TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #205 · 22 јан.

Как работает функция reload()? Эта функция нужна для того, чтобы перезагрузить изменившийся код из py-файла без рестарта интерпретатора. Дело в том, что любой импортированный модуль при повторном импорте не будет перечитывать файл. Функция импорта вернёт уже загруженный в память объект модуля. Чтобы обновить код, нужно либо перезапустить всю программу, либо использовать функцию reload() from importlib import reload reload(my_module) 🔸 Функция reload() принимает в качестве аргумента только объект модуля или пакета. Она не может перезагрузить класс или функцию. Только весь файл целиком! 🔸 Перезагрузка пакета перезагрузит только его файл __init__.py, если он есть. Но не вложенные модули. 🔸Она не может перезагрузить ранее не импортированный модуль. 🔸При вызове функция reload() перечитывает и перекомпилирует код в файле, создавая новые объекты. После создания новых объектов перезаписывается ранее созданный неймспейс этого модуля. Это значит, что если где-то этот модуль импортирован через import и обращение к атрибутам происходит через неймспейс (имя) модуля, то такие атрибуты обновятся. Если какие-либо объекты из этого модуля импортированы через from то они будут ссылаться на старые объекты. Напишем простой модуль # mymodule.py x = 1 Теперь импортируем модуль и отдельно переменную х из модуля >>> import mymodule >>> from mymodule import x >>> print(mymodule.x) 1 >>> print(x) 1 Не перезапуская интерпретатор вносим изменения в модуль # mymodule.py x = 2 Делаем перезагрузку модуля и проверяем х ещё раз >>> reload(mymodule) >>> print(mymodule.x) 2 >>> print(x) 1 То же самое будет если присвоить любой объект переменной (даже словарь или список) Повторный импорт обновляет значение >>> from mymodule import x >>> print(x) 2 🔸Созданные инстансы классов не обновятся после перезагрузки модуля. Их придётся пересоздать. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 40 слични објави

Пребарај: #cyber

当前筛选 #cyber清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244251 · 18.04.2026 г., 15:31

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 58 times the average volume 107.15K USDT traded in 5 min └Buying vol: 76.29K USDT 🟢 Boost score: 7/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.561 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244192 · 18.04.2026 г., 13:02

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 27 times the average volume 149.29K USDT traded in 15 min └Buying vol: 81.77K USDT 🟢 Boost score: 1/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.548 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244137 · 18.04.2026 г., 11:02

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 268 times the average volume 98.17K USDT traded in 1 min └Selling vol: 98.17K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.543 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243589 · 17.04.2026 г., 10:28

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 340 times the average volume 124.56K USDT traded in 1 min └Selling vol: 124.54K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.545 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243372 · 17.04.2026 г., 00:16

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 92 times the average volume 510.48K USDT traded in 15 min └Buying vol: 319.01K USDT 🟢 Boost score: 4/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.563 (-0.9% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243340 · 16.04.2026 г., 22:16

#CYBER | Volume spike (USDT PAIR) 652 times the average volume 238.92K USDT traded in 1 min └Buying vol: 172.98K USDT 🟢 Boost score: 7/10 24h Vol: 527.07K USDT (Binance) Price: 0.544 (-0.9% in 24h)

Hashtags

American Crypto©

@americancryptotrading · Post #27189 · 19.03.2025 г., 17:22

🇺🇸#CYBER/USDT has formed the descendingresistance on the daily chart🧐 Send it if we breakout✈️ American Crypto©

Hashtags

Coinlegs Cryptocurrency Signals

@coinlegs · Post #9652 · 03.01.2024 г., 11:13

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 03.01.2024 11:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #CYBER | 9.361 | PP: 4% | LP: 100% ——————————————————————— Total Predictions: 365 PP > 50%: 0 LP > 50%: 3 PP > 60%: 0 LP > 60%: 2 PP > 70%: 0 LP > 70%: 2 PP > 80%: 0 LP > 80%: 2 PP > 90%: 0 LP > 90%: 1 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability

Hashtags

ПретходнаСтраница 1 од 4Следна