Est-ce que 'import *' importe __init__.py en Python ?
Qu'est-ce que "import *" est importé en Python et quel est son rapport avec __init__.py ?
En Python, le "import *" " L'instruction importe tous les symboles non privés (c'est-à-dire ne commençant pas par un trait de soulignement) d'un module spécifié dans le module actuel. Cela permet un accès direct aux symboles importés sans utiliser le préfixe du nom du module.
Est-ce que "import *" importe __init__.py ?
Non, "import *" L'instruction n'importe pas automatiquement le fichier __init__.py trouvé dans le dossier contenant. __init__.py est un fichier spécial que Python utilise pour initialiser un module lors de son importation. Pour importer explicitement __init__.py, vous devez utiliser l'instruction "import" avec le nom du module comme suit :
from project.model import __init__
Avantages et inconvénients de "import *":
Le principal avantage de "importer *" est la commodité d'importer tous les symboles en même temps. Cependant, cette pratique est généralement déconseillée en raison de :
- Collisions d'espaces de noms : Les symboles importés peuvent entrer en conflit avec les symboles existants dans le module actuel.
- Inefficacité :L'importation d'un grand nombre de symboles peut ralentir le programme.
- Manque de symboles explicites documentation : Il peut être difficile de suivre l'origine des symboles importés lors de l'utilisation de "*".
Pratiques préférées :
Au lieu de "importer *", il est recommandé d'importer uniquement les symboles spécifiques dont vous avez besoin. Cela peut être fait en utilisant soit :
-
Importation explicite :
from math import pi
Copier après la connexion -
Module aliasing :
import math as m
Copier après la connexion
Sous-modules et "import *":
Lorsqu'un module contient des sous-modules, "import *" fait n'importez pas ces sous-modules à moins qu'ils ne soient explicitement inclus dans l'attribut all du fichier principal module.
Conclusion :
Bien que "import *" puisse être pratique, il est généralement déconseillé en faveur d'importations explicites ou d'alias de module. __init__.py est un fichier spécial utilisé pour initialiser un module, et il doit être importé séparément à l'aide de l'instruction "import".
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds











Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
