이 글에서는 Python에서 __ name__ 값을 테스트하는 내용을 주로 소개합니다.
테스트에 사용한 코드는 다음과 같습니다.
#test_name0.py def test(): return name print name print test() import test_name1 test_name1.test()rrree
python 인터프리터의 실행 명령과 결과는 다음과 같습니다.
#test_name1.py def test(): print name print namecmd에서
를 실행하면 결과는 다음과 같습니다. python test_name0.py
In [1]: type(name) Out[1]: str In [2]: print name Out[2]: main In [3]: import test_name0 test_name0 test_name0 test_name1 test_name1다음에서 확인할 수 있습니다. (1) Python 최상위 인터프리터에서 또는 직접 실행 스크립트에서
name=='main'
name==<a href="http://%20www.php.cn/code/%208212.html" target="_blank">모듈<p> 이름</p></a>
name==<a href="http://www.php.cn/code/8212.html" target="_blank">module</a> name
(3) 스크립트를 누른 다음 , 또는 test_name0.py
다음에 import test_name0
스크립트를 실행하면 결과는 import test_name0
main main test_name1 test_name1
test_name0.py
또는 test_name0 test_name0 test_name1
또는
main main test_name1
가 됩니다. >
test_name0 test_name0 test_name1 test_name1문제의 핵심을 정리한 후, Segmentfault에 대해 질문을 해서 문제의 원인을 알아냈습니다.
즉, Python 모듈에는
캐시가 있습니다. 한 번 가져온 다음 다시 가져오면 모듈의 최상위 범위에 있는 코드가 다시 실행되지 않습니다.
(4) 두 모듈 test_name0과 test_name1의 test 함수
위 내용은 Python에서 __name__ 값 테스트에 대한 자세한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

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.

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