Warum sollte ich Wildcard-Importe in PyQt vermeiden?
Vermeidung von Wildcard-Importen
Bei der Verwendung von PyQt können Programmierer auf Lint-Warnungen stoßen, wenn sie alle Submodule mithilfe von Wildcard-Importen importieren:
from PyQt4.QtCore import * from PyQt4.QtGui import *
Dies kann zu unnötigen Warnungen für nicht verwendete Importe führen. Es gibt mehrere Alternativen, um dieses Problem zu beheben.
Optionen
- Enum
from PyQt4.QtCore import Qt, QPointF, QRectF from PyQt4.QtGui import QGraphicsItem, QGraphicsScene, ...
Dies Ansatz importiert nur bestimmte Klassen, was zu einer langen Liste von Importen führen kann.
- Präfixierung
from PyQt4 import QtCore, QtGui
Dafür ist es erforderlich, allen Klassen ein Präfix voranzustellen ihren Modulnamen, was umständlich sein kann.
- Vermeidung
# Avoid wildcard imports
Empfehlung
Die empfohlene Vorgehensweise besteht darin, Platzhalterimporte zu vermeiden und stattdessen qualifizierte Namen oder Abkürzungen zu verwenden. Qualifizierte Namen sorgen für eine bessere Klarheit und vermeiden das Risiko von Neuverknüpfungen oder versehentlichen Fehlern. Abgekürzte Importe können Prägnanz und Klarheit in Einklang bringen. Vermeiden Sie die Verwendung mehrerer as-Klauseln oder langer Importlisten in einer einzigen Anweisung, um die Lesbarkeit und Debugbarkeit zu verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum sollte ich Wildcard-Importe in PyQt vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
