検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPythonのモジュールとパッケージの理解

Understanding Modules and Packages in Python

この記事では、Pythonのモジュラープログラミングの概念:モジュールとパッケージについて説明します。 作成の作成、機能とクラスの定義、およびプロジェクト全体でそれらを利用することをカバーします。 また、関連するモジュールをディレクトリに整理し、パッケージからモジュールをインポートし、Pythonの組み込みリソースを利用して、パッケージの作成を調べます。 最後に、メンテナビリティ、再利用性、読みやすさのためにコードを効果的に構築する方法を理解します。

重要な概念:

    pythonモジュールとパッケージ:
  1. 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:
  2. 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。
  3. 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__
  4. モジュール:ビルディングブロック
  5. Pythonモジュールは、Pythonコードを含む単一の
ファイルです。 これは、他のプログラムにインポートできる自己完結型ユニットです。 これが促進されます:

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:

一度書いて、何度も使用してください。
  • 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
このモジュールには、変数と2つの関数が含まれています。 直接実行するか(

)、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))

    my_packageの両方は、subpackageファイルによるパッケージです。 __init__.py

    パッケージからのインポート:

      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:__all__ モジュールの

    属性は、

    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__.pyPython 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、

    osmathパッケージングと配布:jsonpip

    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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
Python vs. C:重要な違​​いを理解しますPython vs. C:重要な違​​いを理解しますApr 21, 2025 am 12:18 AM

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 vs. C:プロジェクトのためにどの言語を選択しますか?Python vs. C:プロジェクトのためにどの言語を選択しますか?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

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。

Pythonの目標に到達する:毎日2時間のパワーPythonの目標に到達する:毎日2時間のパワーApr 20, 2025 am 12:21 AM

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時間の最大化:効果的なPython学習戦略2時間の最大化:効果的なPython学習戦略Apr 20, 2025 am 12:20 AM

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とCのどちらかを選択:あなたに適した言語PythonとCのどちらかを選択:あなたに適した言語Apr 20, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C:プログラミング言語の比較分析Python vs. C:プログラミング言語の比較分析Apr 20, 2025 am 12:14 AM

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。

1日2時間:Python学習の可能性1日2時間:Python学習の可能性Apr 20, 2025 am 12:14 AM

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 vs. C:曲線と使いやすさの学習Python vs. C:曲線と使いやすさの学習Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

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。

ホットツール

MantisBT

MantisBT

Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

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。

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 新バージョン

SublimeText3 Linux 最新バージョン