


Comment importer dynamiquement un module Python en utilisant son chemin complet ?
Importer dynamiquement un module en utilisant son chemin complet
En Python, la plupart des modules peuvent être importés en utilisant leurs noms sous forme de chaînes. Cependant, il existe des scénarios dans lesquels il peut être nécessaire d'importer un module en fonction de son chemin absolu. Voici un guide complet pour importer dynamiquement un module compte tenu de son chemin complet :
Python 3.5
import importlib.util import sys # Specify the module name and its full path module_name = "module.name" file_path = "/path/to/file.py" # Create a specification for the module spec = importlib.util.spec_from_file_location(module_name, file_path) # Create the module object using the specification module = importlib.util.module_from_spec(spec) # Add the module to the system's module list sys.modules[module_name] = module # Execute the module's code spec.loader.exec_module(module) # Access the imported classes or functions module.MyClass()
Python 3.3 et 3.4
from importlib.machinery import SourceFileLoader # Specify the module name and its full path module_name = "module.name" file_path = "/path/to/file.py" # Load the module using the SourceFileLoader module = SourceFileLoader(module_name, file_path).load_module() # Access the imported classes or functions module.MyClass()
Python 2
import imp # Specify the module name and its full path module_name = "module.name" file_path = "/path/to/file.py" # Load the module using imp.load_source module = imp.load_source(module_name, file_path) # Access the imported classes or functions module.MyClass()
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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

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

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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