


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 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.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.
