


Wann sollten Sie die Verwendung von „import *' in Python vermeiden?
Die Feinheiten von „import *“ verstehen: Eine umfassende Erklärung
In Python ist „import *“ eine leistungsstarke Anweisung, die ein importiert gesamtes Modul in den aktuellen Namensraum. Dadurch können Programmierer auf Funktionen, Klassen und Variablen aus dem importierten Modul zugreifen, ohne ihnen den Namen des Moduls voranzustellen.
Was bedeutet „import *“?
Wann Wenn Sie „import *“ schreiben, importiert Python alle Objekte (Variablen, Klassen, Methoden) aus dem angegebenen Modul, die nicht mit einem Unterstrich beginnen (außer wenn ein alle spezielle Variable existiert).
Vorteile und Nachteile von „import *“:
Der Hauptvorteil von „import *“ ist die Eliminierung der Es ist notwendig, explizit auf den Modulnamen zu verweisen, bevor seine Objekte im aktuellen Namespace verwendet werden. Allerdings wird von dieser Vorgehensweise aufgrund möglicher Fallstricke generell abgeraten:
- Namespace-Kollisionen: Das direkte Zuweisen von Objekten zum aktuellen Namespace erhöht die Möglichkeit von Namenskonflikten mit vorhandenen Objekten.
- Ineffizienz: Das gleichzeitige Importieren von Objekten kann ineffizient sein, insbesondere wenn nur a Eine Teilmenge davon wird verwendet.
- Mangelnde Dokumentation: Die Verwendung von „import *“ liefert keine klare Dokumentation über die Herkunft importierter Objekte.
Alternativen zu „import *“:
Python bietet spezifischere und bevorzugte Importmethoden Objekte:
- Bestimmte Objekte importieren: Das explizite Importieren ausgewählter Objekte, z. B. aus Math Import Pi, ermöglicht einen kontrollierteren Import und minimiert gleichzeitig Namespace-Kollisionen.
- Modul-Namespace verwenden: Das Importieren des Moduls unter seinem eigenen Namespace (z. B. Import Mathe) sorgt für Klarheit und verhindert Namespace-Probleme. Häufige Schnittstellen können jedoch die Verwendung eines Alias rechtfertigen (z. B. „import math as m“).
Submodule und „import *“:
Submodule in Python ist Teil größerer Module. Beispielsweise verfügt das urllib-Modul über Submodule wie urllib.request und urllib.errors.
Entgegen der landläufigen Meinung importiert „from urllib import “ die Submodule nicht. Jedes Submodul muss explizit separat importiert werden. Dies gilt sowohl für „import “ als auch für die reguläre „import“-Anweisung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass „import *“ zwar syntaktischen Komfort bietet, seine potenziellen Nachteile jedoch die Vorteile überwiegen. Programmierern wird empfohlen, alternative Importmethoden zu verwenden, die die Lesbarkeit des Codes gewährleisten, Namespace-Konflikte minimieren und die Effizienz verbessern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann sollten Sie die Verwendung von „import *' in Python vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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 ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
