


Introduction aux fonctions Python : utilisation et exemples de la fonction __import__
Introduction aux fonctions Python : utilisation et exemples de la fonction __import__
Python est un langage de programmation de haut niveau. Sa puissante bibliothèque de fonctions et la manière d'utiliser les fonctions sont également l'une des raisons pour lesquelles il attire de plus en plus de développeurs et de développeurs. des passionnés. En Python, la fonction __import__ intégrée est une fonction très puissante mais rarement utilisée, utilisée pour importer dynamiquement des modules. Il reçoit un nom de module statique et renvoie l'objet module importé.
Syntaxe :
import (name[, globals[, locals[, fromlist[, level]]]])
Ce qui suit est une explication détaillée des paramètres de la fonction :
name : Spécifiez le nom du module à importer.
globals : cela devrait être un dictionnaire qui représentera l'espace de noms global.
locals : cela devrait être un dictionnaire qui représentera les espaces de noms locaux.
fromlist : Spécifiez une liste de tuples représentant les objets à importer depuis le module.
level : Ceci est utilisé pour spécifier le niveau du module par rapport à la partie installée du module importé. Ce paramètre est de type entier.
Exemple 1 : Importation du module mathématique
Regardons un exemple simple d'utilisation de la fonction __import__ pour importer le module mathématique.
#导入math模块 math_module = __import__('math') #求平方根 print(math_module.sqrt(2))
La sortie est 1.4142135623730951.
Exemple 2 : Importer le module sys
Regardons un exemple plus pratique. En Python, le module sys est une bibliothèque standard intégrée à Python. Ce module fournit de nombreuses fonctions et variables pour interagir avec l'interpréteur Python.
# 导入sys模块 sys_module = __import__('sys') # 获取Python版本 print(sys_module.version) # 获取Python解释器路径 print(sys_module.executable)
Le résultat de sortie est :
3.7.11 (default, Jul 27 2021, 09:42:27) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] D:Program Files (x86)PythonPython37-32python.exe
Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons voir que la fonction __import__ peut très facilement importer les fonctions ou variables requises à partir du module. Cette méthode est plus flexible et est particulièrement adaptée à l'exécution selon. le Nécessite un chargement dynamique des modules.
Résumé : la fonction
__import__ permet au code Python d'importer des modules au moment de l'exécution, ce qui rend les programmes Python plus flexibles et maintenables. La fonction __import__ est souvent utilisée pour importer dynamiquement des modules et importer et recharger des modules.
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!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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