- 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。

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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