


pyya – Die Möglichkeit, die YAML-Konfiguration in Ihrem Python-Projekt zu verwalten
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Datei wie diese in Ihrem Projekt:
# config.yaml database: host: localhost port: 5432 username: postgres password: postgres
Um diese Dot-Yaml-Konfigurationsdatei in Python zu analysieren, gehen Sie normalerweise wie folgt vor:
import yaml # pip install PyYAML with open("config.yaml", encoding='utf-8') as fstream: config_yaml = yaml.safe_load(fstream)
Um Javascript-ähnliche Objekte aus dem resultierenden Wörterbuch zu erstellen, fügen Sie wahrscheinlich Folgendes hinzu:
from munch import munchify # pip install munch config = munchify(config_yaml)
Pyya macht das automatisch mit einer Funktion:
from pyya import init_config config = init_config( 'config.yaml', 'default.config.yaml', merge_configs = False, convert_keys_to_snake_case = False, add_underscore_prefix_to_keywords = False raise_error_non_identifiers = False) print(config.database) # Output: # Munch({"host": "localhost", "port": 5432, "username": "postgres", "password": "postgres"})
Was ist mit all diesen Flaggen?
merge_configs vergleicht bei Einstellung „True“ config.yaml mit default.config.yaml (oder den von Ihnen angegebenen Namen oder Pfaden) und fügt dem ersteren alle Felder hinzu, die im letzteren nicht vorhanden sind. Wenn es auf „Falsch“ gesetzt ist, werden alle Zusammenführungen und Formatierungen deaktiviert, die von den übrigen Flags durchgeführt werden.
convert_keys_to_snake_case ist einigermaßen selbsterklärend, weil es Konfigurationsschlüssel einfach pythonisch aussehen lässt. Dieses Flag kann jedoch einige Einstellungen wie die Protokollierungskonfiguration beeinträchtigen.
add_underscore_prefix_to_keywords Wenn der Konfigurationsschlüssel auch ein Python-Schlüsselwort ist, wird davor ein Unterstrich eingefügt (class wird zu _class). Dadurch kann der Attributzugriff besser funktionieren.
raise_error_non_identifiers Wenn der Konfigurationsschlüssel auch ein ungültiger Python-Identifikator ist, wird ein Fehler ausgelöst.
Sie können Pyya wie folgt installieren:
pip install pyya
Beiträge und Vorschläge sind willkommen: https://github.com/shadowy-pycoder/pyya
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonpyya – Die Möglichkeit, die YAML-Konfiguration in Ihrem Python-Projekt zu verwalten. 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.

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 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.

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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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 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
