파이썬의 모듈 및 패키지 이해
이 기사는 Python의 모듈 식 프로그래밍 개념 : 모듈 및 패키지를 탐구합니다. 우리는 모듈 생성, 그 안에 기능과 클래스를 정의하고 프로젝트를 통해 활용하는 모듈을 다루겠습니다. 또한 관련 모듈을 디렉토리로 구성하고 패키지에서 모듈을 가져 오며 Python의 내장 리소스를 활용하여 패키지 생성을 조사합니다. 결국, 유지 관리 가능성, 재사용 성 및 가독성을 위해 코드를 효과적으로 구조화하는 방법을 이해할 수 있습니다.
주요 개념 :
Python 모듈 및 패키지 : 모듈은 자체 포함 된 단위 역할을하는 코드 (함수, 클래스 등)를 포함하는 단일 파이썬 파일입니다. 큰 프로젝트를 위해 디렉토리 내의 패키지 그룹 관련 모듈
실제 응용 프로그램 :우리는 다양한 수입 방법 (절대 및 상대) 및 제어 된 수입에 대한 속성을 다루는 실제 예제를 통해 모듈 및 패키지 생성 및 사용을 보여줍니다. .
개발의 이점 : 이 기사는 모듈성의 장점, 즉 개선 된 코드 가독성, 유지 관리, 재사용 성 및 강화 된 협업을 강조합니다. 또한 PYPI의 Python Standard Library 및 타사 패키지를 강조합니다.-
모듈 : 빌딩 블록
-
파이썬 모듈은 파이썬 코드를 포함하는 단일 파일입니다. 다른 프로그램으로 수입 할 수있는 독립형 단위입니다. 이것은 촉진된다 : 한 모듈로의 변경은 전체 애플리케이션에 영향을 미치지 않습니다.
재사용 성 : - 한 번 쓰려고 여러 번 사용하십시오
협업 : 팀은 별도의 모듈에서 동시에 작업 할 수 있습니다
가독성 : 파일 이름을 지우십시오 (예 : )는 기능을 나타냅니다
__all__
간단한 모듈 만들기 :
- : 를 만들어 봅시다 이 모듈에는 변수와 두 가지 함수가 포함되어 있습니다. 직접 실행하거나 다른 모듈로 가져올 수 있습니다. 모듈 사용 :
전체 모듈을 가져옵니다
키워드 : .py
특정 요소를 가져옵니다
- 키워드 : alias를 만듭니다
-
좋은 모듈 이름 지정 관행에는 밑줄이있는 소문자가 포함됩니다 (예 : ). 패키지 : 모듈 구성 패키지는 관련 모듈을 디렉토리로 구성합니다. 디렉토리는 파일이 포함되어있을 때 패키지가됩니다 (비어있을 수 있음). 이것은 계층 적 구조화 (서브 포장)를 허용합니다
__init__.py
패키지 구축 및 관리 : 예제 구조 :모두 둘 다 파일로 인한 패키지입니다. 패키지에서 가져 오기 :
절대 가져 오기 :
전체 경로를 지정하십시오# 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))
로그인 후 복사my_package
subpackage
<<> 상대 가져 오기 :__init__.py
패키지 내에서 상대 경로를 지정하려면 도트 (<🎜 🎜>)를 사용하십시오. (특히 대규모 프로젝트에서는주의해서 사용)<<> 속성 : <🎜 🎜>
- <🎜
- 의 속성은 <🎜 <🎜 를 사용할 때 가져온 것을 제어합니다. 가져올 이름을 나열합니다. 이것은 더 나은 제어를 촉진하고 우발적 인 내부 요소의 수입을 방지합니다. . <🎜 🎜> <<> 파이썬 표준 라이브러리 및 타사 패키지 : <🎜 🎜>
Python Standard Library는 많은 내장 모듈 (예 : <🎜 🎜>, 를 사용하여 설치할 수 있습니다.# another_module.py import sample print(sample.sample_variable) print(sample.greet("Bob"))
로그인 후 복사- 포장 및 배포 :
- 는 분포 가능한 패키지 (소스 및 이진)를 만드는 데 도움이됩니다.
패키지를 PYPI에 업로드합니다. 성공적인 배포에 적절한 버전, 문서, 라이센스 및 테스트가 중요합니다. 결론 : 모듈 및 패키지는 잘 구조화되고 유지 관리 가능하며 재사용 가능한 파이썬 코드를 작성하는 데 필수적입니다. 이러한 개념을 마스터하면 코딩 효율성과 협업 능력이 향상됩니다. .
위 내용은 파이썬의 모듈 및 패키지 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

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.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
