一般来说,我们会将自己写的Python模块与python自带的模块分开存放以达到便于维护的目的。那么如何在Python中添加自定义的模块呢?
在解答这个问题之前,我们首先要明确两点:
1.严格区分包(package)和文件夹。包的定义就是包含__init__.py的文件夹。如果没有__init__.py,那么就是普通的文件夹。
2.模块导入写法,注意只要包路径,不要文件夹路径。
Python 运行环境在查找库文件时是对 sys.path 列表进行遍历,如果我们想在运行环境中注册新的类库,主要有以下2种方法:
1. 在sys.path列表中添加新的路径。
2. 将库文件复制到sys.path列表中的目录里(如site-packages目录)。
我们可以通过运行一下代码来查看sys.path
import sys print sys.path
运行结果:
['/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-old', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-dynload', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/PyObjC', '/Library/Python/2.7/site-packages']
这两种办法中第一种比较简单,而且对环境的影响最小。
下面我们来看一下第一种方法具体如何操作:
在python安装目录的site-package文件夹中新建pythontab.pth,上面site-package的路径是:/Library/Python/2.7/site-packages,文件的内容是:需要导入的package所在的文件夹路径。
这样,Python 在遍历已知的库文件目录过程中,如果见到一个 .pth 文件,就会将文件中所记录的路径加入到 sys.path 设置中,这样 .pth 文件说指明的package也就可以被Python运行环境顺利找到, 我们就可以像使用内置模块一样引入自定义模块了。
如果缺省的sys.path中没有含有自己的模块或包的路径,我们也可以使用sys.path.apend方法来动态加入包路径。
以上是如何在Python中添加自定义模块的方法介绍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 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在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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