在python入门阶段,只需要初步了解模块的概念,
能够使用 import
或者 from ... import ...
语法将需要的模块导入即可。
进入到进阶阶段,需要你进一步深入思考模块是如何被导入的,
导入模块时的原理和过程是什么样的?如何才能实现模块的动态加载,
如何实现模块的惰性导入,本章的内容将揭晓这些答案。
在python入门阶段,只需要初步了解模块的概念,
能够使用 import
或者 from ... import ...
语法将需要的模块导入即可。
进入到进阶阶段,需要你进一步深入思考模块是如何被导入的,
导入模块时的原理和过程是什么样的?如何才能实现模块的动态加载,
如何实现模块的惰性导入,本章的内容将揭晓这些答案。
一般情况下编程代码需要先加载模块,然后再调用模块的功能。 但在某些场景下需要根据上下文环境来加载不同的模块,这种模块加载的方式称为“动态加载”。 了解 __import__() 函数 当使用 import 关键字导入模块时,底层实现默认调…
2025-03-6
Python提供了 3种方式来引入外部模块:import语句、from...import...及__import__函 数。 其中较为常见的为前面两种,而 __import__ 函数与 import 语句类似, 不同点在于前者显式地将模块…
2025-03-12
Python项目中的模块引用问题,是一个比较复杂的问题,无非是绝对引用,相对引用, 看起来似乎很简单,但在实践中,总是会出现一些“莫名其妙”的错误,但解决起来倒也方便, import 语句的写法多试验几次也就可以搞定了,关于这方面,很少有…
2025-03-12
为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。