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4.1、Pythonモジュール及び導入方法
モジュールとは Python ファイルのことです。空の Python ファイルもモジュールと呼ぶことができます。ほとんどの場合、Python ファイルには変数、関数、その他の内容が含まれており、これらの内容は他のコードから使用することができます。モジュールを使用する最も簡単な方法は「import モジュール名」です。以下では、現在のディレクトリに child.py というファイルを作成し、内容は以下の通りです：
tianjing2020 12-26 13:40
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4.2、Pythonパッケージの使用
パッケージはソースファイルではなくディレクトリに対応しており、パッケージディレクトリの中には必ず __init__.py という名前のファイルが存在しなければなりません。例えば、以下のようなディレクトリ構造を作成することができます。$ tree pkgDemo1/pkgDemo1/└── __init__.pyここで pkgDemo1 ディレクトリはパッケージです。import pkgDemo1pkgDemo1module'pkgDemo1'from'/pkgDemo1
12-26 13:40
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4.3、Pythonパッケージのインストール（3つの方法）
一部のPythonソフトウェアパッケージはシステムに付属しています。例えばsysです。これらのパッケージはPythonをインストールする際に自動的にインストールされます。しかし、一部のパッケージは自分でダウンロードしてインストールする必要があります。例えばPILです。これらのサードパーティソフトウェアには、ソースコードの形式で提供されるものもあれば、インストールパッケージの形式で提供されるものもあります。サードパーティPythonパッケージをインストールする方法はたくさんあります。この節ではいくつかの一般
12-26 13:39
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4.4、Pythonre正規表現モジュールの使用方法の詳細
前の章では、id()やmax()など、システムに組み込まれたいくつかのツール関数について紹介しました。これらの関数はPythonが起動すると自動的に読み込まれ、私たちが何かをする必要はありません。しかし、すべてのモジュールが自動的に読み込まれるわけではありません。一部のモジュールはあまり使われないため、特定のタスクを完了するときにのみ必要とされ、その時に初めて読み込む必要があります。正規表現はまた
12-26 13:38
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4.5、Python math数学ライブラリの使い方
基本的な加算、減算、乗算、除算などの演算は、何らのライブラリを導入しなくても行うことができます。しかし、正弦値を求める、平方根を求めるなどの演算を行う場合は、数学ライブラリ math を使用する必要があります。math ライブラリは以下の文で導入します：import mathこのライブラリには、よく使われる定数と処理関数が含まれています。1) π：円周率π は定数であり、直接使用することができ、型は浮動小数点数です。importm
12-26 13:36
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4.6、Python timeモジュールの使用方法
実際のアプリケーションでは、あるイベントが発生した時間、あるリソースの有効期限、ある時間が週末かどうかなど、いくつかの時間情報を取得する必要がしばしばあります。Pythonには、システムに付属しているtimeライブラリがあり、このライブラリには時間や日付を操作するためのいくつかのユーティリティ関数が用意されています。timeライブラリは自動的に読み込まれません。これを使用する場合は、まずそれをインポートする必要があります。
12-26 13:36
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4.7、Python datatimeモジュールの使用方法
日付ライブラリ datetime は date クラス、datetime クラス、time クラスなどを含み、これらのクラスは異なる機能を実行できます。このライブラリはインストールする必要はなく、インポートするだけです。方法は以下の通りです：import datetime。datetime.date クラスには以下のインターフェース関数が含まれています。1) today()：現在の時間情報を取得する。today() 関数は現在の時間情報を返し、日付と時間の情報を含みます。
12-26 13:34
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4.8、Python binarytreeモジュールの使用方法
二分木ライブラリはインストールする必要があり、PIPを使用してインストールすることをおすすめします。インストールコマンドは以下の通りです：pip install binarytree現在のバージョンは binarytree-4.0.0 です。インストール後、このライブラリを使用するには、インポートする必要があります。方法は以下の通りです：import binarytree木のノードは binarytree.Node クラスを使用して表されます。例えば、値が 10 の木のノードを作成したい場合は
12-26 13:33
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4.9、Python pickleモジュールの使用方法
シリアライズは主にネットワーク伝送または永続化に用いられます。私たちは、ネットワーク上のデータはすべてバイトストリームであることを知っています。もしあるオブジェクトを遠隔のマシンに送信したい場合、まずそれをバイトストリームに変換しなければならず、その後で初めてネットワーク上で伝送することができます。ファイルもバイトストリームです。もしあるオブジェクトをファイルに保存したい場合、まず同様にそれをバイトストリームに変換しなければならず、その後で初めて保存することができます。
12-26 13:33
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4.10、Python randomライブラリの使用法の詳細
Pythonにはrandomライブラリが標準搭載されています。このライブラリはいくつかの数をランダムに生成することができ、通常はランダムな実数またはランダムな整数を生成するために使用されます。私たちはrandom.random()を使って0から1の間の実数をランダムに生成することができます。整数を生成したい場合は、random.randint（開始値，終了値）を使って指定範囲内の整数を取得することができます。生成随
12-26 13:32
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3.1、Python関数の定義と使用
関数はコードの基本モジュールであり、特定の機能を実行し、他のコードから使用することができます。関数はコードのモジュール化レベルを向上させ、より効果的にコードを組織し、共同開発に有利です。現代のソフトウェア開発言語はすべて関数をサポートしており、関数はコードの最も基本的な単位であると考えることができます。たとえ最も単純な hellopython コードでも関数 print() の呼び出しが関係しています。
12-26 10:18
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3.2、Python関数の戻り値
C言語やJava言語とは異なり、Pythonでは返り値の型を統一する必要はありません。つまり、ある関数の返り値は複数の型になり得ます。次の例のように、文字列を入力し、その文字列がnameであれば、返り値は文字列で名前情報を表します。入力がageであれば、返り値は整数で年齢情報を表します。defget
12-26 10:18
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3.3、Python関数パラメータの伝達（精講版）
ほとんどの関数は引数を持っており、異なる入力引数を与えることで異なる操作を行い、異なる戻り値を得ます。Pythonの引数は関数と呼び出し元の間の通信プロトコルです。通信プロトコルとして最も重要なのは一貫性を保つことです。つまり、呼び出し元と関数が引数について同じ理解を持つ必要があります。位置引数の最も単純なプロトコルは、C言語の仮引数と実引数に似ています。関数
12-26 10:17
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3.4、Python常用関数のまとめ
本节では、データオブジェクトに関連する関数について説明します。例えば、あるオブジェクトのid値を取得したり、2つのオブジェクトが同じオブジェクトであるかどうかを判断したりする関数です。データオブジェクトに関連する関数1、Pythonのid()：あるオブジェクトの識別子を取得するid()関数は、あるオブジェクトの識別子を返します。CPythonでは、それはオブジェクトのメモリアドレスを返します。2つのオブジェクトの識別子が同じであれば、これ
12-26 10:17
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3.5、Python lambda式（匿名関数）の使い方
ラムダ関数は特殊な関数で、1文しか含めないため、複雑なタスクを完了することはほとんどできません。また、一般的にラムダ関数は一時的なもので、長期間存在することはなく、広い範囲で有効になることもありません。ラムダ関数を定義する方法は次の通りです：lambda パラメータリスト: 単一行の文 簡単な例として、合計を求める関数を次のように定義できます：lambd
12-26 10:12
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3.6、Python再帰関数の例の詳細
再帰呼び出しは高度なプログラミング言語の基本的な特性であり、最初はLISP言語に現れました。Python言語も再帰呼び出しをサポートしています。再帰呼び出しを通じてコードを簡素化でき、しかもコードを問題の数学的な記述と非常に一致させることができます。再帰呼び出しを使用しても一般的にコードの実行速度は向上しません。再帰呼び出しとは何か再帰呼び出しは特殊なネスト呼び出しであり、ある関数が呼び出すことを指します
12-26 10:10
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2.1、Python整数型及びその演算
Python 3 では整数型を int で表します。C言語やJava言語とは異なり、ここでの整数型データにはサイズ制限がなく、メモリ上で占める空間も固定されていません。例えば、整数を32ビットで表す場合、表現できる最大値は4,294,967,295です；整数を64ビットで表す場合、表現できる最大
12-26 10:04
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2.2、Python++と--（自増と自減）
C言語やJava言語とは異なり、Pythonにはインクリメント（++）とデクリメント（--）の演算子はありません。デクリメント（--）については、『Pythonの整数型とその演算』で-演算子を紹介しましたが、これは逆数を得ることを意味します。もし2つの-がある場合は、逆数を取った後に再度逆数を取ることになるので、--aはaの逆数の逆数を表し、結果はaになります。a = 12 --a # aの逆数の
12-26 10:03
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2.3、Pythonビット演算子の使用方法
ビット演算はデータのバイナリビットに対して操作を行うもので、これは非常に低レベルな操作ですが、効率が高いです。Pythonは一般的なビット演算をサポートしており、ビットごとの論理積、論理和、排他的論理和、反転、シフトが含まれます。この節では論理積、論理和、排他的論理和、反転操作のみを解説し、《Pythonのシフト演算》でシフト演算について引き続き解説します。1. ビットごとの論理積（）ビットを順に論理積操作を行います。この操作は
12-26 10:03
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2.4、Pythonシフト演算（左シフトと右シフト）
シフト操作は 2 を掛けるまたは 2 で割ることと同等ですが、シフト演算の方が効率が高いため、2 の整数乗を掛けるまたは割る場合にシフト操作を使用すると、コードの実行速度を向上させることができます。シフト操作には左シフトと右シフトの 2 つの操作があります。左シフト操作は原操作数を 2ⁿ で割った値を得るのと同等で、右シフト操作は原操作数に 2ⁿ を掛けた値を得るのと同等です。これら 2 つの操作はいずれも原操作数を変更しません。
12-26 10:02