模块化编程是构建大型、复杂Python项目的关键原则，它关乎代码组织、复用与维护的效率。在技术面试中，对模块化编程的理解与实践能力往往是考察候选者专业素养的重要维度。本篇博客将深入浅出地剖析Python模块化编程的核心概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，结合代码示例，帮助您在面试中自信应对关于模块化编程的各类挑战。
Python模块化编程有助于开发者统筹兼顾和分工协作，并提升代码灵活性和可维护性，是编程开发者不可或缺的一项重要工具。
我们首先以一个例子来介绍模块化编程的应用场景，有这样一个名为requirements.py的python3文件，其中两个函数的作用是分别以不同的顺序来打印一个字符串：
工程模块化是指将具有一定共性的功能封装成一个模块，并对外暴露应用接口，方便其他工程直接调用而无需关注底层实现的思想，工程模块化可以避免工程中各种功能函数相互交杂、定义混乱不堪的情形，有助于提高系统可维护性。
本文介绍了 Ansible 这个运维工具，强调了其简单易用和自动化配置管理的特点。通过对比手工运维和 Ansible，说明了 Ansible 在解决重复工作、实现模块化和标准化方面具有很大优势。然而，文章也提到了 Ansible 的不足之处，如功能限制和依赖关系较复杂。总的来说，文章旨在帮助读者了解 Ansible 的基本概念和优势，并为进一步学习和使用 Ansible 奠定基础。"， "summary_short":"本文介绍了 Ansible，一个简单易用的运维工具，旨在解决重复工作和实现模块化和标准化。尽管存在一些不足，但 Ansible 的基本功能使其成为自动化配置管理的实用选择。
什么是 Ansible 开源部署工具，也是一个自动化运维工具 开发语言：Python Ansible 的特性 模块化部署管理：调用特定的模块，完成特定任务 三个关键模块：Paramiko（python 对 ssh 的实现），PyYAML，Jinja2（模板语言） 安全：基于 OpenSSH 协议通讯 跨平台：支持 Linux、Win、UNIX、物理机、虚拟机、云平台、网络 部署简单，无需编译：基于 Python 和 SSH（默认已装），agentless（免代理），无需代理不依赖 PKI（无需 SSL）
Python作为一门强大而灵活的编程语言，其函数机制为我们提供了一个重要的工具，使得代码更为模块化、可重用。在本文中，我们将深入探讨Python中函数的各个方面，包括什么是函数、内置函数、函数的定义和函数的调用，以及通过示例展示函数在实际编程中的应用。
一些程序员洋洋洒洒写了几万行，删删改改，bug很多，误以为自己很忙。这都是思考不足的结果，导致时效很低。
EyeLoop由两个功能模块组成：引擎和可选模块。引擎执行眼动追踪，而模块执行可选任务，例如：
Ansible Ansible简介 Ansible是一款开源部署工具 基于Python开发 特点： SSH协议；全平台；无需编译；模块化部署管理 作用： 推送Plakbook进行远程节点的快速部署 Ansible与Chef，Saltstack的不同 Chef Ruby语言编写 CS架构 配置需要Git依赖 Rrcipe脚本书写规范，需要编程经验 Saltstack Python语言编写 CS架构 模块化配置管理 Yaml脚本书写规范 适合大规模集群部署 Ansible 基于Python 无Client 模
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
今天无意看到一篇文章，叫做SQL Notebooks: Combining the power of Jupyter and SQL editors for data analytics，在这篇文章里， Meta 介绍了自己的第三代 notebook 产品 Daiquery, 正如标题大家看到的，它的核心理念从一个以 Python 为主的 Notebook 转化成了一个以 SQL 为主， Python 为辅的 Notebook。 我觉得这是一个正确的进化路线。
FinalRecon是开源情报收集工具，这是一款多合一的多功能网络侦查工具。该工具采用Python开发，遵循模块化架构，可为广大研究人员的网络侦查活动提供帮助。工具截图功能介绍FinalRecon可提供如下所示的详细信息：Header信息WHOIS查询SSL证书细节网络爬虫注：该工具支持的模块功能仍在添加中…支持平台1、 Kali Linux v2019.1
简介 这个是解析我们es6的代码的，为什么要用它呢，因为对于一些ie浏览器，甚至FF浏览器，低版本的还不能识别我们的es6代码，那么vue里面好多还让我们去写es6的代码，这个时候我们就可以用babe
接触过 DotNet MVC 开发的朋友应该都对 路由 的概念有一定的了解。所谓 路由 就是指我们访问一个网站时，这个网站各个页面访问时对应的 URL 地址。在我们的网站不是很复杂时，我们可以使用最原始的方法来设计路由，但是对待一个大型项目如果我们的路由不能进行统一管理和配置的话，那么对于项目后期来说，是无法维护的。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
在广袤的Python编程领域中，掌握基础的函数概念是每位程序员的必修课。函数不仅仅是代码组织的方式，更是实现复杂逻辑、提高代码重用性的关键。本篇技术博客将深入探讨Python基础之函数的多个方面，从二分法、三元表达式、生成/推导式，到匿名函数和内置函数，我们将一一解析这些核心概念，带您逐步深入了解Python函数的强大之处。
ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）软件是一种集成管理的企业内部信息系统。它通过信息化手段，帮助企业在资源分配和业务流程管理上实现自动化与优化，从而提高企业的运营效率和竞争力。ERP系统涵盖了企业运营的各个方面，包括但不限于财务管理、人力资源、生产制造、供应链管理、项目管理、客户关系管理（CRM）、数据分析等。
😀欢迎来到我的代码世界~ 😁 喜欢的小伙伴记得一键三连哦 ૮(˶ᵔ ᵕ ᵔ˶)ა
CommonJS API定义很多普通应用程序（主要指非浏览器的应用）使用的API，从而填补了这个空白。 它的终极目标是提供一个类似Python，Ruby和Java标准库。 这样的话，开发者可以使用CommonJS API编写应用程序，然后这些应用可以运行在不同的JavaScript解释器和不同的主机环境中。
Java用package来达到命名空间同样的效果。 C++就有对应关键字：using namespace。 JavaScript库用对象来封装命名空间。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的： Keras 是类似 Torch 的一个精简的，高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度（Stochastic Gradient）这
电商平台要发起一场综合性的推广活动，需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化，就需要使用模型来设计，例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
一个多月前，SpaceX的Dragon飞船成功载人升空，成为了商用飞行器有史以来首次成功的载人飞行，也第一次将JavaScript 技术带入了太空。 最让博文菌印象深刻的还是那三块未来感爆棚的触控大屏，这套系统的用户界面采用了 Chromium 和 JavaScript，很大一部分依赖了 Web 技术。只需轻点几下屏幕，再操作几个物理按钮，便能完成一系列复杂的飞行任务。 （是不是看起来操作还挺简单的 ） 虽然也存在一些槽点，但不管怎样，JavaScript 确实在为 SpaceX Dragon飞船上的
当你的 python 代码需要获取外部的一些功能（一些已经造好的轮子），你就需要使用到 import 这个声明关键字。import可以协助导入其他 module 。（类似 C 预约的 include）
模块化编程 是指程序核心部分定义好功能的接口，而具体的实现留给各个模块去做。举个现实世界的例子：我们可以在电脑的PCI插槽上安装显卡、声卡或者网卡，原因就是这些硬件都按照PCI接口的规范来制造的。
Python 应用计算思维 零、序言 第一部分：计算思维导论 一、计算机科学基础 二、计算思维要素 三、理解算法和算法思维 四、理解逻辑推理 五、探究性问题分析 六、设计解决方案和解决流程 七、识别解决方案中的挑战 第二部分：应用 Python 和计算思维 八、Python 简介 九、理解输入和输出，设计求解算法 十、控制流程 十一、在简单挑战中使用计算思维和 Python 第三部分：将计算思维和 Python 用于数据处理、分析和应用 十二、在实验和数据分析问题中使用 Python 十三、使用分类
1 实现目的 在LInux操作系统上，针对桌面端软件，模拟用户（鼠标、键盘）操作，达到快速、重复执行测试用例； 便于回归测试，快速覆盖主线用例或功能； 线上或线下巡检测试，结合持续集成，及时发现运行环境存在的问题； 提升个人自动化测试技术能力，为业务提供强有力的测试手段。 2 功能需求 基于Unittest，封装、调用和组织所有的测试用例，进行批量或指定用例运行； 支持邮件服务，可添加任意团队成员邮箱，及时通知团队成员自动化运行结果； 支持log日志，保存运行过程所有或需要记录的数据； 支持HTML测试报告
随着科技的发展，大规模应用程序已成为现代社会的基石。然而，构建和维护这些应用程序并非易事。本文将探讨如何使用框架架构来提高可维护性，并介绍一些最佳实践。我们还将深入研究几个关键的框架，包括Spring Boot和Django，并通过代码示例加以说明。
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
在 Python 编程中，面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）的核心概念主要包括类（Class）、对象（Object）、封装（Encapsulation）、继承（Inheritance）、多态性（Polymorphism）和抽象（Abstraction）。这些概念共同构成了面向对象编程的基础，使得 Python 程序设计更加灵活和易于管理。
自从2020年OpenAI发布GPT-3之后，大型语言模型（LLM）就在世界上广受欢迎，一直保持稳定的增长。直到2022年底，对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长，这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人，首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外，OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后，OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型，使LLM成为人们关注的焦点。同时，Harrison Chase创造的LangChain也应运而生，这个库的创建者只花费了几个月的时间就构建出了令人惊叹的功能，尽管它还处于早期阶段。
CMSeeK是由python3编写的，因此你需要安装python3的运行环境。此外，CMSeeK当前仅支持基于unix的系统，对于Windows系统的支持在后续会陆续添加。CMSeeK依赖git进行自动更新，因此请确保你已安装了git。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句 第五章 函数 第六章 面向对象基础 第七章 面向对象深入 第八章 异常机制 第九章 文件操作 第十章 模块
Flask是一个轻量级的可定制框架，使用Python语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。它可以很好地结合MVC模式进行开发，开发人员分工合作，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或Web服务的实现。另外，Flask还有很强的定制性，用户可以根据自己的需求来添加相应的功能，在保持核心功能简单的同时实现功能的丰富与扩展，其强大的插件库可以让用户实现个性化的网站定制，开发出功能强大的网站
少年读书，如隙中窥月；中年读书，如庭中望月；老年读书，如台上玩月。皆以阅历之深浅，为所得之深浅耳。
来自：CSDN.NET 链接：http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714（点击尾部阅读原文前往，文章中相关链接请点击阅读原文查看） 原文：http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介：赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师，关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
pytest是一个成熟的全功能的Python测试工具，可以帮助你写出更好的程序。适合从简单的单元到复杂的功能测试
因为在java中叫做方法，而在其他语言c，c++等语言中都叫做函数。而在Python中既有方法也有函数。
CSS 早在 2.1 的版本就提出了 @import 来实现模块化，但是 JavaScript 直到 ES6 才出现官方的模块化方案 ES Module。尽管早期 JavaScript 语言规范上不支持模块化，但这并没有阻止 JavaScript 的发展。官方没有模块化标准，那么我们就自己动手创建标准。社区里的前辈们创建并实现了规范，这些规范便是前端模块化发展之路上智慧的结晶。
pFuzz是一款功能强大的Web应用程序防火墙安全检测/绕过工具，可以帮助广大研究人员同时通过多种方式绕过目标Web应用程序防火墙，以测试WAF的安全性。
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
Detectron 是 FAIR 在 2018 年初公开的目标检测平台，包含了大量业内最具代表性的目标检测、图像分割、关键点检测算法，该框架主要基于 python 和 caffe2 实现，开源项目已获得了超 2.2w 的星标数。
出于效率原因（导入必须找到文件，将其编译成字节码，并且运行代码），Python shell 在每次会话中，只对每个模块导入一次。
Subparse是一款由Josh Strochein、Aaron Baker和Odin Bernstein共同开发的模块化框架，该框架设计用于解析和索引恶意软件文件，并在可搜索的Web浏览器中显示解析过程中发现的信息。该框架是模块化的，利用了核心解析引擎、解析模块和各种为恶意软件索引添加附加信息的富集器。框架的主要输入值是恶意软件文件的目录，核心解析引擎或用户指定的解析引擎在从任何用户指定的富集引擎添加附加信息之前解析这些文件，所有这些都是在将解析的信息编入弹性搜索索引之前实现的。然后可以通过web浏览器搜索和查看收集的信息，该浏览器还允许对从任何文件收集的任何值进行过滤。
MicroPython基于ANSI C，语法跟Python 3基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。目前他支持基于32-bit的ARM处理器，比如说STM32F405。也就是说ARM处理器STM32F405上直接可运行Python语言，Python语言来控制单片机。
Keras 是一个用python写的，能够在Tensorflow或Theano上运行的神经网络库。它被开发用于集中于稳定快速的实验。从idea到结果的关键是做更好的研究，使得更少可能的拖延。
Python 语言是一种面向对象的语言 , 对应的几个 面向对象核心概念 如下 :
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