Python으로 작성된 애플리케이션을 사용하는 과정에서 동일한 전역 변수가 여러 파일 간에 전달되는 경우가 있습니다.
파일 1: globalvar.py
#!/usr/bin/env python2.7 class GlobalVar: db_handle = None mq_client = None def set_db_handle(db): GlobalVar.db_handle = db def get_db_handle(): return GlobalVar.db_handle def set_mq_client(mq_cli): GlobalVar.mq_client = mq_cli def get_mq_client(): return GlobalVar.mq_client
파일 2: set.py
import globalvar as GlobalVar def set(): GlobalVar.set_mq_client(10) print "------set mq_client in set.py------mq_client: " + str(GlobalVar.get_mq_client())
파일 3: get.py
#!/usr/bin/env python2.7 import globalvar as GlobalVar def get(): print "------get mq_client in get.py------mq_client: " + str(GlobalVar.get_mq_client())
파일 4: main.py
#!/usr/bin/env python2.7 import set import get set.set() get.get()
globalvar.py에는 두 개의 전역 변수가 정의되어 있으며 이는 set.py의 set 함수에 할당되고 get.py 파일의 get 함수는 값을 가져와 인쇄합니다. 그것. main.py 함수는 애플리케이션 진입점 역할을 하며 set 및 get을 호출합니다.
이런 방식으로 전체 애플리케이션에서 전역 변수의 파일 간 사용을 확인할 수 있습니다.

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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