Import module
Import ステートメントは、Python で他のモジュール (つまり、他の .py ファイル) で定義されたオブジェクトを使用するためによく使用されます。
1) __name__ を使用します
Python ライブラリ モジュールを作成するとき、いくつかのテスト ステートメントを実行することがよくあります。このプログラムをライブラリとしてインポートする場合、これらのテスト ステートメントを実行する必要はありません。解決策の 1 つは、インポートする前にモジュール内のテスト ステートメントをコメント アウトすることです。 Python には、__name__ を使用する、より洗練された解決策があります。
以下は簡単なライブラリプログラムTestLib.pyです。 TestLib.pyを直接実行する場合、__name__は「__main__」になります。インポートされた場合、__name__ は「TestLib」になります。
Python
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def lib_func (a):
return a + 10
def lib_func_another(b):
return b + 20
if __name__ == '__main__':
test = 101
PRint(テスト))
上記の TestLib を user.py にインポートします。
Python
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2
import TestLib
print(TestLib.lib_f) unc(120))
試してみることもできますTestLib.py で if __name__=='__main__' を使用し、実行結果を比較します。
2) import を使用するその他の方法
import TestLib as test # TestLib モジュールを参照し、名前を t に変更します
例:
例:
パイソン
12 import TestLib as tprint(t.lib_func(120)) from TestLib import lib_func # lib_のみを参照TestLib の func オブジェクトを使用し、TestLib をスキップします参照フィールドこれの利点は、参照されるモジュールのメモリ フットプリントを削減できることです。 例: Python 12 from Test Lib import lib_funcprint (lib_func(120)) from TestLib import * # TestLib 内のすべてのオブジェクトを参照し、TestLib 参照フィールドをスキップします 例: Python1 2 TestLib よりimport *print(lib_func(120)) Query1) 関数のパラメータをクエリします 関数が受け取るパラメータを知りたい場合は、次のメソッドを使用できます。問い合わせてください。 Python 12 import Inspectionprint (inspect.getargspec(機能)) 2)オブジェクトの属性をクエリする dir() を使用してオブジェクトの属性をクエリすることに加えて、次の組み込み関数を使用してオブジェクトに特定の属性があるかどうかを確認できます:hasattr(obj, attr_name) # attr_name は文字列です例: Python 12 a = [ 1,2,3]print( hasattr( a,'append')) 2) オブジェクトが属するクラスとクラス名をクエリします Python
1 2 3 a = [1, 2, 3]print a.__class__print a.__class__.__name__ 3) __base __を使用できますクエリするプロパティ特定のクラスの親クラス: cls.__base__例: Python 1 print(list.__base__) 中国語 (およびその他の非 ASCII エンコーディング) を使用します Python プログラムの最初の行に #coding=utf8 を追加します。例:
12 #coding=utf8print("How are you?") は次の方法でも使用できます:
Python
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#-*- コーディング: UTF-8 -*-
print("元気ですか?")
は2進数、8進数、16進数を表します
バージョン2.6以降では、次のように表されます
Python
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print(0b1110) # 2 進数、0b で始まります
print(0o10) # 8 進数、0o で始まります
print(0x2A) # 16 進数、0x
で始まります
「はい」の場合、以前のバージョンでは、次のメソッドを使用できます。 print(int("1110", 2))
print (int("10", 8))
print(int("2A", 16))
コメント
1 行のコメントは #
で始めることができます 複数行 コメントはで始めることができます"' で終わり、
Python
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4
5など
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10
'''
これはデモです
'''
def func():
print("Hello world!" ) # print() 関数を使用します
# main
func()
コメントは、それが配置されているプログラム ブロックと整列する必要があります。
検索パス
インポートするとき、Python は検索パスでモジュールを探します。たとえば、上記のインポート TestLib では、TestLib.py が検索パスに存在する必要があります。
次のメソッドで検索パスを表示できます:
Python
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import sysprint(sys.path)
Python の実行中に sys.path 内の要素を追加または削除できます。一方、シェルに PYTHONPATH 環境変数を追加することで、Python の検索パスを増やすことができます。 ここで、/home/vamei/mylib を検索パスに追加します: $export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/vamei/mylib コマンドの先頭行を ~/.bashrc に追加できます。このようにして、長期的には探索経路を変更します。 スクリプトとコマンドラインの組み合わせ スクリプトの実行が完了したら、次の方法を使用して Python コマンドラインを実行できます。この利点は、スクリプト オブジェクトがクリアされず、コマンド ラインから直接呼び出すことができることです。 $python -i script.py 非標準パッケージをインストールする Python の標準ライブラリは Python とともにインストールされます。標準以外のパッケージが必要な場合は、最初にそれらをインストールする必要があります。 1) Linux リポジトリを使用します (Linux 環境)これは、Python アドオン パッケージをインストールするための良い開始点です。 Linux リポジトリで使用可能な Python パッケージを検索できます (たとえば、Ubuntu ソフトウェア センターで matplot を検索します)。 2) pip を使用します。 pip は Python 独自のパッケージ管理プログラムで、Python リポジトリに接続し、そこに存在する可能性のあるパッケージを検索します。 たとえば、web.py をインストール、アンインストール、またはアップグレードするには、次の方法を使用します。 $pip install web.py$pip uninstall web.py$pip install –upgrade web.py /home/vamei/util/python/bin などの非標準パス (Python 実行可能ファイルのパスを確認するには $what python を使用) にインストールされている場合は、次の方法を使用してそのパスを設定できます。 pip インストール パッケージ: $ pip install –install-option=”–prefix=/home/vamei/util/” web.py3) ソース コードからコンパイルします 上記の方法のいずれでもライブラリが見つからない場合は、必要な場合は、ソース コードのコンパイルから開始する必要がある場合があります。多くの場合、Google から始めるのが最適です。
上記は、Python クイック チュートリアル (補足 02): Python のヒントの内容です。その他の関連コンテンツについては、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

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。

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。

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。


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