Python의 동일한 디렉터리 또는 하위 디렉터리에서 클래스를 어떻게 가져오나요?
동일 디렉터리 또는 하위 디렉터리에서 클래스 가져오기
Python은 동일한 디렉터리 또는 하위 디렉터리 내의 파일에서 클래스를 가져올 수 있는 유연한 메커니즘을 제공합니다. 이러한 메커니즘을 이해하는 것은 모듈 전체에서 코드를 구성하고 재사용하는 데 중요합니다.
동일한 디렉터리에서 클래스 가져오기
동일한 디렉터리에 있는 파일에서 클래스를 가져오려면 다음을 수행하세요. 다음 단계가 필요합니다.
- Python 파일이 포함된 디렉터리에 __init__.py라는 빈 파일을 만듭니다. 이는 Python에 이 디렉터리에서 모듈을 가져올 수 있음을 나타냅니다.
- 클래스 이름을 직접 지정하여 일반 가져오기 문을 사용하여 원하는 클래스를 가져옵니다.
from user import User from dir import Dir
하위 디렉토리에서 클래스 가져오기
하위 디렉토리에서 클래스를 가져오는 경우에도 동일한 절차 적용되지만 점 표기법이 추가됩니다. 각 디렉터리 깊이 수준에는 가져오기 경로에 추가 점이 필요합니다.
- 하위 디렉터리에도 __init__.py 파일을 만듭니다.
- 점 표기법을 사용하여 클래스를 가져옵니다.
from classes.user import User from classes.dir import Dir
Python 3의 경우 모듈 이름 앞에 점을 붙이는 것이 좋습니다. 동일한 디렉터리에서 가져오기:
from .user import User from .dir import Dir
이러한 지침을 따르면 동일한 디렉터리 또는 하위 디렉터리 내에서 클래스를 효과적으로 가져올 수 있으므로 Python 코드를 효율적으로 모듈화하고 구성할 수 있습니다.
위 내용은 Python의 동일한 디렉터리 또는 하위 디렉터리에서 클래스를 어떻게 가져오나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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.

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
