Python-程序结构| “朝闻道”知识分享大赛

小年华°Moon 2024-10-31 11:56:14

这是我参加朝闻道知识分享大赛的第30篇文章。

模块 Module

定义

包含一系列数据、函数、类的文件,通常以.py结尾。

作用

让一些相关的数据,函数,类有逻辑的组织在一起,使逻辑结构更加清晰。

有利于多人合作开发。

导入

import

(1) 语法:

先右键根目录文件夹,将目录标记为-源代码根目录

import 模块名

import 模块名 as 别名

(2) 作用:将模块整体导入到当前模块中,适合面向过程

(3) 使用:模块名.成员

from import

(1) 语法:

from 模块名 import 成员名

from 模块名 import 成员名 as 别名

from 模块名 import *(全部成员)

(2) 作用:将模块内的成员导入到当前模块作用域中,适合面向对象

(3) 使用:直接使用成员名

(4) 快捷键:Alt + Enter

"""
    module01.py
"""

def func01():
    print("module01 - func01执行喽")


def func02():
    print("module01 - func02执行喽")
# 导入方式1import 模块名
# 使用:模块名.成员
# 原理:创建变量名记录文件地址,使用时通过变量名访问文件中成员
# 备注:"我过去"
# 适用性:适合面向过程(全局变量、函数)
import module01

module01.func01()

# 导入方式2.1from 文件名 import 成员
# 使用:直接使用成员
# 原理:将模块的成员加入到当前模块作用域中
# 备注:"你过来"
# 注意:命名冲突
# 适用性:适合面向对象(类)

from module01 import func01

def func01():
    print("demo01 - func01")

func01() # 调用的是自己的func01


# 导入方式2.2from 文件名 import *
from module01 import *

func01()
func02()

模块变量

__doc__变量:存储模块文档信息

__name__变量:模块自身名字,可以判断是否为主模块。

​ 可以防止加载导入的时候,这个程序被执行

​ 快捷键:main+回车

if __name__ == '__main__': 
    # 如果是主模块,才执行当前启动代码
    # (如果被导入,不启动)
    view = StudentView()
    view.main()

​ 如果当前模块是被导入模块,存储真实模块名

​ 如果当前模块是主模块(第一次运行的模块),存储__name__

加载过程

在模块导入时,模块的所有语句会执行。

如果一个模块已经导入,则再次导入时不会重新执行模块内的语句。

分类

(1) 内置模块(builtins),在解析器的内部可以直接使用。

(2) 标准库模块,安装Python时已安装且可直接使用。(如:random、time)

(3) 第三方模块(通常为开源),需要自己安装。

(4) 用户自己编写的模块(可以作为其他人的第三方模块)

"""
    标准库模块
        time 时间模块
"""
import time

# 人类时间:2021年11月18日 16:32:25
# -- 时间元组(年,月,日,时,分,秒,星期,年的第几天,夏令时)
time_tuple = time.localtime()
print(time_tuple[0])  # 年
print(time_tuple[6])  # 星期
print(time_tuple[-3])  # 星期
print(time_tuple[:3])  # 年月日
print(time_tuple[3:6])  # 时分秒

# 机器时间
# -- 时间戳:从1970年到现在经过的秒数
print(time.time())  # 1637224879.6712253

# 时间元组 <--> 时间戳
# 语法:时间戳 = time.mktime(时间元组)
print(time.mktime(time_tuple))
# 语法:时间元组 = time.localtime(时间戳)
print(time.localtime(1637224879.6712253))

# 时间元组 <--> 字符串
# 语法:字符串 = time.strftime(格式,时间元组)
print(time.strftime("%y/%m/%d %H:%M:%S", time_tuple))
# 2021/11/18 16:51:49
print(time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", time_tuple))
# 2021年11月18日 16时53分32秒 
print(time.strftime("%Y年%m月%d日 %H时%M分%S秒", time_tuple))
# 语法:时间元组 = time.strptime(字符串,格式)
print(time.strptime("2021年11月18日 16时53分32秒", "%Y年%m月%d日 %H时%M分%S秒"))

包package

定义

将模块以文件夹的形式进行分组管理。

作用

让一些相关的模块组织在一起,使逻辑结构更加清晰。

导入

import

(1) 语法:

import 路径.模块名

import 路径.模块名 as 别名

(2) 作用:将模块整体导入到当前模块中

(3) 使用:模块名.成员

from import

(1) 语法:

from 路径.模块名 import 成员名

from 路径.模块名 import 成员名 as 别名

from 路径.模块名 import *

(2) 作用:将模块内的成员导入到当前模块作用域中

(3) 使用:直接使用成员名

注意:路径从项目根目录开始计算

# 绝对路径:从项目根目录开始

# "我过去"
from package01.package02 import module01 as m

m.func01()

# "你过来"
from package01.package02.module01 import func01

func01()

包中init模块的作用

在包第一次被导入的时候执行(直接import包,让包实现功能)

把会用到的代码放到init里头,提供必要的功能

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随着元宇宙概念兴起与虚拟数字人技术快速发展,虚拟主播、在线教育虚拟助教、元宇宙社交等应用场景对实时动作表情驱动系统提出更高需求。当前主流动作捕捉方案多依赖专业光学动捕设备或深度相机,设备成本高昂、部署复杂,难以在普通用户场景普及。本研究设计并实现一套基于普通单目摄像头的虚拟数字人实时动作表情驱动系统,旨在降低数字人内容生产门槛。系统采用Unity作为主开发引擎,结合Blender进行数字人模型构建与BlendShape表情系统制作,使用MediaPipe框架实现人脸关键点检测与人体姿态估计,通过C#脚本完成实时数据处理与渲染控制。系统包含五个关键模块:人脸关键点检测(MediaPipe Face Mesh提取468个关键点)、人体姿态估计(MediaPipe Pose识别33个骨骼关键点)、表情迁移映射、动作平滑优化(卡尔曼滤波与贝塞尔曲线插值消除抖动)、实时渲染(60fps流畅渲染,支持直播推流与视频录制)。实验结果表明,系统在普通笔记本上可实现60fps实时驱动,人脸关键点检测准确率达98.7%,人体姿态估计平均误差小于5像素,表情迁移相似度达92.3%。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论基础 第3章 系统架构设计 第4章 关键模块设计与实现 第5章 实验与结果分析 第6章 总结与展望 参考文献
内容概要:本文提出了一种基于蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化策略,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性,生成多样化负荷场景,构建以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型;采用拉格朗日松弛法对耦合约束进行解耦,实现分布式求解,在保障用户隐私的同时提升计算效率。文中设计了详细的仿真场景,系统分析了该调度策略对电网负荷特性和用户经济性的影响,验证了所提方法在实际应用中的有效性与可行性。; 适合人群:具备电力系统运行、优化算法理论及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事智能电网与电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市规模化充电站集群的有序充电管理,实现电网“削峰填谷”;②为电力公司制定科学合理的分时电价政策提供量化分析工具;③支撑智能电网中需求侧资源的分布式协同优化调度研究与系统设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解算法实现流程,重点掌握蒙特卡洛场景生成机制与拉格朗日松弛迭代求解过程,可通过调整参数设置复现不同工况下的仿真结果,以深化对分散式优化机制与调度效果之间关系的理解。
内容概要:本文研究了基于阶跃响应的V-Tiger自动增益调整PID控制器优化方法,并提供了完整的Matlab代码实现。通过深入分析PID控制的核心性能指标与V-Tiger控制器的动态特性,提出了一种融合阶跃响应特征提取与多目标协同优化的自动整定方案,设计了具备自适应迭代校正能力的优化机制,有效提升了控制系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。文中系统阐述了整定原理、算法架构设计及性能验证流程,通过仿真实验充分验证了该方法在复杂工业控制场景下实现高精度参数自整定的可行性与优越性,为智能PID控制提供了可复现、可拓展的技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、电气工程等领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于需要高精度PID参数整定的工业控制系统中,如电机驱动、温度控制、电力电子变换器等;②为科研人员提供一种可复现、可扩展的智能PID整定方法,用于提升系统动态性能与鲁棒性;③作为教学案例帮助学生理解PID整定原理与现代优化算法的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐模块运行与调试,重点关注阶跃响应特征提取与增益优化策略的实现逻辑,同时可尝试将其应用于实际控制系统中进行对比验证,以深化对自动整定机制的理解。

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