Python で実行ファイルのパスを確実に特定するにはどうすればよいですか?
Python での実行ファイルのパスの決定
はじめに
現在実行中の Python スクリプトへのパスを特定することは、さまざまなアプリケーションにとって重要な側面です。ただし、さまざまなシナリオで機能する「普遍的な」アプローチを見つけるのは困難な場合があります。この記事では、いくつかの方法を検討し、それらに関連する制限に対処し、最終的には包括的な解決策を提示します。
従来の方法の制限
- path = os.path.abspath(os. path.dirname(sys.argv[0])): execfile.
-
path = などのメソッドを介して、別のディレクトリにある別のスクリプトからスクリプトが実行される場合、このアプローチは失敗します。 os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)): このメソッドは、
- file 属性が存在しない場合には機能しない可能性があります (例: 、Py2exe 実行)
- コードは、execute() を使用して IDLE から実行されます
- ファイル が定義されていません (例: Mac OS X v10.6)
包括的なソリューション
実行コンテキストに関係なく、現在実行中のファイルのパスを取得するには、inspect モジュールと os モジュールの関数を組み合わせて使用できます。
from inspect import getsourcefile from os.path import abspath path = abspath(getsourcefile(lambda:0))
このソリューションは、次のようなさまざまなシナリオでソース ファイル パスを取得する一貫したアプローチを提供します。
- メイン スクリプトの直接実行
- 別のスクリプトからの実行
- 関数内での実行
- インタプリタ内での実行 (IDLE など)
テスト例
次のディレクトリ構造を考慮します:
C:. | a.py \---subdir b.py
a.py 内のコード:
#! /usr/bin/env python import os, sys print "a.py: os.getcwd()=", os.getcwd() print execfile("subdir/b.py")
subdir/b.py 内のコード:
#! /usr/bin/env python import os, sys print "b.py: os.getcwd()=", os.getcwd() print
Python a.py の出力は次のとおりです。 :
a.py: os.getcwd()= C:\ b.py: os.getcwd()= C:\zzz
これは、os.getcwd() が実行コンテキストの作業ディレクトリを反映していることを示しています。これは、実行されているスクリプトの場所とは異なる場合があります。対照的に、提案された解決策 (abspath(getsourcefile(lambda:0))) は、実行コンテキストに関係なく、一貫してスクリプトのソース ファイル パスを生成します。
以上がPython で実行ファイルのパスを確実に特定するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
