


Was macht der Schalter „-m' von Python und wie kann ich ihn verwenden?
Das Geheimnis des Python-m-Schalters lüften
Einführung
Der Python-m-Schalter spielt eine vielfältige Rolle in Modulausführung, die sowohl Komfort als auch erweiterte Funktionalität bietet. Dieser Artikel befasst sich mit dem Zweck von -m, seiner historischen Entwicklung und seinen wichtigsten Anwendungen und entmystifiziert seine Auswirkungen auf die Modulausführung.
Was -m macht
- Modulausführung über Modulnamen: Ermöglicht die Ausführung von Modulen durch Angabe ihres Modulnamens, unabhängig von ihrem Dateinamen, wodurch die Befehlszeile vereinfacht wird Ausführung.
- sys.path-Ergänzung:Ändert sys.path, um das aktuelle Verzeichnis einzuschließen, was die Ausführung lokaler Pakete unterstützt.
- Unterstützung relativer Importe: Ermöglicht explizite relative Importe in ausgeführten Modulen, auch wenn sie über den Befehl ausgeführt werden Zeile.
Historischer Kontext
- Ursprünglich verwendet, um eine Alternative zur Angabe von Dateinamen für die Modulausführung bereitzustellen.
- Erweitert zur Unterstützung verschachtelte Modulnamen und übergeordnete Paketauswertung.
- Erhielt die Fähigkeit, relative Importe zu verarbeiten, und verbesserte seine Benutzerfreundlichkeit.
Detaillierter Vergleich
Ausführungsmethode | sys.path-Änderung |
|
Paket | init
|
|
||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Import Statement | Keine | Absoluter Modulname | Übergeordnetes Paket | Ja (Alle) | Nein (Codemodule) | ||||||||||||||||||||||||
Modulverzeichnis | '__main__' | Keine | Nein | Ja (Paket Module) | |||||||||||||||||||||||||
Modulname (python -m |
Aktuell Verzeichnis | '__main__' | Übergeordnetes Paket | Ja (Alle) | Ja (Paketmodule) |
Standardbibliothek oder Module von Drittanbietern ausführen, ohne deren Kenntnis zu haben Dateinamen.
- Lokale Pakete mit absoluten oder relativen Importen ohne Installation ausführen.
Manko
Führt nur in Python geschriebene Module aus (.py Dateien).
FazitDer Schalter -m erweitert die Vielseitigkeit von Python, ermöglicht die nahtlose Ausführung von Modulen über die Befehlszeile und ermöglicht erweiterte Funktionen wie relative Importe . Durch das Verständnis seiner umfassenden Funktionalität können Entwickler die Leistungsfähigkeit von -m nutzen, um ihre Modulausführungs-Workflows zu optimieren.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas macht der Schalter „-m' von Python und wie kann ich ihn verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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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.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
