C:test [dir] getpath [file] path.py [dir] sub [file] sub_path.py
예를 들어
C:test 디렉터리에는 sub라는 디렉터리도 있습니다.
C:test 디렉터리에는 getpath.py가 있고 하위 디렉터리에는 sub_path.py, getpath가 있습니다. .py는 sub_path.py를 호출합니다.
C:test에서 getpath.py를 실행합니다. 우리가 그랬다면
sub_path.py에서 sys.path[0]을 사용하면 실제로 얻는 것은 getpath.py가 있는 디렉터리 경로 "C:test"입니다.
머신은 getpath.py에서 실행을 시작합니다. sub_path.py의 경로를 얻으려면 다음을 수행해야 합니다:
os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]
확인:
그런 다음 C:test에서 python getpath/path.py를 실행합니다. 이때 sub_path.py의 다양한 사용법에 해당하는 값은 실제로 다음과 같습니다.
os.getcwd() "C:test" , 시작 실행 디렉터리
sys.path[0] 또는 sys.argv[0] "C:testgetpath"(처음 실행된 스크립트가 있는 디렉터리)
os.path.split(os .path.realpath(__file__)) [0] "C:testgetpathsub"는 __file__이 있는 sub_path.py 파일이 있는 디렉터리를 가져옵니다.

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

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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