


« import module » vs « from module import » : quelle méthode d'importation Python devriez-vous choisir ?
Naviguer dans le labyrinthe : « importer le module » versus « à partir de l'importation du module »
En tant que développeur Python en herbe, sélectionner la bonne approche pour l'importation les modules peuvent jeter les bases de bonnes pratiques de codage. Cette question approfondit les nuances de l'utilisation de « module d'importation » et de « à partir de l'importation de module ».
'module d'importation' - La propreté avec des mises en garde
Importation d'un module entier avec 'module d'importation' offre l'avantage d'accéder à tout son contenu. Mais cette simplicité peut se transformer en inconvénient pour les modules plus volumineux, car taper « module.foo » pour chaque sous-composant devient verbeux. De plus, cette approche peut ne pas convenir lorsque seuls quelques éléments spécifiques sont nécessaires.
'from module import foo' - Granularity at a Cost
'from module import foo' - Granularity at a Cost
'from module import foo' permet l'importation ciblée d'éléments de module spécifiques. Cela rationalise le code et offre plus de contrôle sur les fonctions et classes accessibles. Cependant, cela comporte ses propres défis. La mise à jour des instructions d'importation devient nécessaire à mesure que de nouveaux éléments sont requis, et le manque de contexte de module peut rendre plus difficile la compréhension de la signification des éléments importés (par exemple, 'ceil()' contre 'math.ceil()').
Le Tabou : 'from module import*'
Importer sans discernement tous les éléments d'un module en utilisant 'from module import*' peut conduire à des conséquences inattendues. Cette pratique rend difficile la suppression ultérieure du module importé. Il peut être difficile de retracer les dépendances et de déterminer quels éléments proviennent du module importé, ce qui peut entraîner des erreurs imprévues et un comportement inattendu.
Conclusion : un équilibre des besoins
En fin de compte, le choix entre 'importer le module' et 'à partir de l'importation du module' dépend des besoins spécifiques et des préférences du développeur. Alors que « importer un module » offre la commodité d'une importation complète, « à partir d'un module d'importation » offre un plus grand contrôle et une plus grande flexibilité. Éviter l'utilisation de « from module import * » est crucial pour la maintenabilité et la clarté du code.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!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.
