dir() 関数
中国語の説明:
組み込みの dir 関数を使用して、モジュール定義の識別子をリストできます。識別子には、関数、クラス、変数が含まれます。
dir() にモジュール名を指定すると、モジュールによって定義された名前のリストが返されます。引数が指定されていない場合は、現在のモジュールで定義されている名前のリストが返されます。
まず、入力 sys モジュールで dir を使用する方法を見てみましょう。膨大なプロパティのリストが含まれていることがわかります。
次に、引数を渡さずに dir 関数を使用します。デフォルトでは、現在のモジュールのプロパティ リストが返されます。インポートされたモジュールもリストの一部であることに注意してください。
dir の効果を観察するために、新しい変数 a を定義してそれに値を代入し、上記と同じ値がリストに追加されていることを確認します。 del ステートメントを使用して現在のモジュールの変数/プロパティを削除します。この変更は再び dir の出力に反映されます。
del についてのちょっとしたメモ - このステートメントは、実行後に変数/名前を削除するために使用されます。この例では、del a、変数 a は使用できなくなり、変数 a は存在しなかったかのようになります。
バージョン:
この関数はすべてのバージョンでサポートされており、python3 でも引き続き使用できます。
コード例:
>>> import struct >>> dir() # show the names in the module namespace ['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'struct'] >>> dir(struct) # show the names in the struct module ['Struct', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_clearcache', 'calcsize', 'error', 'pack', 'pack_into', 'unpack', 'unpack_from'] >>> class Shape(object): def __dir__(self): return ['area', 'perimeter', 'location'] >>> s = Shape() >>> dir(s) ['area', 'perimeter', 'location']
英語の説明:
dir([object])
引数を指定しない場合は、現在のローカル スコープ内の名前のリストを返します。 引数を指定すると、有効な名前のリストを返します。オブジェクトに __dir__() という名前のメソッドがある場合、このメソッドが呼び出され、属性のリストを返す必要があります。これにより、カスタム __getattr__() または __getattribute__() 関数を実装するオブジェクトが方法をカスタマイズできるようになります。 dir() はその属性を報告します。
オブジェクトが __dir__() を提供しない場合、関数はオブジェクトの __dict__ 属性 (定義されている場合) およびその型オブジェクトから情報を収集しようと最善を尽くします。結果として得られるリストは必ずしも完全ではありません。オブジェクトにカスタム __getattr__() がある場合は不正確になる可能性があります。
デフォルトの dir() メカニズムは、完全ではなく最も関連性の高い情報を生成しようとするため、オブジェクトのタイプによって動作が異なります。がモジュール オブジェクトである場合、リストにはモジュールの属性の名前が含まれます。
オブジェクトが型またはクラス オブジェクトの場合、リストにはその属性の名前が含まれ、そのベースの属性の名前が再帰的に含まれます。
それ以外の場合、リストには、オブジェクトの属性の名前、そのクラスの属性の名前、およびそのクラスの基本クラスの属性の再帰的な名前が含まれます。

Python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。

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