Was bedeutet „import *“ in Python und in welcher Beziehung steht es zu __init__.py?
In Python ist „import *“ "-Anweisung importiert alle nicht privaten (d. h. nicht mit einem Unterstrich beginnenden) Symbole aus einem angegebenen Modul in das aktuelle Modul. Dies ermöglicht den direkten Zugriff auf die importierten Symbole, ohne das Modulnamenpräfix zu verwenden.
Importiert „import *“ __init__.py?
Nein, das „import *“ Die Anweisung importiert die Datei __init__.py im enthaltenen Ordner nicht automatisch. __init__.py ist eine spezielle Datei, die Python zum Initialisieren eines Moduls beim Import verwendet. Um __init__.py explizit zu importieren, müssen Sie die „import“-Anweisung mit dem Modulnamen wie folgt verwenden:
from project.model import __init__
Vor- und Nachteile von „import *“:
Der Hauptvorteil von „import *“ ist die Bequemlichkeit, alle Symbole auf einmal zu importieren. Von dieser Praxis wird jedoch generell abgeraten, weil:
- Namespace-Kollisionen:Importierte Symbole können mit vorhandenen Symbolen im aktuellen Modul in Konflikt geraten.
- Ineffizienz :Das Importieren einer großen Anzahl von Symbolen kann das Programm verlangsamen.
- Mangelnde explizite Dokumentation:Es kann schwierig sein, den Ursprung importierter Symbole zu verfolgen, wenn „*“ verwendet wird.
Bevorzugte Vorgehensweisen:
Anstelle von „import *“ wird empfohlen, nur die spezifischen Symbole zu importieren, die Sie benötigen. Dies kann entweder erfolgen mit:
-
Expliziter Import:
from math import pi
-
Modul Aliasing:
import math as m
Submodule und „import *“:
Wenn ein Modul Submodule enthält, funktioniert „import *“. Importieren Sie diese Untermodule nicht, es sei denn, sie sind explizit im Attribut all des Hauptmoduls enthalten Modul.
Fazit:
Während „import *“ praktisch sein kann, wird im Allgemeinen zugunsten expliziter Importe oder Modul-Aliasing davon abgeraten. __init__.py ist eine spezielle Datei, die zum Initialisieren eines Moduls verwendet wird und separat mit der „import“-Anweisung importiert werden muss.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonImportiert „import *' __init__.py in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung