Python에서 "__all__"의 역할 공개
"__init__.py" 파일의 "__all__" 목록이 중요한 역할을 합니다. "from
구체적으로 "__all__"은 "import *" 와일드카드 구문을 사용할 때 액세스할 수 있는 모듈의 기호를 나타내는 문자열 목록을 정의합니다. 예를 들어 "foo.py"라는 모듈에 있는 다음 코드를 생각해 보세요.
__all__ = ['bar', 'baz'] waz = 5 bar = 10 def baz(): return 'baz'
이 예에서 "bar" 및 "baz" 기호는 "__all__"을 사용하여 명시적으로 내보내집니다. 결과적으로 "from foo import *"를 사용하여 "foo" 모듈을 가져올 때 이 두 기호만 사용할 수 있습니다. "waz"와 같은 다른 모든 기호는 숨겨집니다.
from foo import * print(bar) print(baz()) # Attempting to access "waz" will raise an exception. print(waz)
"__all__" 목록을 주석 처리하면 기본 가져오기 동작이 적용됩니다. 여기서 밑줄로 시작하지 않는 모든 기호는 수입됩니다. 이 경우 import 문은 성공하고 "waz"에도 액세스할 수 있습니다.
# Comment out __all__ from foo import * print(bar) print(baz()) print(waz)
"__all__"은 "from
위 내용은 Python의 `__all__` 제어 모듈은 `from import *`를 사용하여 어떻게 가져오나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

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.


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