Bagaimanakah Python Memulakan sys.path?
Menyelidiki Permulaan sys.path dalam Python
Memahami proses pemulaan sys.path Python adalah penting untuk memahami laluan carian Python untuk modul . Walaupun terdapat tanggapan salah bahawa PYTHONPATH secara eksklusif memacu permulaan ini, faktor algoritma rumit Python dalam pelbagai sumber lain.
Langkah berikut menjelaskan proses ini:
Inisialisasi sys.executable, sys.exec_prefix dan sys .prefix
- Python dengan teliti mengenal pasti lokasinya berdasarkan maklumat sistem pengendalian, mencerminkan laluan fizikal boleh laku sebenar dalam sys.executable.
- Fail pyvenv.cfg dalam boleh laku direktori atau satu tahap ke atas memegang pilihan konfigurasi yang mempengaruhi sys.prefix. Terutamanya, konfigurasi rumah boleh mengatasi direktori lalai yang mengandungi sys.executable.
- Jika pembolehubah persekitaran PYTHONHOME wujud, ia mengatasi nilai sys.prefix dan sys.exec_prefix yang ditetapkan sebelumnya.
- Gagal syarat di atas, nilai ini diperoleh dengan merentasi ke belakang daripada sys.executable, mencari pautan simbolik atau fail mercu tanda untuk mewujudkan direktori dan awalannya.
Penentuan sys.path
-
Nilai awal untuk sys.path terdiri daripada:
- Direktori yang mengandungi skrip pelaksana.
- Kandungan PYTHONPATH, jika ditetapkan.
- Laluan ke fail zip Python.
- Kunci pendaftaran pada Windows, jika ada, dibaca untuk laluan tambahan.
- Nilai masa kompilasi PYTHONPATH disertakan.
- Pada Mac dan Linux, nilai sys.exec_prefix dilampirkan.
Tindakan Selepas Permulaan
- Modul tapak dimuatkan, menambah secara dinamik laluan berdasarkan sys.prefix dan sys.exec_prefix.
- Fail konfigurasi diperiksa dari dalam laluan tambahan untuk pengubahsuaian sys.path selanjutnya.
Perangkap dan Nota Penting
- Tetapan rumah salah =
dalam pyvenv.cfg boleh membawa kepada nilai awalan sys.null, menyebabkan sandaran kepada lalai yang telah dikompilasi. - Kehadiran pembolehubah persekitaran PYTHONHOME boleh mengganggu tetapan pyvenv.cfg pada Linux dan Mac.
- Ketiadaan PYTHONHOME pada Windows, bersama-sama dengan pyvenv.cfg kekurangan rumah =
, boleh mengakibatkan nilai sys.prefix sandaran. - Jika sys.prefix kekal tidak diselesaikan semasa sys.path permulaan, Windows memulakan carian terperinci untuk fail mercu tanda untuk menentukannya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Memulakan sys.path?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
