- pythonモジュールとパッケージ:
- モジュールは、自己完結型ユニットとして機能するコード(関数、クラスなど)を含む単一のPythonファイルです。大規模なプロジェクトのディレクトリ内のグループ関連モジュールをパッケージします 実用的なアプリケーション: さまざまなインポート方法(絶対および相対)と制御された輸入の属性をカバーして、実用的な例を介してモジュールとパッケージの作成と使用を実証します。
-
開発における利点:記事は、モジュール性の利点を強調しています。コードの読みやすさ、保守性、再利用性、およびコラボレーションの強化。 また、PypiのPython Standard Libraryとサードパーティパッケージを強調します。
__all__
- モジュール:ビルディングブロック Pythonモジュールは、Pythonコードを含む単一の
メンテナビリティ:1つのモジュールへの変更は、アプリケーション全体に影響しません。
.py
再利用可能性:
- コラボレーション:チームは、別々のモジュールで同時に作業できます。
- 読みやすさ:ファイル名のクリア(例:)は、機能を示します。
- 簡単なモジュールの作成:
-
:
databaseConnection.py
を作成しましょう
)、他のモジュールにインポートできます。 モジュールを使用する
sample.py
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
ステートメント:python sample.py
モジュール全体をインポートします
- キーワード:
- 特定の要素をインポートします。
import
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
- キーワード:
- エイリアスを作成します
from
優れたモジュールの命名慣行には、アンダースコア付きの小文字(例: )が含まれます。
# another_module.py from sample import greet, sum_numbers print(greet("Charlie")) print(sum_numbers(4, 5))パッケージ:モジュールの整理
-
パッケージ関連モジュールをディレクトリに編成します。 ディレクトリには、
__init__.py
ファイルが含まれるとパッケージになります(空にすることができます)。 これにより、階層構造(サブパッケージ)が可能になりますパッケージの構築と管理:
例:# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
と
パッケージからのインポート:my_package
の両方は、subpackage
ファイルによるパッケージです。__init__.py
- 絶対輸入:
- フルパスを指定します。
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
- 相対的な輸入:
- ドット()を使用して、パッケージ内の相対パスを指定します。 (特に大規模なプロジェクトでは、注意して使用してください)。
.
属性:
属性は、__all__
モジュールのを使用するときにインポートされるものをコントロールします。 インポートする名前をリストします。 これにより、より良い制御が促進され、内部要素の偶発的な輸入が防止されます。
__all__
__init__.py
Python Standard Libraryおよびサードパーティパッケージ:from package import *
Python標準ライブラリには、多くの組み込みモジュール(例:、、
)を提供します。 PYPI(Pythonパッケージインデックス)は、。
os
math
パッケージングと配布:json
pip
分散パッケージ(ソースとバイナリ)の作成を支援します。 パッケージをPypiにアップロードします。 適切なバージョン化、ドキュメント、ライセンス、およびテストは、配布を成功させるために重要です。
結論:setuptools
twine
モジュールとパッケージは、十分に構造化され、保守可能で再利用可能なPythonコードを作成するために不可欠です。 これらの概念を習得すると、コーディングの効率とコラボレーション能力が向上します。
以上がPythonのモジュールとパッケージの理解の詳細内容です。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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

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。


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