파이썬을 처음 접하는 친구들이라면 이런 문제에 부딪혔을 겁니다. 파이썬 모듈, 파이썬 패키지, 파이썬 라이브러리... 오늘은 파이썬에서 모듈, 라이브러리, 패키지의 차이점에 대해 이야기하겠습니다.
1. Python 모듈은 다음과 같습니다.
python 모듈: 코드 조각을 모듈로 포함하고 구성합니다.
표현은 다음과 같습니다. 작성된 코드가 파일로 저장됩니다. 이 파일은 모듈입니다. Sample.py 여기서 파일 이름 smaple은 모듈 이름입니다.
관계 다이어그램:
2. Python 패키지는 다음과 같습니다.
패키지는 n개의 모듈 또는 n개의 하위 패키지로 구성된 Python 애플리케이션 실행 환경을 정의하는 계층적 파일 디렉터리 구조입니다. 간단히 말해서 패키지는 __init__.py 파일을 포함하는 디렉터리입니다. 이 디렉터리에는 이 __init__.py 파일과 기타 모듈 또는 하위 패키지가 있어야 합니다.
FAQ:
특정 경로 아래에 모듈을 도입하세요
sys.path.append(yourmodulepath)
를 사용하여 매번 코드를 통해 경로를 지정하지 않도록 Python 시스템 경로에 경로를 추가하세요
사용하세요 시스템 환경 변수 import PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath,
이 경로를 /Library/Python/2.7/site-packages
와 유사한 디렉터리에 직접 연결하세요. 좋은 조언:
자주 사용하는 경우 __name__ == ' __main__'은 작성된 패키지를 독립적으로 가져오고 실행할 수 있으며 테스트에 사용되도록 합니다.
다중 가져오기는 모듈을 여러 번 실행하지 않고 한 번만 실행합니다. 다시 로드를 사용하여 모듈을 강제로 실행할 수 있지만 권장되지는 않습니다.
공통 패키지 구조는 다음과 같습니다.
package_a├── __init__.py├── module_a1.py└── module_a2.pypackage_b├── __init__.py├── module_b1.py└── module_b2. py
main.py
main.py가 packagea의 modulea1 모듈을 참조하려는 경우 다음을 사용할 수 있습니다.
from package_a import module_a1
import package_a.module_a1
packagea의 modulea1이 packageb를 참조해야 하는 경우 , 그러면 기본적으로 Python은 packageb를 찾을 수 없습니다. sys.path.append('../')를 사용하여 이 문장을 packagea의 __init__.py에 추가한 다음 * import __init_를 패키지의 모든 모듈에 추가할 수 있습니다.
관계도:
3. 라이브러리(library)
라이브러리의 개념은 관련 기능 모듈의 집합입니다. 이것은 또한 Python의 주요 기능 중 하나입니다. 즉, 강력한 표준 라이브러리, 타사 라이브러리 및 사용자 정의 모듈이 있습니다.
위 내용은 파이썬에서 라이브러리는 무엇을 의미합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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