问题描述: 代码编写过程中,需要引入文件,但是引入的文件随着项目的变大会变多,所以编写了一个自动导入的方法,会根据文件名称的特点进行导入。
def auto_import(packagePath: str, fileTag: str, interceptLength: int, level=1): """ 自动导入函数,导入具有某个标识的文件 :param packagePath: 当前包路径 :param level: 软件包层级 :param fileTag:文件名称标识 :param interceptLength:导入属性截取名称 :return: """ # 定义导入属性列表和包 att_list = [] # 获取对应的包层级 rank = level package = '' for i in range(level): # 获取父级包名称拼接包名称 package += packagePath.split('\\')[-rank] + '.' rank -= 1 # 遍历当前包下的所有文件 for fileName in os.listdir(packagePath): # 筛选出nameTag的文件进行导入 if fileTag in fileName: print(f'导入包名称:{package}' + fileName[:-3]) # 动态导入包,并获取包内的具体模块、属性 att_list.append( # 导入包中的某个属性 importlib.import_module( # 拼接模块路径 f'{package}' + fileName[:-3] # 获取模块中的对应属性 ).__dict__[fileName[:-interceptLength]]) # 返回属性列表 return att_list
假如我们创建了多个TableModel文件,需要校验对应的文件是否在数据库中存在,那么我们就可以这么用:
import os import auto_import def auto_check_model(): """ 导入tableModel中的所有文件,验证数据库中表是否存在 :return: 返回验证结果 """ # 获取当前文件夹路径 packagePath = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) # 获取所有model文件 model_list = auto_import(packagePath=packagePath, fileTag='Model', interceptLength=8, level=2) # 建立数据库连接 connect = DatabaseOperation().connect() # 检查model在数据库中是否存在,不存在则创建 for i in range(len(model_list)): model_list[i].metadata.create_all(connect) print(f"#### {model_list[i].__name__}校验完成! ####")
以上是python自动导入包如何实现的详细内容。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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