获取导入模块的列表
列出导入模块是理解 Python 程序的依赖关系和结构的宝贵技术。幸运的是,Python 提供了一种简单的方法来检索此信息。
要枚举导入到程序中的所有模块,请使用以下代码:
<code class="python">import sys sys.modules.keys()</code>
此代码段访问 sys.modules 字典,其中包含代表模块名称的键。通过迭代这些键,您可以检索导入模块的列表。
例如,给定代码:
<code class="python">import os import sys</code>
执行上记のコード的结果是 ['os' , 'sys'],为您提供导入的模块名称。
如果您有兴趣获取当前模块中专门的导入列表,您可以采用以下方法:
<code class="python">import types def imports(): for name, val in globals().items(): if isinstance(val, types.ModuleType): yield val.__name__</code>
该函数内省当前模块的 globals() 并过滤掉 types.ModuleType 实例的条目。即使在导入中使用了别名,此近似值也会返回原始模块名称。
请注意,此函数不包括本地导入或非模块导入,例如“from x import y”。此外,它返回 val.__name__,它对应于原始模块名称。要获取别名,您可以在函数中使用yield name。
以上是如何获取 Python 程序中导入模块的列表?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonlistsareimplementedasdynamicarrays,notlinkedlists.1)他们areStoredIncoNtiguulMemoryBlocks,mayrequireRealLealLocationWhenAppendingItems,EmpactingPerformance.2)LinkesedlistSwoldOfferefeRefeRefeRefeRefficeInsertions/DeletionsButslowerIndexeDexedAccess,Lestpypytypypytypypytypy

pythonoffersFourmainMethodStoreMoveElement Fromalist:1)删除(值)emovesthefirstoccurrenceofavalue,2)pop(index)emovesanderturnsanelementataSpecifiedIndex,3)delstatementremoveselemsbybybyselementbybyindexorslicebybyindexorslice,and 4)

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ArraysarecrucialinPythonimageprocessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisofimagedata.1)ImagesareconvertedtoNumPyarrays,withgrayscaleimagesas2Darraysandcolorimagesas3Darrays.2)Arraysallowforvectorizedoperations,enablingfastadjustmentslikebri

ArraySaresificatificallyfasterthanlistsForoperationsBenefiting fromDirectMemoryAcccccccCesandFixed-Sizestructures.1)conscessingElements:arraysprovideconstant-timeaccessduetocontoconcotigunmorystorage.2)iteration:araysleveragececacelocality.3)

ArraySareBetterForlement-WiseOperationsDuetofasterAccessCessCessCessCessCessAndOptimizedImplementations.1)ArrayshaveContiguucuulmemoryfordirectAccesscess.2)列出sareflexible butslible dueTopotentEnallymideNamicizing.3)forlarargedAtaTasetsetsetsetsetsetsetsetsetsetsetlib

在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

在Python中,向列表插入元素有两种主要方法:1)使用insert(index,value)方法,可以在指定索引处插入元素,但在大列表开头插入效率低;2)使用append(value)方法,在列表末尾添加元素,效率高。对于大列表,建议使用append()或考虑使用deque或NumPy数组来优化性能。


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