Was sind Python -Namespaces (und warum werden sie benötigt?)

Namenskallpassungen sind alltäglich. Stellen Sie sich ein Klassenzimmer mit mehreren Schülern vor, die den gleichen Vornamen teilen. Wenn Sie dies beheben, sind zusätzliche Informationen wie ein Nachname erforderlich. In ähnlicher Weise können bei der Programmierung, insbesondere bei großen Projekten und externen Modulen, Namenskonflikte auftreten. In diesem Artikel wird die Python -Namespaces, ihre Bedeutung und die Rahmenauflösung untersucht.

Was sind Namespaces?

Ein Namespace ist ein System, das eindeutige Namen in einem Programm sicherstellt und Konflikte verhindert. In Python ist alles ein Objekt, und Namespaces werden als Wörterbücher implementiert, die Namen (Tasten) auf Objekte (Werte) zuordnen. Mehrere Namespaces können identische Namen verwenden, die jeweils auf ein anderes Objekt verweisen. Zu den Schlüsselnamenspace -Typen gehören:

• lokaler Namespace: enthält Namen in einer Funktion, die bei Funktionsaufruf erstellt und nach Rückgabe zerstört wird.
• Globaler Namespace: Enthält Namen aus importierten Modulen innerhalb eines Projekts, das aus dem Modul importieren bis zur Skript -Beendigung vorhanden ist.
• eingebauter Namespace: enthält integrierte Funktionen und Ausnahmamen, die immer zugänglich sind.
• Einschließen Namespace: Erstellt, wenn Funktionen in anderen Funktionen nisten.

Erforschung integrierter Namespaces

Python enthält ungefähr 152 eingebaute Namen. Verwenden Sie, um sie anzusehen, print(dir(__builtins__)) in einer Python -Hülle. Diese Namen sind wie sum() immer verfügbar.

globale und lokale Namespaces: Ein genauerer Aussehen

globale Namespaces gibt es nach integrierten Namespaces, normalerweise auf der oberen Ebene des Programms. Sie umfassen definierte Variablen und Importe. Die globals() -Funktion gibt ein Wörterbuch der aktuellen globalen Namen zurück. Lokale Namespaces sind in Codeblöcken (Funktionen, Klassen, Schleifen) definiert und sind nur in diesen Blöcken zugänglich. Die locals() -Funktion bietet ein Wörterbuch mit lokalen Namen. Einschließen von Namespaces, ähnlich wie lokale Namespaces, werden durch verschachtelte Funktionen erstellt.

Modulimportstrategien: Best Practices

Import von externen Modulen ist für eine effiziente Entwicklung von entscheidender Bedeutung. Es gibt drei Methoden, jeweils mit Vor- und Nachteilen:

1. * Importieren aller Namen (`aus dem Modul import `): ** Importiert alle Namen direkt in den aktuellen Namespace. Obwohl es bequem ist, ist es fehleranfällig und verdeckt den Modulursprung der Funktionen. Namenskallte können stillschweigend Funktionen überschreiben.

2. importieren bestimmte Namen (from module import nameA, nameB): Importiert nur angegebene Namen. Prägnanter als das Importieren des gesamten Moduls, aber immer noch anfällig für Namensspiele mit vorhandenen Funktionen.

3. Importieren des Moduls (import module): Die sicherste und empfohlene Methode. Benötigt Vorfixierungsmodulnamen (z. B. math.log10()), verhindert jedoch die Verschmutzung der Namespace und ermöglicht das Definieren von Funktionen mit Namensfunktionen mit Namensmodulfunktionen ohne Konflikt.

Schlussfolgerung

Namespaces verstehen ist von entscheidender Bedeutung, um einen robusten und wartbaren Python -Code zu schreiben. Durch Erkenntnis des Namens der Namen und der Verwendung Best Practices für das Importieren von Modul können Entwickler gemeinsame Fallstricke vermeiden und die Klarheit der Code verbessern. Der empfohlene Ansatz besteht darin, Module mit import module in ihren eigenen Namenspaces zu importieren. Dies gewährleistet Klarheit und verhindert unerwartetes Verhalten bei Namenskollisionen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind Python -Namespaces (und warum werden sie benötigt?). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!