相対インポートまたは絶対インポート
Python2.5 以降、より複雑な部分が実装されました。モジュールのインポートでは、絶対インポートまたはパッケージ相対インポートの使用を指定できます。計画は、絶対インポートを Python の他のバージョンのデフォルトにする詳細に進むことです。
次のようなパッケージ ディレクトリがあると仮定しましょう:
pkg というパッケージは上で定義されており、pkg.main と pkg.string の 2 つのサブモジュールが含まれています。 「main.py」のコードを考慮して、python2.4 以前のステートメント import string を実行するとどうなるでしょうか?パッケージ ディレクトリをクエリして相対インポートを実行し、pkg/string.py を見つけて、ファイルの内容を pkg.string モジュールとしてインポートします。このモジュールの境界名は、pkg 内の 'string' の名前空間です。メインモジュール。
pkg.string が必要な場合、これは素晴らしいことです。しかし、必要なものが Python の基本的な文字列モジュールだけである場合はどうなるでしょうか?
pkg.string を無視して基礎となるモジュールを見つける明確な方法はありません。通常は sys.modules の内容を確認する必要がありますが、これは少し不明確です。 Holger Krekel の py.std パッケージは、ベース ライブラリ import py;py.std.string.jion() からインポートを実行する優れた方法を提供しますが、そのパッケージは Python のインストール プロセス中には利用できません。
読者は string モジュールと pkg.string モジュールの使用を混同する可能性があるため、コードを読むと相対インポートの点でも十分に明確ではありません。 Python ユーザーは、ベース ライブラリと独自のパッケージ モジュールの間に異なる名前があることがすぐにわかりますが、新しいバージョンの Python では独自のサブモジュール名を保護することはできません。
Python2.5 からは、インポート動作をオンにして、 from __future__ importAbsolute_import を使用して絶対インポートに直接進むことができます。この絶対的なインポート動作は、Python の将来のバージョンではデフォルトの詳細となる予定です。絶対インポートがデフォルトに設定されると、インポート文字列は常にベース ライブラリを検索します。可能な限り絶対インポートを使用することをお勧めします。そのため、コード内で from pkg import 文字列を使用するのが適切です。 Python2.* バージョンでは必須:
例 1:
例: モジュール A.B.C:
.はカレントディレクトリ、..は上位ディレクトリ、...は上位ディレクトリを表します。
例 2:
ディレクトリ構造:
subpackage1/moduleX.py または subpackage1/__init__.py で次のようなモジュールをインポートできます:
from ...sys インポート パスは有効ですが、推奨されないことに注意してください。 SYS インポート パスから直接。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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