Wie wir alle wissen, verfügt Python über viele integrierte Funktionsmodule, und wir installieren möglicherweise auch viele Module von Drittanbietern usw.
Um zu überprüfen, welche Module installiert sind, können Sie pip list in der Befehlszeile eingeben (Sie müssen zuerst die Python-Umgebungsvariablen konfigurieren).
Im Folgenden wird getpass als Beispiel verwendet, um den Quellcode anzuzeigen. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
1.help(getpass)
Geben Sie diesen Befehl ein, um den Dateipfad zu finden, und Sie können es tun Weitere bereitgestellte Funktionen anzeigen.
2. Verwenden Sie getpass.__file__, um den Speicherort zu überprüfen
Finden Sie schließlich die Datei und öffnen Sie sie mit Notepad oder einem anderen Editor.
3.PyCharm-Editor
Halten Sie „Strg+linke Maustaste“ auf der Klasse oder Methode gedrückt, um schnell den Quellcode anzuzeigen.
4.dir (Objektname)
Mit dieser Methode kann schnell überprüft werden, welche Methoden verfügbar sind.
Um die Erklärung jeder Funktion anzuzeigen, verwenden Sie help(type(object name))
5. Überprüfen Sie die API
Dies sollte ohne gehen sagen: Jeder kann es nutzen.
Geben Sie mir einen API-Download-Link: http://pan.baidu.com/s/1qYx6BPa
Wenn beim Öffnen von CHM ein Problem auftritt, können Sie auf diesen Link klicken, um einen Blick darauf zu werfen: https://jingyan.baidu.com/article/a948d65145f6ad0a2dcd2eae.html
Diese APIs wurden von mir schon lange gesammelt. Ich hoffe, dass sie für alle hilfreich sind.
6. Im Internet ansehen
Empfohlene Website: https://github.com/python/cpython/tree/3.5/Modules
Weitere Informationen zu vielen technischen Artikeln zum Thema Python finden Sie in der Spalte Python-Tutorial!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo zeigen Sie den Python-Quellcode an. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

ThescriptisrunningwithTheWrongPythonversionDuetoincorrectDefaultinterpretersettings.tofixthis: 1) checkHedEfaultpythonversionusingPython-Versionorpython3-Version.2) Verwenden von VirtualenVirmentsByCreatingonewithpython3.9-mvenvmyenv, und -Averifikation und -Averifikation

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.


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