


Quelles sont les principales différences entre ? python -m ? et ? python ? pour l'exécution de modules Python ?
Nov 29, 2024 pm 10:54 PMLe r?le multiforme de "-m" dans l'exécution de Python en ligne de commande
Il est communément observé que les arguments python -m mymod1 mymod2.py et python mymod1. Les commandes py mymod2.py args entra?nent toutes deux l'exécution de mymod1.py avec un sys.argv correspondant. Cependant, le commutateur -m offre une gamme de fonctionnalités supplémentaires, allant au-delà de la conversion du nom de fichier en nom de module.
1. Exécution de modules via les noms de modules
L'indicateur -m sert de moyen alternatif d'invoquer des modules Python directement à partir de la ligne de commande en utilisant leur nom de module, plut?t que le nom de fichier. Ceci est particulièrement utile pour exécuter des modules de bibliothèque standard ou des packages tiers dont les noms de fichiers peuvent être inconnus. Par exemple, pour exécuter le module http.server, on peut simplement taper python -m http.server.
2. Intégration dans sys.path
L'utilisation du commutateur -m appelle non seulement le module mais modifie également sys.path pour inclure le répertoire actuel, une fonctionnalité absente lors de l'utilisation de python mymod1.py. Cela permet l'exécution de packages locaux contenant des importations relatives sans avoir besoin d'installation.
3. Prise en charge des importations relatives
En plus d'ajouter le répertoire actuel à sys.path, -m permet l'exécution de modules avec des importations relatives. Ceci est réalisé en définissant la variable __package__ sur le module parent du nom de module spécifié, permettant aux importations relatives de fonctionner comme prévu.
Comparaison des méthodes d'appel
Pour illustrer les différences entre les 三種n fa?ons d'invoquer des modules Python, le tableau suivant présente les attributs clés?:
Invocation Method | sys.path Modification | name | package |
---|---|---|---|
import |
None | Absolute form of |
Immediate parent package |
python |
Includes final directory in |
'__main__' | None |
python -m |
Includes current directory | '__main__' | Immediate parent package |
Conclusion
Le -m switch en python est un outil polyvalent offrant un large éventail de fonctionnalités qui vont au-delà de la simple conversion de noms de fichiers en noms de modules. Il fournit un moyen transparent d'exécuter des modules à partir de la ligne de commande, de gérer les importations relatives et d'intégrer les packages locaux dans sys.path. Cela en fait un outil précieux pour les développeurs travaillant avec des modules Python à la fois localement et en externe.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Un environnement virtuel peut isoler les dépendances de différents projets. Créé à l'aide du propre module VENV de Python, la commande est Python-Mvenvenv; Méthode d'activation: Windows utilise Env \ Scripts \ Activate, MacOS / Linux utilise SourceEnv / Bin / Activate; Le package d'installation utilise pipinstall, utilisez PipFreeze> exigences.txt pour générer des fichiers d'exigences et utilisez pipinstall-rrequiments.txt pour restaurer l'environnement; Les précautions incluent ne pas se soumettre au GIT, réactiver chaque fois que le nouveau terminal est ouvert, et l'identification et la commutation automatique peuvent être utilisées par IDE.
