


Wie können zirkuläre Importe in Python vermieden werden und welche Konsequenzen haben sie?
Folgen zirkulärer Importe in Python
Zirkuläre Importe entstehen, wenn zwei oder mehr Module versuchen, sich gegenseitig zu importieren. Während einfache Importe möglicherweise reibungslos funktionieren, treten Probleme auf, wenn ein Modul versucht, bestimmte Namen oder Attribute von einem anderen Modul zu importieren, das ebenfalls versucht, daraus zu importieren.
Problem: Direkte zirkuläre Importe
Direkt Bei zirkulären Importen versuchen Module, sich mithilfe direkter Importanweisungen gegenseitig als Ganzes zu importieren. Zum Beispiel:
# foo.py import bar # bar.py import foo
Anfangs werden beide Module ohne Probleme geladen. Wenn jedoch ein Modul versucht, auf einen Namen zuzugreifen, der das vollständige Laden des anderen Moduls erfordert, kann ein Laufzeitfehler auftreten.
Lösung: Indirekte zirkuläre Importe
Um den Laufzeitfehler zu vermeiden, verwenden Sie Indirekte Importe, bei denen Module Attribute oder bestimmte Namen importieren und nicht das gesamte Modul. Zum Beispiel:
# foo.py from bar import xyz # bar.py from foo import abc
Dieser Ansatz ermöglicht es beiden Modulen, die erforderlichen Attribute zu importieren, ohne dass sie vollständig geladen werden müssen.
Ausnahme: Python 2 und spezifische Szenarien
Python 2 zeigt ein leicht unterschiedliches Verhalten bei zirkulären Importen. In bestimmten spezifischen Szenarien, wie z. B. beim Importieren vom Anfang eines Moduls, ohne Verwendung von „von“ und nur mit relativen Importen, funktionieren zirkuläre Importe möglicherweise in Python 2, aber nicht in Python 3.
Zusätzliche Beispiele
Die folgenden Beispiele veranschaulichen zusätzliche Szenarios, in denen zirkuläre Importe in Python zulässig sind:
- Unten im Modul, Importattribut, nicht Modul; „from“-Import
- Top of function; „from“-Import
- Oben im Modul; „von“ Import okay; relativ okay; Nur Python 3
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können zirkuläre Importe in Python vermieden werden und welche Konsequenzen haben sie?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

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Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

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