サービス スクリプト内からの外部スクリプトの実行
test1.py と service.py という 2 つのスクリプトがあり、test1.py にスタンドアロン コードが含まれているシナリオservice.py がサービスとして実行されている場合は、test1.py を呼び出す必要がある場合があります。 service.py.
ソリューションの実装
これを実現する主な方法は、スクリプトを次のように構成することです:
-
test1。 py:
def some_func(): print('in test 1, unproductive') if __name__ == '__main__': # test1.py executed as script # do something some_func()
この設定では、 some_func() は、service.py から実行する関数です。 if __name__ == '__main__' チェックにより、test1.py がインポートされたときではなく、test1.py が直接実行されたときにのみ実行されることが保証されます。
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service.py:
import test1 def service_func(): print('service func') if __name__ == '__main__': # service.py executed as script # do something service_func() test1.some_func()
service.py で、test1 をインポートし、関数 service_func() を定義します。あなたのサービスのために。重要なステップは、test1.some_func() を呼び出して、test1.py のコードを実行することです。繰り返しますが、 if __name__ == '__main__' チェックにより、service.py が直接実行された場合にのみコードが実行されることが保証されます。
以上がサービス スクリプト内からスタンドアロン Python スクリプトを実行するにはどうすればよいですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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