


So implementieren Sie modulübergreifende Variablen in Python: Ein praktischer Leitfaden
So richten Sie eine modulübergreifende Variable ein
Wie die Popularität der Debug-Variable zeigt, gibt es eine Praktischer Bedarf an Variablen, auf die über mehrere Module innerhalb eines Projekts zugegriffen werden kann. Um dieses Problem zu lösen, untersuchen wir eine Lösung zum Erstellen einer benutzerdefinierten „foo“-Variable mit ähnlichen modulübergreifenden Funktionen.
Im Gegensatz zu __debug__ erfordert unsere „foo“-Variable keine globalen Aktualisierungen in Echtzeit über Module hinweg. Stattdessen reicht es aus, seinen Wert festzulegen, bevor andere Module importiert werden.
Lösung: Globale Variablen auf Modulebene
Um eine modulübergreifende Variable zu erstellen, können wir sie definieren als globale Variable auf Modulebene. Dadurch wird sichergestellt, dass alle innerhalb eines Moduls vorgenommenen Änderungen in Importen dieses Moduls durch andere Skripte widergespiegelt werden.
Beispiel:
-
a.py:
<code class="python">var = 1</code>
Nach dem Login kopieren -
b.py:
<code class="python">import a print(a.var) import c print(a.var)</code>
Nach dem Login kopieren -
c.py:
<code class="python">import a a.var = 2</code>
Nach dem Login kopieren
Beim Ausführen von Python b.py lautet die Ausgabe:
1 2
Dies zeigt, wie das Ändern von a .var in c.py wirkt sich auch auf seinen Wert in b.py aus, wenn sie denselben Importkontext verwenden.
Realweltanwendungen
Globale Variablen auf Modulebene finden Praktischer Einsatz in Frameworks wie Django, wo Einstellungen zentral im Modul global_settings.py gespeichert werden und im gesamten Projekt über django.conf.settings zugänglich sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie modulübergreifende Variablen in Python: Ein praktischer Leitfaden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
