如果你已经学习了包,模块这些知识了。
你会不会有好奇:Python为什么可以直接使用一些内建函数,不用显式的导入它们,比如 str() int() dir() ...?
原因是Python解释器第一次启动的时候 __builtins__ 就已经在命名空间了(Note: 有s)
进Shell看看:
>>> globals() {'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None}
你可以再次导入 __builtin__(Note: 没有s):
import __builtin__ >>> globals() {'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None, '__builtin__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__package__': None}
这时候多了一个 __builtin__ 对象,你可以判断它们是不是相同的:
>>> __builtin__ is __builtins__ True >>> type(__builtin__) <type 'module'> >>> type(__builtins__) <type 'module'>
现在我们把它从一个文件导入:
# file1.py import __builtin__ print "module name __name__ : ", __name__ print "__builtin__ is __builtins__: ", __builtin__ is __builtins__ print "type(__builtin__): ", type(__builtin__) print "type(__builtins__): ", type(__builtins__) print "__builtins__ is __builtin__.__dict__", __builtins__ is __builtin__.__dict__ # file2.py import file1 """结果: module name __name__ : file __builtin__ is __builtins__: False type(__builtin__): <type 'module'> type(__builtins__): <type 'dict'> __builtins__ is __builtin__.__dict__ True """
结论:
__builtins__ 是对内建模块 __builtin__ 的引用,并且有如下两个方面差异:
在主模块中,即没有被其他文件导入。__builtins__是对 __builtin__ 本身的引用,两者是相同的。
通过 __builtins__ is __builtin__.__dict__ 猜想:
在非 '__main__' 模块中,也就是模块被导入后,__builtins__ 应该属于 __builtin__.__dict__ 的一部分,是对 __builtin__.__dict__ 的引用,而非builtin本身,它在任何地方都可见,此时builtins的类型是字典。
装饰内建函数
Python 官方文档 解释了如何装饰一个内建函数:
import __builtin__ def open(path): f = __builtin__.open(path, 'r') return UpperCaser(f) class UpperCaser: __metaclass__ = type def __init__(self, f): self._f = f def read(self): return self._f.read().upper() print open('./a.txt').read() # 将会全部转为大写输出
Note:Python3.X版本中,内建模块更名为builtins,与Python2.X有所不同

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomoGeneData,performance-Caliticalcode,orinterfacingwithccode.1)同質性data:arraysSaveMemorywithTypedElements.2)績效code-performance-calitialcode-calliginal-clitical-clitical-calligation-Critical-Code:Arraysofferferbetterperbetterperperformanceformanceformancefornallancefornalumericalical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactsperformance.2)listssdonotguaranteeconecontanttanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectacccesslectaccesslecrectaccesslerikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,負索引,切片,口頭化。 1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造


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