`import module`과 `from module import`: 어떤 Python 가져오기 전략이 가장 좋나요?
최상의 가져오기 전략 결정: '모듈 가져오기'와 '모듈 가져오기'
Python은 모듈을 가져오는 두 가지 기본 방법을 제공합니다. '모듈 가져오기' 및 '모듈 가져오기에서'. 두 접근 방식 모두 외부 코드에 대한 액세스를 용이하게 하지만 뚜렷한 장점과 고려 사항을 제시합니다.
'가져오기 모듈'
장점:
- 최소한의 업데이트 요구 사항으로 import 문을 사용하세요.
- 액세스 시 자세한 코드와 중복성을 줄입니다. 자주.
단점:
- 모듈 요소에 액세스하려면 더 긴 구문(예: module.foo)이 필요합니다.
' 모듈 가져오기에서 foo'
장점:
- 모듈 접두사를 제거하여 코드를 단순화합니다(예: foo에 직접 액세스할 수 있음).
- 특정 모듈을 선택적으로 가져올 수 있습니다. 더 큰 것을 제공하는 요소 control.
단점:
- 새 요소를 가져올 때 import 문을 자주 업데이트해야 합니다.
- 문맥화(예: math.ceil() 대 천장())은
피해야 할 추가 문제
두 방법 모두 사용 사례가 있지만 'from module import *'를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 대규모 코드베이스의 경우 이 접근 방식은 식별하기 어려운 종속성으로 이어질 수 있으며 잠재적으로 향후 코드 수정을 방해할 수 있습니다.
결론
'가져오기 모듈'과 ' from module import'는 궁극적으로 주관적입니다. 일관성과 선호도는 고려해야 할 핵심 요소입니다. 그러나 숨겨진 종속성과 유지 관리 문제가 발생할 가능성이 있으므로 'from module import *' 구문을 피하는 것이 중요합니다. 각 접근 방식의 장단점을 신중하게 평가함으로써 개발자는 자신의 프로그래밍 스타일과 코드 유지 관리 가능성에 맞춰 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.
위 내용은 `import module`과 `from module import`: 어떤 Python 가져오기 전략이 가장 좋나요?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.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
