


Que fait le commutateur « -m » de Python et comment puis-je l'utiliser ?
Percer le mystère du commutateur Python -m
Introduction
Le commutateur Python -m joue un rôle à multiples facettes dans exécution du module, offrant à la fois commodité et fonctionnalités avancées. Cet article examine l'objectif de -m, son évolution historique et ses applications clés, démystifiant son impact sur l'exécution des modules.
Que fait -m
- Exécution de module via le nom du module : Permet l'exécution de modules en spécifiant leur nom de module, quel que soit leur nom de fichier, simplifiant ainsi la ligne de commande exécution.
- Ajout sys.path : Modifie sys.path pour inclure le répertoire actuel, facilitant ainsi l'exécution des packages locaux.
- Prise en charge des importations relatives : Permet les importations relatives explicites dans les modules exécutés, même lorsqu'ils sont exécutés à partir de la commande
Contexte historique
- Initialement utilisé pour fournir une alternative à la spécification des noms de fichiers pour l'exécution du module.
- Étendu à la prise en charge noms de modules imbriqués et évaluation du package parent.
- Gagner la capacité de gérer les importations relatives, améliorant ainsi son convivialité.
Comparaison détaillée
Méthode d'exécution | Modification de sys.path |
|
package | init
|
|
||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Déclaration d'importation | Aucune | Nom du module absolu | Package parent | Oui (tous) | Non (modules de code) | ||||||||||||||||||||||||
Répertoire du module | '__main__' | Aucun | Non | Oui (Package Modules) | |||||||||||||||||||||||||
Nom du module (python -m |
Actuel Répertoire | '__main__' | Package parent | Oui (Tous) | Oui (Modules du package) |
Exécuter une bibliothèque standard ou des modules tiers sans connaître leur noms de fichiers.
- Exécution de packages locaux avec des importations absolues ou relatives sans installation.
Inconvénient
Exécute uniquement les modules écrits en Python (.py fichiers).
ConclusionLe commutateur -m étend la polyvalence de Python, permettant une exécution transparente des modules à partir de la ligne de commande et activant des fonctionnalités avancées telles que les importations relatives. . En comprenant ses fonctionnalités complètes, les développeurs peuvent exploiter la puissance de -m pour rationaliser leurs flux de travail d'exécution de modules.Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
