상단 또는 하단: 최적의 성능을 위해 Python 가져오기를 어디에 배치해야 합니까?
가져오기 문의 위치: 위쪽 또는 아래쪽?
PEP 8은 명확성과 일관성을 우선시하면서 모듈 시작 부분에 가져오기를 배치하는 것을 강조합니다. 그러나 반론이 제기됩니다. 특히 자주 사용되지 않는 클래스나 함수의 경우 필요할 때까지 가져오기를 연기하는 것이 더 효율적이지 않을까요?
다음 두 가지 예를 고려하세요.
class SomeClass(object): def not_often_called(self): from datetime import datetime self.datetime = datetime.now()
from datetime import datetime class SomeClass(object): def not_often_called(self): self.datetime = datetime.now()
질문이 생깁니다. 어떤 접근 방식이 더 효율적일까요?
가져오기 성능
모듈 가져오기는 빠르지만 즉각적이지는 않습니다. 따라서
- 모듈 시작 부분에 import를 배치하면 한 번만 발생하는 비용이 미미합니다.
- 함수 내에서 import를 제한하면 해당 함수의 실행 시간이 길어집니다.
따라서 최적의 효율성을 위해서는 import를 모듈 상단에 배치하는 것이 좋습니다. 그럼에도 불구하고, 프로파일링을 통해 눈에 띄는 성능 이점이 드러날 때 함수 내에서 가져오기 이동을 고려할 수 있습니다.
지연 가져오기의 이유
효율성 문제 외에도 지연 가져오기는 다음과 같은 특정 시나리오에서 정당성을 찾습니다.
- 선택적 라이브러리 지원: 언제 코드 경로는 선택적 라이브러리에 의존하므로 지연 가져오기를 사용하면 가져오기 실패를 피할 수 있습니다.
- 플러그인 초기화: 플러그인 초기화 스크립트의 가져오기는 적극적으로 활용되지 않을 수 있으므로 지연 가져오기가 적절합니다.
요약하자면, 모듈 시작 부분에 가져오기를 배치하는 PEP 8의 지침은 일관성과 가독성을 보장하지만 성능 고려 사항은 다음과 같습니다. 때로는 게으른 수입을 보증할 수도 있습니다. 그러나 그러한 결정은 병목 현상을 식별하고 성능을 효율적으로 최적화하기 위해 프로파일링 데이터를 기반으로 해야 합니다.
위 내용은 상단 또는 하단: 최적의 성능을 위해 Python 가져오기를 어디에 배치해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
