


Import eines Python-Moduls zur Implementierung der von Ihnen benötigten Funktionen
Mit Modulen können Sie Ihre Python-Codefragmente logisch organisieren.
Durch die Zuweisung verwandten Codes zu einem Modul kann Ihr Code benutzerfreundlicher und verständlicher werden.
Module sind auch Python-Objekte mit zufällig benannten Attributen zur Bindung oder Referenz.
Einfach ausgedrückt ist ein Modul eine Datei, die Python-Code speichert. Module können Funktionen, Klassen und Variablen definieren. Module können auch ausführbaren Code enthalten.
Beispiel
Der Python-Code in einem Modul namens aname befindet sich normalerweise in einer Datei namens aname.py. Das folgende Beispiel ist ein einfaches Modul support.py.
def print_func( par ):
print "Hello : ", par
import Statement
Möchten Sie Python verwenden Quelldatei, führen Sie einfach die Importanweisung in einer anderen Quelldatei aus. Die Syntax lautet wie folgt:
import module1[, module2[,... moduleN]
Wenn der Compiler bei der Interpretation auf eine Importanweisung stößt, wird das Modul importiert, wenn es sich im aktuellen Suchpfad befindet.
Der Suchpfad ist eine Liste aller Verzeichnisse, die der Interpreter zuerst durchsucht. Wenn Sie das Modul hello.py importieren möchten, müssen Sie den Befehl oben im Skript einfügen:
#!/usr/bin/python
# Import module
import support
# Jetzt können Sie die im Modul enthaltenen Funktionen aufrufen
support.print_func("Zara")
Das Ausgabeergebnis des obigen Beispiels:
Hallo: Zara.
Ein Modul wird nur einmal importiert, egal wie oft Sie den Import ausführen. Dadurch wird verhindert, dass importierte Module immer wieder ausgeführt werden.
From...import-Anweisung
Mit der From-Anweisung von Python können Sie einen bestimmten Teil aus einem Modul in den aktuellen Namespace importieren. Die Syntax lautet wie folgt:
>>>from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
Zum Beispiel, um die Fibonacci-Funktion des Moduls fib zu importieren , verwenden Sie die folgende Anweisung:
>>>from fib import fibonacci
Diese Anweisung importiert nicht das gesamte fib-Modul in den aktuellen Namespace, sondern führt nur ein einzelnes Fibonacci ein fib in die Ausführung Die globale Symboltabelle dieses deklarierten Moduls.
Aus...import *-Anweisung
Es ist auch möglich, alle Inhalte eines Moduls in den aktuellen Namespace zu importieren, verwenden Sie einfach die folgende Anweisung:
> ;>>from mod_name import *
Dies bietet eine einfache Möglichkeit, alle Projekte in einem Modul zu importieren. Diese Aussage sollte jedoch nicht überstrapaziert werden.
Module suchen
Wenn Sie ein Modul importieren, lautet die Suchreihenfolge des Python-Parsers für Modulspeicherorte:
-
Aktuelles Verzeichnis
Wenn es sich nicht im aktuellen Verzeichnis befindet, durchsucht Python jedes Verzeichnis
unter der Shell-Variablen PYTHONPATH.
Wenn keines von beiden gefunden wird, überprüft Python den Standardpfad. Unter UNIX lautet der Standardpfad im Allgemeinen /usr/local/lib/python/
Der Modulsuchpfad wird in der Variablen sys.path des Systemmoduls gespeichert. Zu den Variablen gehören das aktuelle Verzeichnis, PYTHONPATH und das durch den Installationsprozess festgelegte Standardverzeichnis.
PYTHONPATH-Variable
Als Umgebungsvariable besteht PYTHONPATH aus vielen Verzeichnissen, die in einer Liste installiert sind. Die Syntax von PYTHONPATH ist dieselbe wie die der Shell-Variablen PATH.
In Windows-Systemen lautet der typische PYTHONPATH wie folgt:
set PYTHONPATH=c:python20lib;
In UNIX-Systemen lautet der typische PYTHONPATH wie folgt:
set PYTHONPATH=/usr/local/lib/python
Namespace und Geltungsbereich
Eine Variable ist der Name (Bezeichner), dem das passende Objekt gehört. Ein Namespace ist ein Wörterbuch, das Variablennamen Namen (Schlüssel) und die entsprechenden Objekte (Werte) enthält.
Ein Python-Ausdruck kann auf Variablen im lokalen Namespace und im globalen Namespace zugreifen. Wenn eine lokale Variable denselben Namen wie eine globale Variable hat, überschreibt die lokale Variable die globale Variable.
Jede Funktion hat ihren eigenen Namensraum. Die Gültigkeitsbereichsregeln für Klassenmethoden sind dieselben wie für reguläre Funktionen.
Python errät intelligent, ob eine Variable lokal oder global ist, vorausgesetzt, dass jede innerhalb einer Funktion zugewiesene Variable lokal ist.
Wenn Sie also einer globalen Variablen in einer Funktion einen Wert zuweisen möchten, müssen Sie die globale Anweisung verwenden. Der Ausdruck
global VarName teilt Python mit, dass VarName eine globale Variable ist, sodass Python nicht im lokalen Namespace nach dieser Variablen sucht.
Zum Beispiel definieren wir eine Variable „Geld“ im globalen Namensraum. Anschließend weisen wir der Variablen „Geld“ innerhalb der Funktion einen Wert zu, und Python geht dann davon aus, dass „Geld“ eine lokale Variable ist. Allerdings haben wir vor dem Zugriff keine lokale Variable „money“ deklariert, und das Ergebnis ist ein UnboundLocalError. Das Auskommentieren des Kommentars zur globalen Anweisung kann dieses Problem lösen.
>>>#!/usr/bin/python
>>>Money = 2000
>>>def AddMoney( ):
# Wenn Sie den Code korrigieren möchten, kommentieren Sie Folgendes aus:
# globales Geld
Geld = Geld + 1
>> ;>Geld drucken
>>>AddMoney()
>>>Geld drucken
dir() Funktion
dir() ist eine sortierte Liste vonStrings, deren Inhalt der in einem Modul definierte Name ist.
Die zurückgegebene Liste enthält alle in einem Modul definierten Module, Variablen und Funktionen. Hier ist ein einfaches Beispiel: >>>#!/usr/bin/python>>># Importieren Sie das integrierte Mathematikmodul > ;>>Mathe importieren>>>content = dir(math)>>>Inhalt drucken;Die obiges Beispiel-Ausgabeergebnis:['doc', 'file', 'name', 'acos', 'asin', 'atan',
'atan2 ', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp', 'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log','log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh']HierFunktionen globals() und locals() Je nachdem, wo sie aufgerufen werden, können die Funktionen globals() und locals() verwendet werden, um Namen im globalen und lokalen Bereich zurückzugeben Namensräume. Wenn locals() innerhalb einer Funktion aufgerufen wird, werden alle Namen zurückgegeben, auf die in der Funktion zugegriffen werden kann. Wenn globals() innerhalb einer Funktion aufgerufen wird, werden alle globalen Namen zurückgegeben, auf die in der Funktion zugegriffen werden kann. Die Rückgabetypen beider Funktionen sind Wörterbücher. Daher können die Namen mit der Funktion „keys()“ extrahiert werden. reload()-Funktion Wenn ein Modul in ein Skript importiert wird, wird der Code im obersten Teil des Moduls nur einmal ausgeführt. Wenn Sie daher den Code der obersten Ebene im Modul erneut ausführen möchten, können Sie die Funktion reload() verwenden. Diese Funktion importiert zuvor importierte Module erneut. Die Syntax lautet wie folgt: >>>reload(module_name)Hier sollte module_name direkt den Namen des Moduls anstelle einer Zeichenfolge eingeben. Wenn Sie beispielsweise das Hello-Modul neu laden möchten, gehen Sie wie folgt vor: >>>reload(hello)
Das Paket in Python
Das Paket ist eine hierarchische Dateiverzeichnisstruktur, die eine Python-Anwendungsumgebung definiert, die aus Modulen und Unterpaketen sowie Unterpaketen unter Unterpaketen besteht. Stellen Sie sich eine pots.py-Datei im Telefonverzeichnis vor. Diese Datei hat den folgenden Quellcode: print „I'm Pots Phone“Ähnlich haben wir zwei weitere Dateien, die unterschiedliche Funktionen enthalten: Phone/Isdn. py enthält die Funktion Isdn( ) Phone/G3.py enthält die Funktion G3()- Erstellen Sie nun die Datei init.py im Telefonverzeichnis:
- Phone/init.py
- >>>from Pots import Pots>>>from Isdn import Isdn
Ich bin Pots Phone
Ich bin 3G Phone
Ich bin ISDN Phone
Wie oben haben wir zum Beispiel nur eine Funktion angegeben , aber Sie können tatsächlich viele Funktionen einfügen. Sie können in diesen Dateien auch Python-Klassen definieren und dann ein Paket für diese Klassen erstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImport eines Python-Moduls zur Implementierung der von Ihnen benötigten Funktionen. 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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