Python 怎么自制模块

要创建一个 Python 模块需要遵循以下步骤：

1. 创建一个以 .py 为扩展名的文件，例如 example.py。

2. 在文件中定义变量、函数、类等。

3. 在文件中添加 __name__ == '__main__' 的判断代码，这样当该模块被导入时，该代码块不会被执行。

4. 保存文件。

5. 将该文件复制到 Python 安装目录下的 Lib/site-packages 目录中。

现在你就可以在 Python 中导入该模块，并使用其中的变量、函数、类等了。例如，如果你在 example.py 中定义了一个函数 func()，那么可以使用以下代码导入该模块并调用函数：

import example

example.func()

如果你只想导入模块中的某个变量或函数，可以使用以下代码：

from example import var, func

var = 10
func()

这样就可以直接使用 var 和 func，而不需要使用 example.var 和 example.func。

相关问题

python自制进度条

Python 自制进度条是一种用于显示任务执行状态的工具，它能直观地向用户展示操作的进行情况，增强用户体验。常见的自定义进度条可以利用 `time` 模块模拟时间流逝的效果，或者使用更为复杂的库如 `tqdm` 或者 `rich` 提供更丰富的外观效果。

### 使用内置模块实现简单的进度条

下面是一个使用 Python 内置模块来创建简单进度条的例子：

import time

def simple_progress_bar(iterable, total):
    for i, item in enumerate(iterable):
        progress = (i / total) * 100
        print(f"\rProgress: {progress:.2f}%", end="")
        yield item
    print("\n")

# 示例使用：
items = [str(i) for i in range(10)]
for item in simple_progress_bar(items, len(items)):
    # 这里处理每个项目...
    time.sleep(0.5)

在这个例子中，我们首先导入了 `time` 模块，然后定义了一个函数 `simple_progress_bar()`，它接收一个迭代器和总元素数量作为输入。通过在循环内部计算进度并打印出来，并利用 `\r` 来覆盖之前的输出，实现了实时更新的进度条效果。

### 使用第三方库实现更复杂的功能

如果需要更美观、功能更强大的进度条，可以使用第三方库，比如 `tqdm` 和 `rich`。

#### 安装 `tqdm` 库:

如果你还没有安装 `tqdm`, 可以使用 pip 安装：

pip install tqdm

#### 使用 `tqdm` 创建进度条

from tqdm import tqdm

items = [str(i) for i in range(10)]
with tqdm(total=len(items)) as pbar:
    for item in items:
        # 这里处理每个项目...
        time.sleep(0.5)
        pbar.update(1)

在这里，`tqdm` 类接受 `total` 参数表示总数，并有一个 `update` 方法用于更新进度条的状态。当程序进入下一个迭代时，进度条会自动向前移动一步。

### 使用 `rich` 创建交互式进度条

`rich` 库不仅可以提供漂亮的终端输出，还能支持各种样式和互动界面。以下是使用 `rich.progress` 创建进度条的基本示例：

from rich import print
from rich.progress import track

items = [str(i) for i in range(10)]
with track(range(len(items)), description="Processing"):
    for i in range(len(items)):
        # 这里处理每个项目...
        time.sleep(0.5)

这里 `track` 函数接收一个可迭代对象以及描述文本作为参数。它会显示一个描述信息并动态更新进度。

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python自制线程池

Python 自制线程池通常是指通过`threading`模块创建一组工作线程，用于并发执行任务，提高程序的效率。下面是一个简单的例子说明如何自定义线程池：

import threading
from queue import Queue

class ThreadPool:
    def __init__(self, num_threads):
        self.tasks = Queue()
        for _ in range(num_threads):
            worker = Worker(self.tasks)
            worker.start()

    def submit_task(self, task):
        self.tasks.put(task)

    def shutdown(self):
        self.tasks.put(None)
        while not self.tasks.empty():
            pass

class Worker(threading.Thread):
    def __init__(self, tasks):
        super().__init__()
        self.tasks = tasks

    def run(self):
        while True:
            task = self.tasks.get()
            if task is None:
                break
            # 执行任务
            result = task.run()
            # 如果有回调函数，执行结果处理
            if hasattr(task, 'on_complete'):
                task.on_complete(result)
            self.tasks.task_done()

# 使用示例
def my_task(data):
    print(f"Task {data} is running")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时操作
    return f"Task {data} completed"

pool = ThreadPool(5)
for i in range(10):
    pool.submit_task(MyTask(i))

pool.shutdown()  # 等待所有任务完成

在这个例子中，`ThreadPool`类负责管理线程，接收任务，并将其放入队列中。每个`Worker`线程从队列中取出任务并执行。`shutdown`方法用于通知线程池关闭，当任务队列为空时结束。