健康編程實踐

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我需要建議。我正在寫一個計算器;我已經掌握了它的基本功能，並最終轉向了處理功能。在這方面，我發現由Python提供的數學函數的標準庫不令人滿意。健康編程實踐

儘管所定義的更常用的功能，一些比較晦澀功能缺乏適當提。這方面的例子包括反雙曲餘切反雙曲餘割，雙曲餘割，正割，等等。雖然這些都只是提供的功能操作，似乎是更好的選擇是提供我們的定義，程序是指那些當它遇到他們。

這就是我的問題所在。我應該在主腳本中定義這些函數，還是應該使用單獨的文件？如果我是後者，我該如何參考單獨的文件？我對Python相對來說比較陌生，所以如果我錯過了一些常用的技術或者其他東西，請讓我知道。提前致謝。

2012-02-04 ThisIsNotAnId

爲什麼不使用Numpy？ – tpg2114 2012-02-04 19:33:44

你可能想看看[numpy雙曲函數]（http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.math.html#hyperbolic-functions） – 2012-02-04 19:38:47

我應該在主腳本中定義這些函數，還是應該使用單獨的文件？如果我是後者，我該如何參考單獨的文件？我對Python相對來說比較陌生，所以如果我錯過了一些常用的技術或者其他東西，請讓我知道。提前致謝。

該import語句是蟒蛇的重要組成部分：

把你的功能，在一個單獨的文件，說mymath.py：

def foo(x): 
    # Code goes here

然後導入模塊：

import mymath 
print(mymath.foo(y))

來源

2012-02-04 19:33:49 sverre

mymath.py文件是否有與計算器在同一個目錄下？如果我想從別處導入mymath.py怎麼辦？有沒有可以在全球範圍內訪問的地方？ – ThisIsNotAnId 2012-02-04 21:14:57

@ThisIsNotAnId您不需要也不希望它在整個系統上纏住其他所有腳本。創建一個包，例如與[disutils]（http://docs.python.org/py3k/distutils/index.html）。 – delnan 2012-02-04 21:30:07

我會像你所建議的那樣製作一個小型數學實用程序模塊。只需使用

def csch(z): 
    "Hyperbolic cosecant" 
    return 1/sinh(z) 

def sinh(z): 
    "Hyperbolic sine" 
    ...

創建advmath.py然後你就可以在你的主腳本import這個模塊：

import advmath

您現在可以訪問函數和變量定義模塊：

advmath.csch(x)

來源

2012-02-04 19:35:21

你應該得到包含許多這些功能的numpy和scipy庫。

我應該在主腳本中定義這些函數，還是我應該使用單獨的文件？

這取決於你的計算器是多麼複雜。但它可能應該放在單獨的文件中。

如果我是後者，我該如何參考單獨的文件？

採用進口。 import foo將嘗試加載文件foo.py。然後你訪問foo中的函數，如foo.function_name。你應該能夠找到關於在這個網站上使用它的很多問題。

來源

2012-02-04 19:35:34

你應該花一些時間在Python網站上關於modules的優秀教程。

一般來說，是的。如果您有要重複使用的組件，這些組件最好保存在單獨的模塊文件中。

例子：

#!/usr/bin/python 

def fib(n): # write Fibonacci series up to n 
    a, b = 0, 1 
    while b < n: 
     print b, 
     a, b = b, a+b 

if __name__ == "__main__": 
    print "testing fib(10)" 
    fib(10)

放置在一個單獨的文件代碼在一個已知的目錄中稱爲fib.py - 說出你的個人bin文件夾。從該目錄運行python交互式shell。

現在：

>>> import fib 
>>> fib.fib(10) 
1 1 2 3 5 8

有了這個方法，你可以建立功能的個人庫，隨時提供給您。

注意代碼在這裏：

if __name__ == "__main__": 
    print "testing fib(10)" 
    fib(10)

這允許您將測試工具與您的模塊結束時，如果不是作爲一個庫導入其他執行模塊將執行。

但是，這可能不是必要的。優秀的numpy和scipy可能具有您可以夢想的每個數學函數。

來源

2012-02-04 19:37:28

健康編程實踐

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