외부 Python 파일에서 함수 가져오기
복잡한 코드베이스로 작업할 때 코드를 피하기 위해 다른 Python 파일에서 함수를 가져와야 하는 경우가 종종 있습니다. 복제하고 모듈성을 유지합니다. 그러나 다른 파일에서 함수를 가져오는 문제에 직면하면 "ImportError: 'file.py'라는 모듈이 없습니다. 파일은 패키지가 아닙니다."가 발생할 수 있습니다.
이 문제를 해결하려면 다음이 필요합니다. 따라야 할 몇 가지 중요한 단계가 있습니다. 먼저, 함수를 포함하는 파일과 함수를 가져오는 파일이 모두 동일한 디렉터리에 있는지 확인하세요. 또한 가져올 함수의 이름이 function인 경우 다음 코드는 해당 함수를 올바르게 가져옵니다.
from file import function
가져온 후에는 다음을 사용하여 함수를 호출할 수 있습니다.
function(a, b)
중요 import 문에 파일 확장자('.py')를 지정할 필요는 없습니다. 또한 가져온 파일 내에 function이라는 다른 함수가 있는 경우 위 코드는 해당 함수를 가져옵니다. 충돌을 피하려면 고유한 함수 이름을 사용하거나 객체 지향 프로그래밍 기술을 구현하는 것이 좋습니다.
Python의 핵심 모듈에는 'file'이라는 모듈이 포함되어 있으므로 'file.py'를 코드의 파일 이름으로 사용하지 마세요. 갈등을 예방하세요.
위 내용은 외부 Python 파일에서 함수를 올바르게 가져오는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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