가져오기 모듈
가져오기 문은 Python에서 다른 모듈(즉, 다른 .py 파일)에 정의된 개체를 사용하기 위해 자주 사용됩니다.
1) __name__ 사용
파이썬 라이브러리 모듈을 작성할 때 테스트 문을 실행하는 경우가 많습니다. 이 프로그램을 라이브러리로 가져올 때 이러한 테스트 문을 실행할 필요가 없습니다. 한 가지 해결책은 가져오기 전에 모듈의 테스트 문을 주석 처리하는 것입니다. Python에는 __name__을 사용하는 보다 우아한 솔루션이 있습니다.
다음은 간단한 라이브러리 프로그램 TestLib.py이다. TestLib.py를 직접 실행할 때 __name__은 "__main__"입니다. 가져온 경우 __name__은 "TestLib"입니다.
Python
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def lib_func(a):
return a + 10
def lib_func_another(b):
return b + 20
if __name__ == '__main__':
test = 101
PRint(lib_func(test))
위의 TestLib을 user.py에서 가져옵니다.
Python
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TestLib 가져오기
print(TestLib.lib_func(120))
TestLib.py에서 if __name__=='__main__'을 사용하지 않고 실행 결과를 비교해 볼 수 있습니다.
2) import를 사용하는 다양한 방법
import TestLib as test # TestLib 모듈을 참조하고 이름을 t
로 바꿉니다. 예:
예:
Python
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TestLib을 t로 가져오기
print(t.lib_func(120) )
from TestLib import lib_func # TestLib의 lib_func 객체만 참조하고 TestLib 참조 필드는 건너뜁니다.
이렇게 하면 장점은 다음과 같습니다. 참조된 모듈의 메모리 공간입니다.
예:
Python
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from TestLib import lib_func
print(lib_func(120) )
From Testlib Import *# 모든 testlib의 객체를 인용하고 testlib 참조 필드를 건너뜁니다.
예:
Python 1 2 TestLib에서 import *print(lib_func(120)) 쿼리1) 함수 매개변수 쿼리함수가 어떤 매개변수를 받게 될지 알고 싶을 때 다음과 같은 방법으로 쿼리할 수 있습니다. . Python 12 import 검사print(inspect.getargspec(func)) 2) 객체의 속성 쿼리객체의 속성을 쿼리하기 위해 dir()을 사용하는 것 외에도 내장된 속성을 사용할 수 있습니다. -in ) 객체에 특정 속성이 있는지 확인하는 함수: hasattr(obj, attr_name) # attr_name은 문자열입니다. 예: Python 1 2 a = [1,2,3]print(hasattr(a,'append'))
2) 해당 객체가 속한 클래스와 클래스명을 조회
파이썬 123 a = [1, 2, 3]a.__class__ 인쇄a.__class__.__name__ 인쇄
3) 상위 클래스 쿼리__base__ 속성을 사용하여 특정 클래스의 상위 클래스를 쿼리할 수 있습니다. cls .__base__예: Python
1 print(list.__base__)
중국어(및 기타 비ASCII 인코딩) 사용 Python 프로그램의 첫 번째 줄에 #coding=utf8을 추가합니다. 예: Python 12 #coding=utf8print("잘 지내세요? ") 은 다음과 같은 방법으로도 사용할 수 있습니다.
파이썬
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#-*- 코딩: UTF-8 -*-
print("잘 지내세요?")
은 2진수, 8진수, 16진수를 나타냅니다.
2.6 버전 이상에서는 다음과 같이 표현됩니다.
파이썬
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print(0b1110) # 0b로 시작하는 이진수
print(0o10) # 0o로 시작하는 8진수
print(0x2A ) # 0x로 시작하는 16진수
이전 버전인 경우 다음 방법을 사용하면 됩니다.
Python
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print(int("1110", 2))
print(int("10", 8))
print(int("2A", 16))
댓글
한 줄에 댓글을 달 수 있습니다. #
으로 시작 여러 줄 주석은 "'로 시작하고 "'로 끝날 수 있습니다(예:
).
파이썬
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'''
데모입니다
''
def func():
# 뭔가 인쇄
print("Hello world!") # print() 함수 사용
# main
func()
댓글은 댓글이 위치한 블록에 맞춰 정렬되어야 합니다.
검색 경로
가져올 때 Python은 검색 경로에서 모듈을 찾습니다. 예를 들어, 위의 TestLib 가져오기에서는 TestLib.py가 검색 경로에 있어야 합니다.
다음 방법을 통해 검색 경로를 볼 수 있습니다.
Python
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sys 가져오기
print (sys.path)
Python이 실행되는 동안 sys.path에 요소를 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 반면에 셸에 PYTHONPATH 환경 변수를 추가하면 Python의 검색 경로를 늘릴 수 있습니다.
아래에서는 검색 경로에 /home/vamei/mylib를 추가합니다.
$export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/vamei/mylib
양수를 추가할 수 있습니다. 이 명령줄은 ~/.bashrc에 추가됩니다. 이런 식으로 우리는 장기적으로 검색 경로를 변경합니다.
스크립트와 명령줄 결합
다음 방법을 사용하여 Python 스크립트를 실행한 후 Python 명령줄을 직접 입력할 수 있습니다. 이것의 장점은 스크립트 개체가 지워지지 않고 명령줄을 통해 직접 호출될 수 있다는 것입니다.
$python -i script.py
비표준 패키지 설치
Python의 표준 라이브러리가 Python과 함께 설치됩니다. 비표준 패키지가 필요한 경우 먼저 설치해야 합니다.
1) Linux 저장소 사용(Linux 환경)
이는 Python 애드온 패키지 설치를 위한 좋은 시작점입니다. Linux 리포지토리에서 가능한 Python 패키지를 검색할 수 있습니다(예: Ubuntu 소프트웨어 센터에서 matplot 검색).
2) pip를 사용하세요. pip는 Python의 자체 패키지 관리 프로그램입니다. Python 저장소에 연결하여 그 안에 있을 수 있는 패키지를 검색합니다.
예를 들어 web.py를 설치, 제거 또는 업그레이드하려면 다음 방법을 사용하십시오.
$pip install web.py
$pip uninstall web.py
$pip install –upgrade web.py
Python이 /home/vamei/와 같은 비표준 경로에 설치된 경우($which python을 사용하여 Python 실행 파일의 경로 확인) util/python /bin에서 다음 방법을 사용하여 pip 설치 패키지의 경로를 설정할 수 있습니다:
$pip install –install-option="–prefix=/home/vamei/util/” web. py
3) 소스 코드에서 컴파일
위의 방법으로 원하는 라이브러리를 찾을 수 없는 경우 소스 코드에서 컴파일해야 할 수도 있습니다. Google은 종종 시작하기에 가장 좋은 곳입니다.
위 내용은 Python 빠른 튜토리얼(보완 02)입니다. Python 팁에 대한 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트(www.php.cn)를 참고하세요. !

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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