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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内容概要:本文围绕VSG构网型逆变器与跟网型逆变器之间的双向平滑切换控制策略展开深入研究,系统探讨了GFL(跟网型)与GFM(构网型)逆变器在并网与孤岛运行模式下的切换机制。基于Simulink平台构建仿真模型,详细实现了切换过程中的控制逻辑设计、系统稳定性保障及动态响应性能优化等关键技术环节,重点解决模式切换过程中可能出现的电流冲击、频率电压波动等问题,确保微电网在不同运行工况下的连续稳定运行。研究还融合事件触发机制与分布式二次控制策略,实现频率和电压的无差调节,并提升通信资源受限或遭受DoS攻击等异常情况下的系统弹性与协同控制能力,适用于高比例新能源接入场景下的微电网灵活运行需求。; 适合人群:具备电力电子、自动控制、微电网与新能源系统等相关专业背景,从事电力系统仿真、分布式能源控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解构网型与跟网型逆变器的运行机理及切换控制原理;②设计并仿真验证GFL/GFM模式间的双向平滑切换策略;③应用于微电网分层控制、孤岛检测与无缝切换、二次频率电压恢复等实际工程场景;④支撑IEEE Transactions等顶级期刊论文的复现、科研项目开发及创新性课题研究。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型同步学习,重点关注模式切换判据、控制架构切换逻辑、事件触发条件设定及控制器参数整定方法,配合网盘中的完整代码与模型资源进行仿真调试,以深入掌握其实现细节并开展进一步的优化与拓展研究。
内容概要:本文提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的三相配电网动态状态估计方法,旨在解决三相不平衡配电网在量测噪声统计特性未知或时变情况下的状态估计难题。通过构建三相动态状态估计模型,结合无迹变换处理系统非线性,利用新息序列在线修正过程与观测噪声协方差矩阵,有效提升了状态估计的鲁棒性与精度。研究完整实现了算法的Matlab代码,涵盖系统建模、滤波迭代、噪声自适应调整等关键环节,为复杂配电系统提供了可靠的实时状态感知手段。; 适合人群:具备电力系统分析、现代控制理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事智能配电网、状态估计相关工作的电力行业技术人员。; 使用场景及目标:①应用于主动配电网、高比例分布式能源接入等复杂运行环境下的实时动态状态监控;②为故障诊断、电压调控、负荷预测等高级应用提供高精度状态数据支撑;③作为科研与教学中非线性滤波算法开发、状态估计仿真实践的参考范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码,逐模块分析算法实现流程,重点理解无迹变换机制与噪声协方差自适应更新策略,并可通过改变网络拓扑、噪声水平等参数进行仿真实验,深入掌握AUKF在实际工程中的性能表现与优化方向。
内容概要:本文研究基于分布式模型预测控制(DMPC)的多个固定翼无人机一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的非线性动力学模型,结合分布式控制架构实现多无人机系统在复杂环境下的状态一致性与协同飞行。文中系统阐述了模型预测控制算法的设计流程,引入一致性协议以确保编队稳定性,并充分考虑固定翼无人机的强非线性、姿态耦合特性以及通信延迟、局部信息交互受限等实际约束条件。通过Matlab进行仿真验证,展示了多无人机在不同初始条件下实现轨迹协同、速度同步与队形保持的有效性。研究重点在于提升控制系统的鲁棒性、可扩展性与实时性,为复杂动力学系统下的多智能体协同控制提供了可行的技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论、飞行器动力学、多智能体系统或优化控制基础的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同编队飞行、区域覆盖监测、灾害救援与军事侦察等实际任务场景;②为分布式控制算法在非线性、受限通信条件下的多智能体系统中提供算法设计与仿真实现参考;③推动DMPC理论在航空航天领域中的一致性控制与自主协同方向的发展; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解系统建模、代价函数构建、分布式优化求解及一致性协议集成等关键环节,重点关注算法在非线性系统中的收敛性与鲁棒性表现,可进一步拓展至异构无人机协同、动态避障或通信拓扑时变等更具挑战性的研究方向。

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