikel betont die Vorteile der Modularität: Verbesserte Code -Lesbarkeit, Wartbarkeit, Wiederverwendbarkeit und verbesserte Zusammenarbeit. Wir werden auch die Python-Standardbibliothek und die Pakete von Drittanbietern von Pypi hervorheben.
Module: Die Bausteine
Ein Python -Modul ist eine einzelne .py
-Datei mit Python -Code. Es ist eine in sich geschlossene Einheit, die in andere Programme importiert werden kann. Dies fördert:
- Wartbarkeit: Änderungen an einem Modul beeinflussen keinen Einfluss auf die gesamte Anwendung.
- Wiederverwendbarkeit: einmal schreiben, mehrmals verwenden.
- Zusammenarbeit: Teams können gleichzeitig an separaten Modulen arbeiten.
- Lesbarkeit: Dateinamen klären (z. B.
databaseConnection.py
) Die Funktionalität angeben.
Erstellen eines einfachen Moduls:
Erstellen wir sample.py
:
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
Dieses Modul enthält eine Variable und zwei Funktionen. Sie können es direkt ausführen (python sample.py
) oder in andere Module importieren.
Verwenden von Modulen:
-
import
Anweisung: Importiert das gesamte Modul.
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
-
from
Schlüsselwort: importiert spezifische Elemente.
# another_module.py from sample import greet, sum_numbers print(greet("Charlie")) print(sum_numbers(4, 5))
-
as
Schlüsselwort: Erstellt einen Alias.
# another_module.py import sample as s print(s.greet("David"))
Gute Modul -Namens -Praktiken umfassen Kleinbuchstaben mit Unterstrichen (z. B. my_module.py
).
Pakete: Organisieren Module
Pakete organisieren verwandte Module in Verzeichnissen. Ein Verzeichnis wird zu einem Paket, wenn es eine __init__.py
-Datei enthält (kann leer sein). Dies ermöglicht eine hierarchische Strukturierung (Unterpackungen).
Erstellen und Verwalten von Paketen:
Beispielstruktur:
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
Sowohl my_package
als auch subpackage
sind Pakete aufgrund ihrer __init__.py
Dateien.
Importieren aus Paketen:
- Absolute Importe: Geben Sie den vollständigen Pfad an.
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
- Relative Importe: Verwenden Sie Punkte (
.
), um relative Pfade innerhalb des Pakets anzugeben. (Verwendung mit Vorsicht, insbesondere in größeren Projekten).
Das Attribut __all__
:
Das Attribut __all__
in der __init__.py
eines Moduls steuert das, was bei der Verwendung from package import *
importiert wird. Es listet die zu importierten Namen auf. Dies fördert eine bessere Kontrolle und verhindert versehentliche Importe interner Elemente.
Python Standardbibliothek und Drittanbieter Pakete:
Die Python-Standardbibliothek bietet viele integrierte Module (z. B. os
, math
, json
). PYPI (Python Paket Index) hostet Tausende von Paketen von Drittanbietern, die mit pip
.
Verpackung und Verteilung:
setuptools
hilft, verteilte Pakete (Quelle und binär) zu erstellen. twine
lädt Pakete auf PYPI hoch. Richtige Versioning, Dokumentation, Lizenzierung und Tests sind für eine erfolgreiche Verteilung von entscheidender Bedeutung.
Schlussfolgerung:
Module und Pakete sind für das Schreiben von gut strukturiertem, wartbarem und wiederverwendbarem Pythoncode unerlässlich. Das Beherrschen dieser Konzepte verbessert Ihre Codierungseffizienz und Ihre Kollaborationsfähigkeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonModule und Pakete in Python verstehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während


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