


Comment le module de contrôle `__all__` de Python importe-t-il avec `from import *` ?
Dévoilement du rôle de "__all__" en Python
La liste "__all__" dans un fichier "__init__.py" joue un rôle essentiel pour contrôler quels symboles sont exportés lorsque "from
Plus précisément, "__all__" définit une liste de chaînes qui représentent les symboles du module qui seront accessibles lorsque la syntaxe générique "import *" est utilisée. Par exemple, considérons le code suivant dans un module nommé "foo.py" :
__all__ = ['bar', 'baz'] waz = 5 bar = 10 def baz(): return 'baz'
Dans cet exemple, les symboles "bar" et "baz" sont explicitement exportés en utilisant "__all__". De ce fait, lorsque vous importerez le module "foo" avec "from foo import *", seuls ces deux symboles seront disponibles. Tous les autres symboles, tels que « waz », seront masqués.
from foo import * print(bar) print(baz()) # Attempting to access "waz" will raise an exception. print(waz)
Si la liste « __all__ » est commentée, le comportement d'importation par défaut prend effet, où tous les symboles qui ne commencent pas par un trait de soulignement sont importés. Dans ce cas, l'instruction d'importation réussirait et "waz" serait également accessible.
# Comment out __all__ from foo import * print(bar) print(baz()) print(waz)
Il est important de noter que "__all__" n'affecte que la syntaxe "from
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ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.

PythondoSoSnothaveBuilt-inArrays; utEtHeArrayModuleformMory-EfficientHomoGeneousDatastorage, tandis que lestiné pour les dataTypes.

ThemostComMonlyUsedModuleforCreatingArraysInpyThonisNumpy.1) numpyprovidesefficientToolsforArrayoperations, IdealFornumericalData.2) ArraysCanBecatedUsingNp.Array () For1dand2Dstructures.3)

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.


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