


Apakah tujuan dan faedah menggunakan suis `-m` dalam Python?
Apakah Tujuan Suis -m?
Latar Belakang: Masalahnya
Pertimbangkan dua coretan kod berikut:
python -m mymod1 mymod2.py args
python mymod1.py mymod2.py args
Dalam kedua-dua kes, mymod1.py dipanggil dan sys.argv ditetapkan kepada ['mymod1.py', 'mymod2.py', 'args']. Ini menimbulkan persoalan: apakah tujuan suis -m?
Jawapan: Peranan -m
Suis -m mempunyai beberapa tujuan penting:
- Laksanakan Kod Python daripada Baris Perintah: Ia membolehkan anda melaksanakan kod Python daripada baris arahan dengan menyatakan nama modul dan bukannya nama fail. Ini berguna apabila anda mengetahui nama modul tetapi bukan nama fail, terutamanya untuk modul perpustakaan standard atau modul pihak ketiga.
- Tambah Direktori ke sys.path: Python menentukan nama fail modul berdasarkan pada sys.pathnya. Suis -m menambah direktori semasa ke sys.path, membolehkan anda mengimport modul daripada direktori semasa.
- Laksanakan Kod dengan Import Relatif: Apabila melaksanakan modul dengan import relatif daripada arahan baris, suis -m menetapkan pembolehubah __package__ kepada modul induk bagi nama modul yang ditentukan. Ini membolehkan import relatif berfungsi dengan betul.
Kes Penggunaan
Dua kes penggunaan yang ketara untuk suis -m ialah:
- Running Standard Perpustakaan atau Modul Pihak Ketiga: Jika anda tahu nama modul tetapi bukan nama fail, anda boleh menggunakan -m untuk menjalankan ia daripada baris arahan, cth., python -m http.server.
- Melaksanakan Pakej Tempatan dengan Import: Anda boleh melaksanakan pakej tempatan yang mengandungi import mutlak atau relatif menggunakan -m, tanpa perlu untuk memasangnya. Ini serupa dengan menggunakan pip install -e . dalam mod pembangunan.
Perbandingan Terperinci
Untuk menggambarkan perbezaan antara kaedah pelaksanaan modul, berikut ialah perbandingan terperinci:
Pelaksanaan melalui Penyata Import:
- sys.path ialah tidak diubah suai.
- __name__ ditetapkan kepada nama modul mutlak.
- __pakej__ ditetapkan kepada pakej induk segera.
- __init__.py dinilai untuk semua pakej dan modul kod .
Pelaksanaan melalui Barisan Perintah dengan Nama fail:
- sys.path diubah suai untuk memasukkan direktori induk nama fail.
- __name__ ditetapkan kepada '__main__'.
- __package__ ditetapkan kepada Tiada.
- __init__.py tidak dinilai untuk sebarang pakej.
Pelaksanaan melalui Baris Perintah dengan Nama Modul:
- sys.path diubah suai untuk memasukkan direktori semasa.
- __name__ ditetapkan kepada '__main__'.
- __package__ ditetapkan kepada pakej induk segera bagi nama modul.
- __init__.py dinilai untuk semua pakej dan kod modul.
Kesimpulan
Suis -m ialah alat serba boleh yang meningkatkan keupayaan pelaksanaan Python. Ia mendayakan pelaksanaan modul yang mudah, menggabungkan ciri pengimportan dan pelaksanaan baris arahan serta membenarkan pelaksanaan pakej tempatan dengan import relatif.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah tujuan dan faedah menggunakan suis `-m` dalam Python?. 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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

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 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.
