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    python模块如何查看

    对于编译型的语言,比如C#中的一个.cs文件,Java中的一个.java或者编译后的.class文件可以认为是一个模块(但常常不表述为模块);对于解释型的语言会更加直观些,比如PHP的.php文件,在Python中就是.py文件可以认为是一个模块。在“模块”之上有“包”,主要是为了方便组织和管理模块。比如C#中编译后的.dll文件(但常常不表述为包Package,而是库Library),Java将.class打包后的.jar文件,PHP的.phar文件(模仿Java包),在Python中一个特殊定义的文件夹是一个包,可以打包为egg文件。但对于解释型语言“包”并没有编译成低级语言而后打包的意思,只是更加方便模块化和管理模块间的依赖。每种编程语言对于模块和包管理都有一定的约定,不了解这些约定,那会给学习这种语言的带来障碍。下面我想来梳理一下Python的这些约定。

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    [232]requests库作者另一神器Pipenv的用法

    我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行,但总的来说,它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时,requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋,在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题,一个更加使用方便的包管理工具诞生了,叫做 Pipenv,接下来就让我们一起来了解一下它的用法。

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    Anaconda+Pycharm环境下的PyTorch配置方法

    最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件。python也可以这样做,用记事本写完代码,保存成如test.py的文件后,通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题,就是这么弄太麻烦了,编写用vi,运行得切出去用shell,出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行,再来点语法检查,高亮,颜色,代码提示,那写代码的效率不就高多了吗?所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具,这些工具除了提供方便的文本编辑功能,还能够连接到编译器(C/C++)、解释器(java,python,R),把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上,这些工具被称为IDE(集成开发环境)。正因为编译器,解释器不是它的组成部分,pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。

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    Python3 模块

    模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法,我们可以把写好的一些可复用的函数,封装成模块然后发布到Python的本地库中。然后在其他的程序就可以导入你这个写好的模块了。简单来说模块就像一个常用的零件,例如组装一个高达模型时,可以把现成的零件拿过来使用,加快我们的组装速度,如果零件都需要我们自己制作就会慢很多而且难度也大。而标准库中的模块就是Python自带的零件,提供我们去使用,我们也可以开发自己的模块,自己开发的模块发布到本地后,一样可以像标准库中的模块去使用它们。 下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。

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