一般的に、メンテナンスを容易にするために、自分で作成した Python モジュールは、Python に付属のモジュールとは別に保存されます。では、Python でカスタム モジュールを追加するにはどうすればよいでしょうか?
この質問に答える前に、まず 2 つの点を明確にする必要があります:
1. パッケージとフォルダーを厳密に区別します。パッケージの定義は、__init__.py が含まれるフォルダーです。 __init__.py がない場合は、通常のフォルダーです。
2. モジュールのインポートの記述方法では、フォルダーのパスではなく、パッケージのパスのみが必要であることに注意してください。
Python 実行環境は、ライブラリ ファイルを検索するときに sys.path リストを調べます。実行環境に新しいクラス ライブラリを登録する場合、主に 2 つの方法があります。
1.に新しいパスを追加します。
2. ライブラリ ファイルを sys.path リスト内のディレクトリ (site-packages ディレクトリなど) にコピーします。
コードを実行して sys.path を確認できます
import sys print sys.path
実行結果:
['/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-old', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-dynload', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/PyObjC', '/Library/Python/2.7/site-packages']
2 つの方法のうち最初の方法は比較的単純で、環境への影響が最も少なくなります。
最初の方法の操作方法を見てみましょう:
Python インストール ディレクトリの site-package フォルダーに新しい pythontab.pth を作成します。上記の site-package のパスは /Library/Python/2.7 です。 /site-packages、ファイルの内容は次のとおりです: インポートする必要があるパッケージが配置されているフォルダーのパス。
このようにして、Python が既知のライブラリ ファイル ディレクトリを移動中に .pth ファイルを見つけると、ファイルに記録されたパスが sys.path 設定に追加され、.pth ファイルで指定されたパッケージも追加されます。は Python 実行環境によって正常に検出され、組み込みモジュールを使用するのと同じようにカスタム モジュールを導入できます。
デフォルトの sys.path に独自のモジュールまたはパッケージのパスが含まれていない場合は、sys.path.apend メソッドを使用してパッケージ パスを動的に追加することもできます。
以上がPython でカスタム モジュールを追加する方法の紹介の詳細内容です。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。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。


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