Python 3.3 のパッケージには __init__.py は本当に不要ですか?
はじめに
Python では、パッケージを作成すると、パッケージを整理してモジュール化できます。コード。従来、パッケージには各ディレクトリに空の __init__.py ファイルが必要でした。ただし、最近のバージョンの Python では、この要件を排除する 名前空間パッケージ と呼ばれる新しい概念が導入されました。これによってパッケージ作成の状況がどのように変わったのかを見てみましょう。
名前空間パッケージ
Python 3.3 以降では、名前空間パッケージを使用すると、__init__.py ファイルなしでパッケージを定義できます。この手法では、パッケージ名と一致するディレクトリ構造を作成します。たとえば、その名前のディレクトリを作成するだけで、「my_package」というパッケージを作成できます。
名前空間パッケージの利点
- 簡略化されたパッケージ構造:空の __init__.py ファイルの必要性を排除することで、パッケージ構造が簡素化され、パッケージのコストが削減されます。 clutter.
- 柔軟な名前空間: 名前空間パッケージを使用すると、パッケージが共通の名前空間を共有できるようになり、複数の場所でサブモジュールやパッケージを提供できるようになります。
ユースケース: 共有名前空間パッケージ
名前空間パッケージの主な使用例の 1 つは、複数のライブラリに同じ親に貢献するモジュールがある場合です。 パッケージ。名前空間パッケージを使用すると、これらのライブラリは、独立したディレクトリを維持しながら、共通の名前空間を共有できます。
通常のパッケージと名前空間パッケージ
名前空間パッケージにはいくつかの利点がありますが、違いを理解することが重要です。これらと、__init__.py ファイルを含む 通常のパッケージ との間にあります。通常のパッケージは自己完結型であり、そのすべての部分は単一のディレクトリ階層に存在します。通常のパッケージをインポートするときに、__init__.py ファイルを含むサブディレクトリが見つかった場合、そのディレクトリ内に単一のパッケージが作成され、その外側のサブディレクトリは除外されます。
名前空間パッケージの落とし穴
柔軟性、名前空間パッケージもいくつかの問題を引き起こす可能性があります:
- Python ツールの互換性: mypy や pytest などの一部の Python ツールでは、コード構造を適切に解釈するために空の __init__.py ファイルが必要です。
- パッケージのインポート: 名前空間パッケージは、インポート解決のためにディレクトリ名に依存します。これにより、複数のディレクトリが同じ名前を共有すると、名前の競合や予期しない動作が発生する可能性があります。
結論
Python 3.3 の名前空間パッケージは簡素化されたパッケージ構造と柔軟な名前空間共有を提供しますが、プロジェクトのニーズに合致しているかどうかを判断することが重要です。ほとんどのユースケースでは、通常のパッケージを使用し、空の __init__.py ファイルを使用することが、モジュールを整理してインポートするための安全で効果的なアプローチです。
以上が`__init__.py` はバージョン 3.3 以降の Python パッケージに必要ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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