다음은 프로그램 실행 파일 경로를 얻는 Python 방법입니다(권장). 좋은 참고값이 있어 모든 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다. 함께 살펴보겠습니다
1. 현재 실행 중인 기본 스크립트 메서드를 가져옵니다: sys.argv[0] 및 _ file _
(1) sys.argv
A가 Python에 전달됩니다. 스크립트 명령 매개변수 목록입니다. sys.argv[0]은 스크립트의 이름입니다. 일반적으로 상대 경로를 가져옵니다. os.path.abspath(sys.argv[0])를 사용하여 실행 파일의 절대 경로를 가져옵니다.
dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath(sys.argv[0])) os.path.realpath(sys.argv[0])
sys.argv가 명령줄에서 실행되는 경우 인터프리터 경로가 반환됩니다: [' /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/ipython3']
(2)_ _ file_ _
현재 실행 모듈이 있는 경로를 가져옵니다. 위치는 일반적으로 상대 경로입니다. os.path를 사용합니다. .abspath(_ _ file_ _)는 실행 파일의 절대 경로를 가져옵니다.
dirname, filename = os.path.split(os.path.abspath( _ _ file_ _)) os.path.realpath(_ _ file_ _)
참고: Python 콘솔에서 print _ _ file _을 직접 사용하면 '_file_' 이름이 정의되지 않았습니다 오류가 발생합니다. 현재 어떤 스크립트에서도 실행되지 않기 때문에 당연히 _file__에 대한 정의가 없습니다.
(3) sys.argv[0]과 _ _ 파일_ _의 차이점: 주 실행 파일에 있을 때는 둘 사이에 차이가 없지만 다른 파일에 있을 때는 다릅니다. a와 같은 파일 .py와 b.py 두 파일
a.py를 실행한 결과는 다음과 같습니다.
위 결과에서 알 수 있듯이: 둘 다 a.py인 경우 둘 다 결과는 0입니다. 그러나 a에서 b를 가져올 때 실행된 sys.argv[0]는 여전히 기본 실행 파일인 a.py를 참조하고 _ _ file_ _은 b를 출력합니다. py
2.sys.path
모듈 검색 경로의 문자열 목록입니다. 환경 변수 PYTHONPATH에 의해 초기화됩니다. 는 디렉터리 목록이고, sys.path[0]은 Python 인터프리터를 호출하는 현재 스크립트가 있는 디렉터리, 즉 주 실행 파일의 상위 디렉터리입니다.
예: /user/ybp/a.py의 a.py 파일에서 실행한 경우: print(sys.path[0])==>/user/ybp,
명령줄에서 실행하면 빈 문자열이 반환됩니다. ;
3. os.path는 시스템 환경 변수이므로 위와 구별되어야 합니다. os.path[0]가 없으며 os.path에 일부 메소드가 있습니다.
(1)os.path.split(path)
경로 이름을 머리와 꼬리 쌍으로 나눕니다. 뒤에 슬래시가 없습니다. 입력 경로가 슬래시로 끝나면 빈 트레일러가 얻어집니다.
입력 경로에 슬래시가 없으면 헤더 필드가 비어 있습니다. 입력 경로가 비어 있으면 결과 헤드와 테일도 비어 있습니다.
https://docs.python.org/2/library/os.path.html#os.path.split
(2)os.path.realpath(path)
특정 파일 반환 name 절대 경로는 명령줄에서 실행할 수 있습니다.
https://docs.python.org/2/library/os.path.html#os.path.realpath
4.os.getcwd()는 현재 작업 경로를 반환합니다. 반드시 그럴 필요는 없습니다. 스크립트에서 실행하면 이 명령은 명령줄에서 실행할 수 있는 pwd와 동일하며 절대 경로가 반환됩니다.
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위 내용은 프로그램 실행 파일 경로를 얻는 Python 메소드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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