如果你已经学习了包,模块这些知识了。
你会不会有好奇:Python为什么可以直接使用一些内建函数,不用显式的导入它们,比如 str() int() dir() ...?
原因是Python解释器第一次启动的时候 __builtins__ 就已经在命名空间了(Note: 有s)
进Shell看看:
>>> globals() {'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None}
你可以再次导入 __builtin__(Note: 没有s):
import __builtin__ >>> globals() {'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__builtin__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__package__': None}
这时候多了一个 __builtin__ 对象,你可以判断它们是不是相同的:
>>> __builtin__ is __builtins__ True >>> type(__builtin__) <type 'module'> >>> type(__builtins__) <type 'module'>
现在我们把它从一个文件导入:
# file1.py import __builtin__ print "module name __name__ : ", __name__ print "__builtin__ is __builtins__: ", __builtin__ is __builtins__ print "type(__builtin__): ", type(__builtin__) print "type(__builtins__): ", type(__builtins__) print "__builtins__ is __builtin__.__dict__", __builtins__ is __builtin__.__dict__ # file2.py import file1 """结果: module name __name__ : file __builtin__ is __builtins__: False type(__builtin__): <type 'module'> type(__builtins__): <type 'dict'> __builtins__ is __builtin__.__dict__ True """
结论:
__builtins__ 是对内建模块 __builtin__ 的引用,并且有如下两个方面差异:
在主模块中,即没有被其他文件导入。__builtins__是对 __builtin__ 本身的引用,两者是相同的。
通过 __builtins__ is __builtin__.__dict__ 猜想:
在非 '__main__' 模块中,也就是模块被导入后,__builtins__ 应该属于 __builtin__.__dict__ 的一部分,是对 __builtin__.__dict__ 的引用,而非builtin本身,它在任何地方都可见,此时builtins的类型是字典。
装饰内建函数
Python 官方文档 解释了如何装饰一个内建函数:
import __builtin__ def open(path): f = __builtin__.open(path, 'r') return UpperCaser(f) class UpperCaser: __metaclass__ = type def __init__(self, f): self._f = f def read(self): return self._f.read().upper() print open('./a.txt').read() # 将会全部转为大写输出
Note:Python3.X版本中,内建模块更名为builtins,与Python2.X有所不同

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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