Python中的包
包是一个分层次的文件目录结构,它定义了一个由模块及子包,和子包下的子包等组成的Python的应用环境。
考虑一个在Phone目录下的pots.py文件。这个文件有如下源代码:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def Pots(): print "I'm Pots Phone"
同样地,我们有另外两个保存了不同函数的文件:
- Phone/Isdn.py 含有函数Isdn()
- Phone/G3.py 含有函数G3()
现在,在Phone目录下创建file __init__.py:
Phone/__init__.py
当你导入Phone时,为了能够使用所有函数,你需要在__init__.py里使用显式的导入语句,如下:
from Pots import Pots from Isdn import Isdn from G3 import G3
当你把这些代码添加到__init__.py之后,导入Phone包的时候这些类就全都是可用的了。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 导入 Phone 包 import Phone Phone.Pots() Phone.Isdn() Phone.G3()
以上实例输出结果:
I'm Pots Phone I'm 3G Phone I'm ISDN Phone
如上,为了举例,我们只在每个文件里放置了一个函数,但其实你可以放置许多函数。你也可以在这些文件里定义Python的类,然后为这些类建一个包。
Python的包管理工具
Distribute是对标准库disutils模块的增强,我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包,特别是对其他的包有依赖的包。
Distribute被创建是因为Setuptools包不再维护了。
安装Distribute
可以通过distribute_setup.py 脚本来安装Distribute,也可以通过easy_install, pip,源文件来安装,不过使用distribute_setup.py来安装是最简单和受欢迎的方式
$ curl -0 http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ sudo python distribute_setup.py
Pip 是安装python包的工具,提供了安装包,列出已经安装的包,升级包以及卸载包的功能。
Pip 是对easy_install的取代,提供了和easy_install相同的查找包的功能,因此可以使用easy_install安装的包也同样可以使用pip进行安装。
安装Pip
Pip的安装可以通过源代码包,easy_install或者脚本。
下面介绍一下各种安装方法:
源代码方式:
$ wget http://pypi.python.org/packages/source/p/pip/pip-0.7.2.tar.gz (替换为最新的包) $ tar xzf pip-0.7.2.tar.gz $ cd pip-0.7.2 $ python setup.py install easy_install: $ easy_install pip
get_pip.py 脚本:
$ curl -0 https://raw.github.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py $ sudo python get-pip.py
OK, 下面来看一下Pip的使用
安装package
$ pip install Markdown
列出安装的packages
$ pip freeze
安装特定版本的package
通过使用==, >=, ,
$ pip install 'Markdown<2.0' $ pip install 'Markdown>2.0,<2.0.3'
升级包
升级包到当前最新的版本,可以使用-U 或者 --upgrade
$ pip install -U Markdown
卸载包
$ pip uninstall Markdown
查询包
pip search "Markdown"
PS -- 包安装后的py文件路径:
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages

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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