Python 3.3의 패키지에는 __init__.py가 실제로 필요하지 않습니까?
소개
Python에서 패키지를 생성하면 암호. 전통적으로 패키지에는 각 디렉터리에 빈 __init__.py 파일이 필요했습니다. 그러나 최신 버전의 Python에서는 이러한 요구 사항을 제거하는 네임스페이스 패키지라는 새로운 개념을 도입했습니다. 이것이 패키지 생성 환경을 어떻게 변화시켰는지 살펴보겠습니다.
네임스페이스 패키지
Python 3.3 이상에서 네임스페이스 패키지를 사용하면 __init__.py 파일 없이 패키지를 정의할 수 있습니다. 이 기술에는 패키지 이름과 일치하는 디렉터리 구조를 만드는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 해당 이름의 디렉터리를 생성하면 "my_package"라는 패키지를 생성할 수 있습니다.
네임스페이스 패키지의 장점
- 간단한 패키지 구조: 빈 __init__.py 파일이 필요하지 않으므로 패키지 구조가 단순화되고 비용이 절감됩니다. clutter.
- 유연한 네임스페이스: 네임스페이스 패키지를 사용하면 패키지가 공통 네임스페이스를 공유할 수 있으므로 여러 위치에서 하위 모듈과 패키지를 제공할 수 있습니다.
사용 사례: 공유 네임스페이스 패키지
네임스페이스 패키지의 주요 사용 사례 중 하나는 여러 라이브러리에 동일한 상위 패키지에 기여하는 모듈이 있는 경우입니다. 네임스페이스 패키지를 사용하면 이러한 라이브러리는 독립적인 디렉터리를 유지하면서 공통 네임스페이스를 공유할 수 있습니다.
일반 패키지와 네임스페이스 패키지
네임스페이스 패키지는 몇 가지 이점을 제공하지만 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 그 사이에는 __init__.py 파일이 있는 일반 패키지가 있습니다. 일반 패키지는 독립적이며 모든 부분이 단일 디렉터리 계층 구조에 있습니다. 일반 패키지를 가져올 때 __init__.py 파일이 포함된 하위 디렉터리가 발견되면 외부 하위 디렉터리를 제외하고 해당 디렉터리 내에 단일 패키지가 생성됩니다.
네임스페이스 패키지의 함정
유연성이 떨어지기 때문에 네임스페이스 패키지는 다음과 같은 몇 가지 문제로 이어질 수도 있습니다.
- Python 도구 호환성: mypy 및 pytest와 같은 일부 Python 도구의 경우 코드 구조를 올바르게 해석하려면 빈 __init__.py 파일이 필요합니다.
- 패키지 가져오기 : 네임스페이스 패키지는 가져오기 확인을 위해 디렉터리 이름을 사용합니다. 여러 디렉토리가 동일한 이름을 공유하는 경우 이름 충돌 및 예상치 못한 동작이 발생할 수 있습니다.
결론
Python 3.3의 네임스페이스 패키지는 단순화된 패키지 구조와 유연한 네임스페이스 공유를 제공하지만, 프로젝트 요구 사항에 맞는지 결정하는 것이 중요합니다. 대부분의 사용 사례에서 일반 패키지를 고수하고 빈 __init__.py 파일을 사용하는 것은 모듈을 구성하고 가져오기 위한 안전하고 효과적인 접근 방식입니다.
위 내용은 버전 3.3 이상의 Python 패키지에는 `__init__.py`가 필요합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

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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.

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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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