第10章 Python的模块和包

本文深入探讨Python的模块和包概念,讲解模块导入机制、包的定义与使用,以及如何利用__all__和__init__.py进行模块和包的管理。适合希望深入了解Python高级特性的开发者。

前面几章介绍的Python基础知识,相关案例都是以单源代码文件为例来说明的,这种单源代码文件在Python中就是模块,每个模块文件都可以被其他应用导入,Python正是通过模块导入技术来实现很灵活的功能共享。
除了模块,Python还可以很灵活的支持多个模块组合成一个包对外提供能力,同时也支持包内嵌包的使用。这种灵活的功能组装输出,为Python的功能扩展提供了无限可能。接下来本章将介绍模块、包相关的概念和应用。

目录如下:

第10.1节 Python的模块及模块导入
第10.2节 查看导入的Python模块
第10.3节 Python导入模块能否取消导入?
第10.4节 Python模块的弱封装机制
第10.5节 使用__all__定义Python模块导入白名单
第10.6节 Python包的概念
第10.7节 Python包和子包的定义步骤
第10.8节 Python包的导入方式详解
第10.9节 Python子包的导入方式介绍
第10.10节 Python使用__init__.py自动加载包下内容
第10.11节 Python模块和包小结

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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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