Que fait 'if name == "__main__":' ?
Lors de l'exécution d'un script Python en tant que programme principal, il attribue une chaîne codée en dur "__main__" à la variable name. Si le script est importé par un autre module, nom est attribué au nom utilisé pour l'import ; par exemple, si un autre script importe foo.py en tant qu'import foo, alors la variable name dans foo.py devient "foo".
En vérifiant si name est égal à "__main__", il garantit que le code contenu dans le garde n'est exécuté que lorsque le script est exécuté directement, et non lorsqu'il est importé en tant que fichier. module.
Pourquoi est-ce nécessaire ?
L'inclusion de l'instruction if __name__ == "__main__": offre plusieurs avantages :
- Prévention des exécutions indésirables : Si le script est importé par un autre module, le code contenu dans la garde ne sera pas exécuté, empêchant ainsi l'exécution accidentelle de code.
- Comportement différent pour différents contextes : Il permet une exécution de code différente en fonction du contexte (exécuté en tant que programme principal ou en tant que module). Par exemple, certaines fonctions peuvent être exécutées uniquement lorsque le script est exécuté directement, ou vous pouvez effectuer des routines d'initialisation ou de configuration uniquement lorsque le script est exécuté en tant que programme principal.
- Protection contre la spécification arguments : Lors de l'importation d'un script en tant que module, il est possible que le script importé ait son propre code d'analyse des arguments de ligne de commande. La protection if __name__ == "__main__": empêche le script importé de s'exécuter de manière inattendue avec les arguments de ligne de commande du script d'importation.
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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.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.


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