パッケージとモジュールについてすでに学習している場合。
興味がありますか: Python では、str() int() dir() などの一部の組み込み関数を明示的にインポートせずに直接使用できるのはなぜですか?
その理由は、Python インタープリターが初めて起動されたときに、__builtins__ がすでに名前空間に存在しているためです (注: が存在します)
シェルに入って以下を確認してください:
__builtin__ を再度インポートできます (注: はありません):
この時点で、追加の __builtin__ オブジェクトがあり、それらが同じかどうかを判断できます:
次に、ファイルからインポートします:
結論:
__builtins__ は組み込みモジュール __builtin__ への参照であり、次の 2 つの違いがあります:
メインモジュール内、つまり他のファイルによってインポートされません。 __builtins__ は __builtin__ 自体への参照であり、この 2 つは同一です。
__builtins__ による推測は __builtin__.__dict__:
非「__main__」モジュール、つまりモジュールがインポートされた後、__builtins__ は __builtin__.__dict__ の一部である必要があり、組み込み自体ではなく、__builtin__.__dict__ への参照になります。現時点では、builtins Type はどこにでも表示されます。辞書。
組み込み関数を装飾する
公式 Python ドキュメントでは、組み込み関数を修飾する方法について説明しています:
注: Python3.X バージョンでは、組み込みモジュールの名前が buildins に変更されており、Python2.X とは異なります
Pythonの学習：2時間の毎日の研究で十分ですか？Apr 18, 2025 am 12:22 AMPythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか？それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1）明確な学習計画を策定し、2）適切な学習リソースと方法を選択します。3）実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
Web開発用のPython：主要なアプリケーションApr 18, 2025 am 12:20 AMWeb開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework：Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発：フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化：Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI：Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化：非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
Python vs. C：パフォーマンスと効率の探索Apr 18, 2025 am 12:20 AMPythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。
Python in Action：実世界の例Apr 18, 2025 am 12:18 AMPythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1）データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2）Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3）人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4）自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。
Pythonの主な用途：包括的な概要Apr 18, 2025 am 12:18 AMPythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1）データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2）Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3）自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。
Pythonの主な目的：柔軟性と使いやすさApr 17, 2025 am 12:14 AMPython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：汎用性の高いプログラミングの力Apr 17, 2025 am 12:09 AMPython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。
1日2時間でPythonを学ぶ：実用的なガイドApr 17, 2025 am 12:05 AM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。
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