Python의 별도 디렉터리에서 함수를 어떻게 가져올 수 있나요?
별도의 디렉터리에서 파일 가져오기
다양한 폴더의 파일을 조작할 때 한 파일에서 다른 파일로 기능을 가져오는 것이 어려울 수 있습니다. 이는 종종 중첩된 폴더와 여러 파일이 포함된 다양한 디렉터리 구조에서 발생합니다.
아래 디렉터리 구조를 고려하세요.
application ├── app │ └── folder │ └── file.py └── app2 └── some_folder └── some_file.py
이 시나리오에서 함수를 가져오는 방법(예: func_name)이 some_file.py 내에서 file.py에 정의되어 있나요? from application.app.folder.file import func_name의 직관적인 방법은 그럴듯해 보이지만 종종 오류가 발생합니다.
기본적으로 Python은 진입점 스크립트(실행 중인 스크립트)가 있는 디렉터리만 검사합니다. 패키지 설치 경로를 포함하는 sys.path가 있습니다. 필요한 파일이 이 위치 외부에 있으면 가져오기가 실패합니다.
그러나 Python의 검색 경로를 동적으로 확장할 수 있습니다.
# some_file.py import sys # appending search path sys.path.insert(1, '/path/to/application/app/folder') # importing file and function import file func_name()
file.py가 포함된 디렉터리를 검색 경로를 검색하면 이제 Python이 해당 경로를 성공적으로 가져올 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 여러 디렉터리에 걸쳐 파일을 유연하게 처리할 수 있으므로 분리된 파일 구조로 작업할 때 유용한 솔루션이 됩니다.
위 내용은 Python의 별도 디렉터리에서 함수를 어떻게 가져올 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
