


Warum warnen Python-Experten vor der Verwendung von „import *'?
Die Fallstricke von „import *“: Warum Experten davon abraten
Im Bereich der Python-Programmierung spielt die Importanweisung eine entscheidende Rolle Rolle bei der Nutzung von Code aus anderen Modulen. Auch wenn die Bequemlichkeit von „import *“ verlockend erscheinen mag, kann sie zu einer Reihe von Fallstricken führen, von denen erfahrene Entwickler dringend abraten.
Erstens importiert „import *“ wahllos alles aus dem angegebenen Modul in den aktuellen Namespace . Dies kann zu einem überfüllten Namespace führen, der möglicherweise ohne Ihr Wissen Objekte aus früheren Importen überschattet. Folglich kann das Aufspüren von Fehlern, die durch solche Konflikte verursacht werden, zu einer zeitaufwändigen Aufgabe werden.
Darüber hinaus verschleiert „import *“ die Herkunft importierter Artikel. Die Identifizierung des Quellmoduls für ein bestimmtes Element kann schwierig sein und die Lesbarkeit und Wartung beeinträchtigen. Dies wird besonders problematisch, wenn Codefehler behoben werden oder mit anderen zusammengearbeitet wird.
Schließlich geht der Reiz des „Importierens“ zu Lasten statischer Analysetools wie Pyflakes. Diese Tools basieren auf expliziten Importanweisungen, um potenzielle Fehler zu identifizieren. Aufgrund der wahllosen Natur von „import “ werden diese Tools unwirksam, was zu versteckten Problemen führt, die nur während der Laufzeit entdeckt werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass „import *“ zwar verlockend erscheinen mag, Es ist eine Praxis, von der erfahrene Python-Entwickler dringend abraten. Indem Sie sich für explizite Importe entscheiden, behalten Sie einen sauberen und verwaltbaren Namespace bei, verbessern die Lesbarkeit des Codes und ermöglichen die Verwendung wertvoller statischer Analysetools, um Ihren Code vor potenziellen Fallstricken zu schützen.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum warnen Python-Experten vor der Verwendung von „import *'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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 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.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
