Python에서 로컬 모듈보다 표준 라이브러리 모듈의 우선 순위를 지정하는 방법은 무엇입니까?
Python의 모듈 가져오기 전략 제어
프로젝트 폴더와 표준 라이브러리에서 이름이 동일한 모듈을 발견하면 Python의 기본 동작은 로컬 모듈의 우선 순위를 지정하는 것입니다. 특히 프로젝트 모듈과 이름을 공유하는 표준 라이브러리에서 특정 클래스를 가져오려고 할 때 충돌이 발생할 수 있습니다.
이 문제를 해결하려면 Python 2.5 이상에서 Absolute_import를 사용하는 것이 좋습니다. 이 설정은 Python의 가져오기 동작을 수정하여 모듈의 검색 경로를 명시적으로 제어할 수 있게 해줍니다.
예를 들어, 프로젝트에 소켓.py 파일이 있는 동안 표준 라이브러리의 소켓 모듈을 가져오려면 다음 코드를 사용하세요. :
from __future__ import absolute_import import socket
또는 Python 3.x에서 작업하는 경우 절대_import가 기본적으로 활성화됩니다. PyLint가 이 코드에 플래그를 지정할 수는 있지만 구문상으로는 올바른 상태로 유지됩니다.
absolute_import를 활용하면 모듈을 검색할 때 Python에 표준 라이브러리의 우선순위를 지정하여 가져오기가 올바른 클래스와 함수를 참조하도록 할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 로컬 모듈보다 표준 라이브러리 모듈의 우선 순위를 지정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.
