Konsep Utama:
Modul dan pakej Python- modul: adalah fail python tunggal yang mengandungi kod (fungsi, kelas, dll.), Bertindak sebagai unit mandiri. Pakej modul berkaitan kumpulan dalam direktori untuk projek yang lebih besar. Permohonan Praktikal: kami akan menunjukkan penciptaan dan menggunakan modul dan pakej melalui contoh praktikal, meliputi pelbagai kaedah import (mutlak dan relatif) dan atribut
- untuk import terkawal.
__all__
Manfaat dalam Pembangunan: Artikel ini menekankan kelebihan modularity: kebolehbacaan kod yang lebih baik, kebolehkerjaan, kebolehgunaan semula, dan kerjasama yang dipertingkatkan. Kami juga akan menyerlahkan perpustakaan piawai Python dan pakej pihak ketiga dari PYPI. - Modul : blok bangunan
Modul Python adalah fail tunggal yang mengandungi kod python. Ia adalah unit mandiri, yang boleh diimport ke dalam program lain. Ini mempromosikan:
.py
mengekalkan:
- kebolehgunaan semula: Tulis sekali, gunakan banyak kali.
- Kerjasama: Pasukan boleh berfungsi pada modul berasingan secara serentak.
- kebolehbacaan: Nama fail yang jelas (mis., ) Tunjukkan fungsi.
-
databaseConnection.py
Mewujudkan modul mudah:
mari kita buat :
Modul ini mengandungi pembolehubah dan dua fungsi. Anda boleh menjalankannya secara langsung (sample.py
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))Menggunakan modul:
python sample.py
pernyataan:
mengimport keseluruhan modul.-
import
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))mengimport elemen khusus.
-
from
# another_module.py from sample import greet, sum_numbers print(greet("Charlie")) print(sum_numbers(4, 5))mencipta alias.
-
as
amalan penamaan modul yang baik termasuk huruf kecil dengan garis bawah (mis.,).
# another_module.py import sample as s print(s.greet("David"))
Pakej menyusun modul yang berkaitan ke dalam direktori. Direktori menjadi pakej apabila mengandungi fail __init__.py
(boleh kosong). Ini membolehkan penstrukturan hierarki (subpackages).
Pakej Membina dan Menguruskan:
Contoh Struktur:
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
kedua -dua my_package
dan subpackage
adalah pakej kerana fail __init__.py
mereka.
mengimport dari pakej:
- import mutlak: Tentukan jalan penuh.
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
- Import relatif: Gunakan titik -titik () untuk menentukan laluan relatif dalam pakej. (Gunakan dengan berhati -hati, terutamanya dalam projek yang lebih besar).
.
atribut : __all__
dalam modul __all__
mengawal apa yang diimport apabila menggunakan __init__.py
. Ia menyenaraikan nama yang akan diimport. Ini menggalakkan kawalan yang lebih baik dan menghalang import unsur -unsur dalaman yang tidak disengajakan. from package import *
perpustakaan standard python dan pakej pihak ketiga:
Perpustakaan piawai Python menyediakan banyak modul terbina dalam (mis.,, os
, math
). PYPI (Indeks Pakej Python) menjadi tuan rumah beribu-ribu pakej pihak ketiga, boleh dipasang menggunakan json
. pip
Pembungkusan dan pengedaran:
memuat naik pakej ke PYPI. Versi, dokumentasi, pelesenan, dan ujian yang betul adalah penting untuk pengedaran yang berjaya. setuptools
twine
Modul dan pakej adalah penting untuk menulis kod python yang berstruktur, boleh dipelihara, dan boleh diguna semula dengan baik. Menguasai konsep -konsep ini meningkatkan kecekapan pengekodan dan kebolehan kolaborasi anda.
Atas ialah kandungan terperinci Memahami modul dan pakej di Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.