簡単に言うと、Python モジュールは .py 接尾辞が付いた実行可能ファイルであり、変数や関数を繰り返し呼び出すために使用されます。
たとえば、データ分析プロセス中に CSV ファイルを繰り返し読み取る必要がある場合は、pandas などの既製のライブラリ メソッドを使用することに加えて、を呼び出すためのモジュール。
# -*- coding: utf-8 -*- import csv desc = '这是csv读取函数' print(desc) def read_csv(path): with open(path, newline='') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for i in reader: print(i)
上記のスクリプトを .py ファイルとして保存するだけで、そのファイルに read_csv 関数をインポートし、コード内で直接呼び出すことができます。
たとえば、スクリプトを readcsv.py という名前で保存し、現在のフォルダーに保存します。新しいコードでこれを呼び出すときは、csv ファイルのパス名を渡すだけで、対応するファイルを読み取ることができます。
from readcsv import read_csv read_csv("e:\test.csv")
次の結果が得られます:
#これは書かれたモジュールです。コード内で繰り返し記述することなく、いつでもどこでも呼び出すことができます。 . 複雑なメソッド。
コードを実行すると、モジュールの定数が直接使用され、モジュールの関数も呼び出されることがわかります。これには、モジュールの関数定義が含まれます。
❝Python モジュール (モジュール) は、.py で終わる Python ファイルで、Python オブジェクト定義と Python ステートメントが含まれています。❞
モジュールはカプセル化されたツールボックスと同等であり、渡す必要があるだけです。関連するパラメータの機能を使用できます。
一般に、大規模な Python コード プロジェクトには、ロジックを明確にするために多くのモジュールが含まれます。
import によるインポートに加えて、.py モジュール ファイルをスクリプトとして直接実行することもできます。
コマンド ラインでスクリプトが配置されているディレクトリに切り替え、「
python readcsv.py
」と入力して、対応するコードを直接実行します。
if __name__ == "__main__": ステートメントをスクリプト コードに追加した場合、ステートメントに続くコードはスクリプトが直接実行された場合にのみ有効になり、モジュールがインポートされた場合には実行されません。
# -*- coding: utf-8 -*- import csv desc = '这是csv读取函数' print(desc) def read_csv(path): with open(path, newline='') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for i in reader: print(i) if __name__ == "__main__": print("直接运行脚本时生效")
これは、多くの人を混乱させる質問でもあります。__name__ == "__main__" の場合、何の役に立ちますか?
__main__ は、常に現在の実行モジュールの名前を指します (接尾辞 .py) 。
__name__ は組み込み変数です。モジュールが直接実行される場合、__name__ はファイル名 (拡張子 .py を含む) と同じになります。
モジュールが他のモジュールにインポートされる場合、モジュールの __name__ はモジュール名と同じになります (接尾辞 .py を除く)。
したがって、スクリプトが直接実行されると、__name__ == "__main__" となり、次のコードは引き続き実行できます。
モジュールをインポートするとき、__name__ == "__main__" は false ですが、これは true ではないため、次のコードは実行できません。
この操作は、モジュールまたはテスト (テスト スイートを実行するスクリプトとしてモジュールを実行する) に便利なユーザー インターフェイスを提供するためによく使用されます。
以下は、Python で一般的に使用される組み込みモジュールです。参考にしてください。
以上が最も簡単で最も一般的な方法で Python モジュールを理解するにはどうすればよいでしょうか?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。

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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