Pythonのモジュールとパッケージの理解
- pythonモジュールとパッケージ:
- モジュールは、自己完結型ユニットとして機能するコード(関数、クラスなど)を含む単一のPythonファイルです。大規模なプロジェクトのディレクトリ内のグループ関連モジュールをパッケージします 実用的なアプリケーション: さまざまなインポート方法(絶対および相対)と制御された輸入の属性をカバーして、実用的な例を介してモジュールとパッケージの作成と使用を実証します。
-
開発における利点:記事は、モジュール性の利点を強調しています。コードの読みやすさ、保守性、再利用性、およびコラボレーションの強化。 また、PypiのPython Standard Libraryとサードパーティパッケージを強調します。
__all__
- モジュール:ビルディングブロック Pythonモジュールは、Pythonコードを含む単一の
メンテナビリティ:1つのモジュールへの変更は、アプリケーション全体に影響しません。
.py
再利用可能性:
- コラボレーション:チームは、別々のモジュールで同時に作業できます。
- 読みやすさ:ファイル名のクリア(例:)は、機能を示します。
- 簡単なモジュールの作成:
-
:
databaseConnection.py
を作成しましょう
)、他のモジュールにインポートできます。 モジュールを使用する
sample.py
# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
ステートメント:python sample.py
モジュール全体をインポートします
- キーワード:
- 特定の要素をインポートします。
import
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
- キーワード:
- エイリアスを作成します
from
優れたモジュールの命名慣行には、アンダースコア付きの小文字(例: )が含まれます。
# another_module.py from sample import greet, sum_numbers print(greet("Charlie")) print(sum_numbers(4, 5))
パッケージ関連モジュールをディレクトリに編成します。 ディレクトリには、
__init__.py
ファイルが含まれるとパッケージになります(空にすることができます)。 これにより、階層構造(サブパッケージ)が可能になりますパッケージの構築と管理:
例:# sample.py sample_variable = "Module variable" def greet(name): return f"Hello, {name}!" def sum_numbers(a, b): return a + b print(sample_variable) print(greet("Alice")) print(sum_numbers(2, 3))
ログイン後にコピーログイン後にコピーと
パッケージからのインポート:my_package
の両方は、subpackage
ファイルによるパッケージです。__init__.py
- 絶対輸入:
- フルパスを指定します。
# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
ログイン後にコピーログイン後にコピー- 相対的な輸入:
- ドット()を使用して、パッケージ内の相対パスを指定します。 (特に大規模なプロジェクトでは、注意して使用してください)。
.
属性:
属性は、__all__
モジュールのを使用するときにインポートされるものをコントロールします。 インポートする名前をリストします。 これにより、より良い制御が促進され、内部要素の偶発的な輸入が防止されます。
__all__
__init__.py
Python Standard Libraryおよびサードパーティパッケージ:from package import *
Python標準ライブラリには、多くの組み込みモジュール(例:、、
)を提供します。 PYPI(Pythonパッケージインデックス)は、。
os
math
パッケージングと配布:json
pip
分散パッケージ(ソースとバイナリ)の作成を支援します。 パッケージをPypiにアップロードします。 適切なバージョン化、ドキュメント、ライセンス、およびテストは、配布を成功させるために重要です。
結論:setuptools
twine
モジュールとパッケージは、十分に構造化され、保守可能で再利用可能なPythonコードを作成するために不可欠です。 これらの概念を習得すると、コーディングの効率とコラボレーション能力が向上します。以上がPythonのモジュールとパッケージの理解の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
