模块概念深入学习
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Python模块的动态加载

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

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有节制地使用 from...import 语句

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

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Python模块绝对引用和相对引用

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

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介绍

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。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
  • 使用提供一定数量的硬盘空间存储供用户使用。目前限制为 500M 。
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