第10.11节 Python模块和包小结

本文详细解释了Python中模块和包的概念,阐述了它们在Python系统及应用功能扩展中的作用。介绍了模块作为独立文件,包作为模块管理结构的定义,以及包加载机制,包括子包加载和__init__.py文件的作用。

Python的模块就是一个独立的Python文件,Python的包是一些功能相关的Python文件放到一个目录下进行统一管理的文件管理结构,包本质上是模块,加载包就是加载包下特定的模块文件__init__.py。Python通过模块和包,可以很方便的扩展Python系统以及应用的功能。
需要注意,包下可以嵌套子包,对子包加载会自动触发对其上层包的加载,包加载完成之后,如果包的__init__.py文件未加载包下的模块,需要使用包下的模块功能时需要单独加载模块。
关于Python和包的内容就介绍到这,下章将介绍Python内置的标准库内的模块和包。

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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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