一文提升你的编程能力,Python能力提升系列——模块化编程

首先说一下:对于一个真实的Python程序,我们自己完成所有的工作是不太现实的,通常都是需要借助第三方类库。而且,咱们编写一个完整的程序的源代码也不可能放在同一个源文件中,对吧,因此这些都需要以模块化的方式来组织项目的源代码。

好了,下面说一下Python相关的模块化编程吧!

首先,导入模块的简单语法需要去进行一下了解的。

下面的要牢记哦,import在Python中是被利用来导入模块的,那就说一下import的用法吧,主要有两种用法哦,分别如下:

  1. import 模块名1[ as 别名1], 模块名2[ as 别名2], …

注意上面“[ ]”中的是可选项哦,上面语句的意思就是整个模块的导入。

  1. from 模块名 import 成员名1[ as 别名1], 成员名2[ as 别名2], …

这个语句的意思就是 导入模块中指定的成员

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上面两种import语句的 区别 主要如下:

1. 第一种import语句导入整个模块内的所有成员,这些成员包括变量、函数、类等;而第二种import语句则只导入模块内的指定成员,当然除非你使用from 模块名 import *,但这种方式通常是不推荐使用的。

2. 使用第一种import语句导入模块中的成员时,必须添加模块名或模块别名前缀哦;当使用第二种import语句导入模块中的成员时,就不必使用任何的前缀啦,直接使用成员名或者成员别名就可以啦。

# 举个“栗子”:

#导入整个sys模块

import sys

#导入sys整个模块,并指定其别名s

import sys as s

#导入sys、os两个模块

import sys, os

#导入sys、os两个模块,并为sys指定别名s,为os指定别名o

import sys as s, os as o

#导入sys模块内的argv成员

from sys import argv

#导入sys模块内的argv成员,并为其指定别名v

from sys import argv as v

#导入sys模块内的argv、winver成员

from sys import argv, winver

#导入sys模块内的argv,winver成员,并分别指定别名为v、w

from sys import argv as v, winver as w

#导入sys模块中的所有成员

from sys import    

下面再来说一下,为什么使用from 模块名 import 这种导入所有成员的形式不推荐大家使用吧

原因如下,还是举个“栗子”吧!

因为这种方式是有潜在风险的,比如说通过这种形式同时导入module1和module2内的所有成员,如果这两个模块内都有一个ex()函数,那问题就来了,当执行如下代码:ex()

这个同时存在于两个模块中的函数到底是在module1模块中的呢?还是module2模块中的呢?所以说嘛,这种导入方式是有潜在风险的哦!

当然还是有办法来进行规避的,你可以通过下面的方式:

import module1 as m1

import module2 as m2

这样分别给两个模块起个别名就能区分开了,这时再调用ex()函数时,就可以按下面方式写啦:

m1.ex()

m2.ex()

这样就很清晰了哦!

还有没有其他方法呢?当然有啦,你还可以采用下面的方式,就是给模块中的重名方法起个“外号”(别名)呗:

from module1 import ex as ex1

from module2 import ex as ex2

这样就可以直接调用ex()方法啦!

ex1()

ex2()

### Python 机器人开发与视觉定位编程教程 #### 开源机器人编程库简介 Python 是一种功能强大且易于学习的编程语言,在机器人领域得到了广泛应用。许多开发者利用 Python 进行机器人的设计、控制以及感知系统的实现。为了支持这些需求,社区提供了多种开源工具和框架来简化开发过程[^1]。 其中较为知名的开源机器人编程库包括 **RoboMaster SDK** 和其他类似的项目。这类SDK允许开发者通过简单的API调用来操作硬件设备并执行复杂的算法逻辑。例如,`RoboMaster SDK` 提供了一套完整的接口用于操控无人机、地面车辆以及其他类型的自动化装置[^1]。 #### 视觉定位技术概述 对于涉及导航或交互的任务来说,视觉定位是一项核心技能。它使机器人能够理解其周围环境并通过摄像头获取的信息确定自己的位置。在《python机器人视觉编程——入门篇》一文中提到过相关内容,并鼓励有兴趣深入研究该主题的人继续探索更高级别的概念和技术细节[^2]。 以下是几个常用的基于Python 的计算机视觉库及其应用场景: - OpenCV: 主要应用于图像处理任务如特征检测、对象跟踪等; - TensorFlow/Keras: 常被用来训练深度神经网络模型来进行分类识别等工作; - PyTorch: 类似于TensorFlow, 只不过它是Facebook推出的一个灵活高效的科学计算平台; 下面给出一段简单演示如何加载图片文件到内存中的代码片段作为例子: ```python import cv2 def load_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) if img is None: raise ValueError(f"Image not found at {image_path}") return img if __name__ == "__main__": try: image_data = load_image('example.jpg') print("Successfully loaded the image.") except Exception as e: print(e) ``` 此脚本展示了基本的操作流程:导入必要的模块 -> 定义函数读取指定路径下的JPEG格式图形数据 -> 测试运行时尝试打开名为 'example.jpg' 的本地资源文件。 #### 推荐的学习资源链接 由于实际动手实践往往比单纯阅读理论更加有效果,所以这里整理了一些适合初学者起步阶段使用的在线课程网站地址列表供大家参考选用: - Coursera 上由宾夕法尼亚大学开设的 “Robotics Specialization” - edX 平台上的 MITx 提供的 CSAIL 讲座系列之 "Autonomous Vehicle Technology" - Udemy 中搜索关键词“Python Robotics”即可找到大量付费精品课件
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