1、import模組
在Python經常使用import聲明,以使用其他模組(也就是其它.py檔案)中定義的物件。
(1)、使用__name__寫測試語句
下面是一個簡單的函式庫程式TestLib.py。當直接執行TestLib.py時,__name__為"__main__"。如果被import的話,__name__為"TestLib"。
def lib_func(a):
return a + 10
def lib_func_another(b):
return b + 20
if __name' 1== print(lib_func(test))
print '__name__ : ',__name__ #注意觀察
在user.py中import上面的TestLib:
import TestLib
print(TestLib.lib_func(120))
(2)、更多參考使用方式TestLib模組,並將它改名為t
例如:
import TestLib as t
print(t.lib_func(120))
from TestLib import lib_func # 只引用TestLibibin中的lib_func的好處是減少所引用模組的記憶體佔用。
例如:
from TestLib import lib_func
print(lib_func(120))
from TestLib import * # 引用所有TestLib ))
2、查詢
(1)、查詢函數的參數
當我們想要知道某個函數會接收哪些參數的時候,可以使用下面方法查詢。
import inspect
print(inspect.signature(func))
(2)、查詢物件的屬性
除了使用dir()來查詢物件的屬性之外,我們可以使用下方內建(built-in)函數來確認物件是否有某個屬性:
hasattr(obj, attr_name) # attr_name是字串
例如:
a = [1,2,3]
print(hasattr(a,'append')) )、查詢物件所屬的類別和類別名稱
a = [1, 2, 3]
print a.__class__
print a.__class__.__name__
(4)、查詢父類
我們可以用__base__ 屬性來查詢某個類別的父類別:
cls.__base__
例如:
print(list.__base__)
3、使用中文(以及其它非ASCII編碼)
在Python程式的第一行加入#coding=utf8,例如:
#coding=utf8
print("你好嗎?")
也能用以下方式:
#-*- coding: UTF-8 -*-
print("
表示2進制,8進制和16進制數字
在2.6以上版本,以以下方式表示:
print(0b1110) # 二進制,以0b開頭
print(0o10) ) # 十六進制,以0x開頭
如果是更早版本,可用以下方式:
print(int("1110", 2 ))
print(int("10", 8 )) (int("2A", 16 ))
5、搜尋路徑
當我們import的時候,Python會在搜尋路徑中尋找模組(module)。例如上面import TestLib,就要求TestLib.py在搜尋路徑中。
我們可以透過下面方法來查看搜尋路徑:
import sys
print(sys.path)
我們可以在Python運作的時候增加或刪除或刪除sys.path中的元素。另一方面,我們可以透過在shell中增加PYTHONPATH環境變量,來為Python增加搜尋路徑。
下面我們增加/home/vamei/mylib到搜尋路徑中:
$export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/vamei/mylib
你可以將正面的這行指令加入到~/.bashrc中。這樣,我們就長期的改變了搜尋路徑。
6、腳本與命令列結合
可以使用下面方法執行一個Python腳本,在腳本運行結束後,直接進入Python命令列。這樣做的好處是腳本的物件不會被清空,可以透過命令列直接呼叫。
$python -i script.py

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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