이 기사는 Python의 모듈 식 프로그래밍 개념 : 모듈 및 패키지를 탐구합니다. 우리는 모듈 생성, 그 안에 기능과 클래스를 정의하고 프로젝트를 통해 활용하는 모듈을 다루겠습니다. 또한 관련 모듈을 디렉토리로 구성하고 패키지에서 모듈을 가져 오며 Python의 내장 리소스를 활용하여 패키지 생성을 조사합니다. 결국, 유지 관리 가능성, 재사용 성 및 가독성을 위해 코드를 효과적으로 구조화하는 방법을 이해할 수 있습니다.
주요 개념 :
Python 모듈 및 패키지 : 모듈은 자체 포함 된 단위 역할을하는 코드 (함수, 클래스 등)를 포함하는 단일 파이썬 파일입니다. 큰 프로젝트를 위해 디렉토리 내의 패키지 그룹 관련 모듈
실제 응용 프로그램 :우리는 다양한 수입 방법 (절대 및 상대) 및 제어 된 수입에 대한 속성을 다루는 실제 예제를 통해 모듈 및 패키지 생성 및 사용을 보여줍니다. .
개발의 이점 : 이 기사는 모듈성의 장점, 즉 개선 된 코드 가독성, 유지 관리, 재사용 성 및 강화 된 협업을 강조합니다. 또한 PYPI의 Python Standard Library 및 타사 패키지를 강조합니다.-
모듈 : 빌딩 블록
-
파이썬 모듈은 파이썬 코드를 포함하는 단일 파일입니다. 다른 프로그램으로 수입 할 수있는 독립형 단위입니다. 이것은 촉진된다 : 한 모듈로의 변경은 전체 애플리케이션에 영향을 미치지 않습니다.
재사용 성 : - 한 번 쓰려고 여러 번 사용하십시오
협업 : 팀은 별도의 모듈에서 동시에 작업 할 수 있습니다
가독성 : 파일 이름을 지우십시오 (예 : )는 기능을 나타냅니다
__all__
간단한 모듈 만들기 :
- : 를 만들어 봅시다 이 모듈에는 변수와 두 가지 함수가 포함되어 있습니다. 직접 실행하거나 다른 모듈로 가져올 수 있습니다. 모듈 사용 :
전체 모듈을 가져옵니다
키워드 : .py
특정 요소를 가져옵니다
- 키워드 : alias를 만듭니다
-
좋은 모듈 이름 지정 관행에는 밑줄이있는 소문자가 포함됩니다 (예 : ). 패키지 : 모듈 구성 패키지는 관련 모듈을 디렉토리로 구성합니다. 디렉토리는 파일이 포함되어있을 때 패키지가됩니다 (비어있을 수 있음). 이것은 계층 적 구조화 (서브 포장)를 허용합니다
__init__.py
패키지 구축 및 관리 : 예제 구조 :모두 둘 다 파일로 인한 패키지입니다. 패키지에서 가져 오기 :
절대 가져 오기 :
전체 경로를 지정하십시오# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
my_package
subpackage
상대 가져 오기 :__init__.py
패키지 내에서 상대 경로를 지정하려면 도트 ()를 사용하십시오. (특히 대규모 프로젝트에서는주의해서 사용)속성 :
- 의 속성은 를 사용할 때 가져온 것을 제어합니다. 가져올 이름을 나열합니다. 이것은 더 나은 제어를 촉진하고 우발적 인 내부 요소의 수입을 방지합니다. .
파이썬 표준 라이브러리 및 타사 패키지 :
.
위 내용은 파이썬의 모듈 및 패키지 이해의 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.

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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