일반적으로 우리는 유지 관리를 용이하게 하기 위해 Python과 함께 제공되는 모듈과 별도로 직접 작성한 Python 모듈을 저장합니다. 그렇다면 Python에서 사용자 정의 모듈을 추가하는 방법은 무엇입니까?
이 질문에 대답하기 전에 먼저 두 가지 사항을 명확히 해야 합니다.
1. 패키지와 폴더를 엄격하게 구분합니다. 패키지의 정의는 __init__.py가 포함된 폴더입니다. __init__.py가 없으면 일반 폴더입니다.
2. 모듈 가져오기 작성 방법은 폴더 경로가 아닌 패키지 경로만 필수라는 점에 유의하세요.
Python 실행 환경은 라이브러리 파일을 찾을 때 sys.path 목록을 순회합니다. 실행 환경에 새 클래스 라이브러리를 등록하려면 크게 두 가지 유형이 있습니다. : 방법:
1. sys.path 목록에 새 경로를 추가합니다.
2. 라이브러리 파일을 sys.path 목록의 디렉터리(예: site-packages 디렉터리)에 복사합니다.
코드를 실행하면 sys.path를 볼 수 있습니다
import sys print sys.path
실행 중 결과:
['/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-old', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-dynload', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/PyObjC', '/Library/Python/2.7/site-packages']
두 가지 방법 중 첫 번째 방법은 비교적 간단하고 환경에 미치는 영향이 가장 적습니다.
첫 번째 방법의 조작 방법을 살펴보겠습니다.
python 설치 디렉토리의 site-package 폴더에 pythontab.pth를 새로 생성합니다. 위의 사이트 패키지 경로는 /Library/Python/2.7/site-packages이고, 파일 내용은 가져와야 하는 패키지가 있는 폴더 경로입니다.
이런 방식으로 Python이 알려진 라이브러리 파일 디렉터리를 탐색하는 동안 .pth 파일을 발견하면 파일에 기록된 경로를 sys.path 설정에 추가하여 .pth 파일이 지정된 패키지는 Python 실행 환경에서 성공적으로 찾을 수 있으며 내장 모듈을 사용하는 것처럼 사용자 정의 모듈을 도입할 수 있습니다.
기본 sys.path에 자체 모듈이나 패키지의 경로가 포함되어 있지 않은 경우 sys.path.apend 메서드를 사용하여 패키지 경로를 동적으로 추가할 수도 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.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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