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HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialAn der Spitze importieren oder nicht importieren: Ist der frühe Import effizienter als der verzögerte Import?

To Import or Not to Import at the Top: Is Early Importing More Efficient Than Deferred Importing?

Importanweisungen: Oben oder unten?

PEP 8 schreibt vor, dass sich Importanweisungen oben in einem Modul befinden, was einige dazu bringt, die Effizienz des Imports nicht verwendeter Klassen oder Klassen in Frage zu stellen Funktionen schon früh. Es ergibt sich ein Vergleich:

class SomeClass(object):

    def not_often_called(self):
        from datetime import datetime
        self.datetime = datetime.now()

versus

from datetime import datetime

class SomeClass(object):

    def not_often_called(self):
        self.datetime = datetime.now()

Sind verzögerte Importe effizienter als Vorab-Importe?

Obwohl der Modulimport schnell geht, es fallen Kosten an. Durch die Platzierung von Importen am Anfang des Moduls wird dieser triviale Aufwand einmal bezahlt. Die Beschränkung der Importe auf Funktionen innerhalb von Funktionen verlängert jedoch die Laufzeit mit jedem Funktionsaufruf.

Behalten Sie daher für eine optimale Effizienz die Importe im Vordergrund. Ziehen Sie verzögerte Importe nur in Betracht, wenn die Profilerstellung einen Leistungsengpass aufdeckt.

Neben der Effizienz gibt es weitere Rechtfertigungen für verzögerte Importe:

  • Optionale Bibliotheksunterstützung:Verhindern Sie Codefehler, wenn optionale Bibliotheken fehlen.
  • Plugin Initialisierung: Importe innerhalb von Plugin-Initialisierungsdateien ermöglichen das Laden von Modulen ohne Verwendung. Beispiele gibt es in Bazaar-Plugins, die den Lazy-Loading-Mechanismus von bzrlib nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAn der Spitze importieren oder nicht importieren: Ist der frühe Import effizienter als der verzögerte Import?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
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Python vs. C: Verständnis der wichtigsten UnterschiedePython vs. C: Verständnis der wichtigsten UnterschiedeApr 21, 2025 am 12:18 AM

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Python vs. C: Welche Sprache für Ihr Projekt zu wählen?Python vs. C: Welche Sprache für Ihr Projekt zu wählen?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Erreichen Sie Ihre Python -Ziele: Die Kraft von 2 Stunden täglichErreichen Sie Ihre Python -Ziele: Die Kraft von 2 Stunden täglichApr 20, 2025 am 12:21 AM

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Maximieren 2 Stunden: Effektive Strategien für Python -LernstrategienMaximieren 2 Stunden: Effektive Strategien für Python -LernstrategienApr 20, 2025 am 12:20 AM

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Wählen Sie zwischen Python und C: Die richtige Sprache für SieWählen Sie zwischen Python und C: Die richtige Sprache für SieApr 20, 2025 am 12:20 AM

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python vs. C: Eine vergleichende Analyse von ProgrammiersprachenPython vs. C: Eine vergleichende Analyse von ProgrammiersprachenApr 20, 2025 am 12:14 AM

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

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Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

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