本文实例讲述了python开发中module模块用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
在python中,我们可以把一些功能模块化,就有一点类似于java中,把一些功能相关或者相同的代码放到一起,这样我们需要用的时候,就可以直接调用了
这样做的好处:
1,只要写好了一个功能模块,就可以在以后调用,代码的重用就可以体现出来了
2,功能写好了以后,不会发生错误。如果一个相同的功能,我们在一个模块中写了一遍,在另外的模块中又写了一遍......这样我们难免保证我们在写的过程中不发生错误。
但是我们如果能够写一个功能模块写好了以后,就把他用在很多地方,其一,用起来方便,其二,可以保证其正确性
3,代码共享
说了这么多,还是来点实际的比较好!!!
我们新建一个文件:fibo.py(当然这个名字可以随个人意愿)
#Modules def fib(n): # write Fibonacci series up to n a,b = 0,1 while b < n: print(b,end=' ') a,b = b, a + b print() def fib2(n): # return Fibonacci series up to n result = [] a,b = 0,1 while b < n: result.append(b) a,b = b, a + b return result def add(numberA,numberB): #定义加法 return numberA + numberB def sub(numberA,numberB): #定义减法 return numberA - numberB def mul(numberA,numberB): #定义乘法 return numberA*numberB def div(numberA,numberB): #定义除法 if numberB != 0: return numberA//numberB else: return 'Error'
上面就是我们自定义的一个简单的功能模块,里面定义了一些方法。
我们需要在:test_modules.py(和fibo.py文件在同一个目录的另一个文件)文件中调用fibo.py中的方法:
import fibo fibo.fib(1000) result = fibo.fib2(1000) print(result)
运行效果如下:
Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987] >>>
现在我们又定义了一个文件:
test_modules1.py调用fibo.py中的部分方法
from fibo import fib,fib2 #这里是可以直接使用以上两个方法的 fib(100) result = fib2(1000) print(result)
上面描述的是,我们应用了fibo.py文件中的fib,fib2两个方法
运行效果:
Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987] >>>
如果我们要应用fibo.py中的所有方法,我们可以这样做:
#应用fibo.py中所有的方法 #有一点类似于java中的引入包的形式 from fibo import * #这里可以使用fibo中的所用方法 fib(1000) print(fib2(100)) numberA = 20 numberB = 5 print('加法计算:',numberA,'+',numberB,'=',add(numberA,numberB)) print('减法计算:',numberA,'-',numberB,'=',sub(numberA,numberB)) print('乘法计算:',numberA,'*',numberB,'=',mul(numberA,numberB)) print('除法计算:',numberA,'/',numberB,'=',div(numberA,numberB))
运行效果:
Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:03:43) [MSC v.1600 32 bit (Intel)] on win32 Type "copyright", "credits" or "license()" for more information. >>> ================================ RESTART ================================ >>> 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] 加法计算: 20 + 5 = 25 减法计算: 20 - 5 = 15 乘法计算: 20 * 5 = 100 除法计算: 20 / 5 = 4 >>>
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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