Python での循環インポートの結果
循環インポートは、2 つ以上のモジュールが相互にインポートしようとすると発生します。単純なインポートはスムーズに機能する可能性がありますが、モジュールが、同じくインポートしようとしている別のモジュールから特定の名前または属性をインポートしようとすると、問題が発生します。
問題: 直接循環インポート
直接循環インポートでは、モジュールは直接 import ステートメントを使用して全体として相互にインポートを試みます。例:
# foo.py import bar # bar.py import foo
最初は、両方のモジュールが問題なくロードされます。ただし、一方のモジュールが、もう一方のモジュールを完全にロードする必要がある名前にアクセスしようとすると、ランタイム エラーが発生する可能性があります。
解決策: 間接循環インポート
ランタイム エラーを回避するには、次を使用します。間接インポート。モジュールはモジュール全体ではなく属性または特定の名前をインポートします。例:
# foo.py from bar import xyz # bar.py from foo import abc
このアプローチでは、両方のモジュールが必要な属性を完全にロードすることなくインポートできます。
例外: Python 2 および特定のシナリオ
Python 2 は、循環インポートに関してわずかに異なる動作を示します。モジュールの先頭からインポートする場合、「from」を使用せず、相対インポートのみを使用する場合など、特定の特定のシナリオでは、循環インポートは Python 2 では機能する場合がありますが、Python 3 では機能しない場合があります。
追加の例
次の例は、Python で循環インポートが許可される追加のシナリオを示しています:
- モジュールの下部、インポートモジュールではなく属性。 "from" import
- 関数の先頭; "from" import
- モジュールの先頭; 「から」インポートはOKです。比較的大丈夫。 Python 3 のみ
以上がPython での循環インポートはどのように回避できますか?またその結果は何ですか?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。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。
