1. Python 라이브러리(라이브러리)
라이브러리의 개념은 관련 기능 모듈의 모음입니다. 이것은 또한 Python의 주요 기능 중 하나입니다. 즉, 강력한 표준 라이브러리, 타사 라이브러리 및 사용자 정의 모듈이 있습니다.
2. Python 모듈은 다음과 같습니다.
python 모듈: 포함되고 구성된 코드 조각이 모듈입니다.
표현은: 작성된 코드가 파일로 저장됩니다. 이 파일은 모듈입니다. Sample.py 여기서 파일 이름 smaple은 모듈 이름입니다.
관계 다이어그램:
python 패키지는 다음과 같습니다.
패키지는 n개의 모듈 또는 n개의 하위 패키지로 구성된 Python 애플리케이션 실행 환경을 정의하는 계층적 파일 디렉터리 구조입니다. 일반인의 관점에서 보면 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 사용하세요.
매번 코드를 통해 경로를 지정하지 않으려면 Python 시스템 경로에 경로를 추가하세요.
시스템 환경 변수 사용 import PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath,
이 경로를 /Library/Python/2.7/site-packages
와 유사한 디렉터리에 직접 연결하세요. 좋은 조언:
항상 __name__ == '__main__'인 경우 사용하세요. 테스트를 위해 패키지를 가져오거나 독립적으로 실행할 수 있습니다.
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 기본적으로 python 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.
관계 다이어그램:
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위 내용은 파이썬 라이브러리는 무엇을 의미하나요?의 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.

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.


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