Python の専門家が「import *」の使用を警告するのはなぜですか?
「import *」の落とし穴: 専門家が反対する理由
Python プログラミングの領域では、import ステートメントは重要な役割を果たします。他のモジュールのコードを利用する際の役割。 「import *」の利便性は魅力的に見えるかもしれませんが、経験豊富な開発者が強く推奨する多くの落とし穴につながる可能性があります。
まず、「import *」は、指定されたモジュールから現在の名前空間に無差別にすべてをインポートします。 。これにより、名前空間が乱雑になり、知らないうちに以前のインポートからのオブジェクトが影になってしまう可能性があります。したがって、このような競合によって引き起こされたエラーを追跡することは、時間のかかる雑務になる可能性があります。
さらに、「import *」はインポートされた項目の出所を難読化します。特定の要素のソース モジュールを識別するのは困難であり、可読性とメンテナンスの妨げになる場合があります。これは、コードのトラブルシューティングや他のユーザーとの共同作業の場合に特に問題になります。
最後に、「インポート 」の魅力は、pyflake などの静的分析ツールを犠牲にして得られます。これらのツールは、潜在的なエラーを特定するために明示的なインポート ステートメントに依存しています。 「import 」の無差別な性質により、これらのツールは効果がなくなり、実行時にのみ発見できる隠れた問題が発生する可能性があります。
要約すると、「import *」は魅力的に見えるかもしれませんが、これは、経験豊富な Python 開発者が強く推奨しない習慣です。明示的なインポートを選択すると、クリーンで管理しやすい名前空間が維持され、コードの可読性が向上し、潜在的な落とし穴からコードを保護する貴重な静的分析ツールの使用が可能になります。
以上がPython の専門家が「import *」の使用を警告するのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
