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大数据平台的搭建seo好学吗

wzjs 2025/9/17 20:02:06

大数据平台的搭建,seo好学吗,个人网站审批,建网站的优势python导入语句的几点说明在 Python 中，import 和 from ... import ... 构成了导入语句（import statement）。它们属于 Python 的语法结构，用于模块和包的导入。 (1)import 语句的完整语法 import module_name [as alias] 其…

python导入语句的几点说明

在 Python 中，import 和 from ... import ... 构成了导入语句（import statement）。它们属于 Python 的语法结构，用于模块和包的导入。

(1)import 语句的完整语法

import module_name [as alias]

其中：

module_name: 要导入的模块名称。

as alias（可选）: 为模块指定一个别名，方便后续使用。

示例：

import math as m # 导入 math 模块并命名为 m
print(m.sqrt(16)) # 使用别名 m 调用 sqrt 函数

(2)from ... import ... 语句的完整语法

from module_name import name1 [, name2, ...] [as alias]

其中：

odule_name: 要导入的模块名称。

name1, name2, ...: 模块中要导入的具体对象（如函数、类或变量），可以列出多个，用逗号分隔。

as alias（可选）: 为导入的对象指定一个别名。

示例：

from math import sqrt, pi # 从 math 模块中导入 sqrt 和 pi
print(sqrt(16)) # 直接使用 sqrt 函数
print(pi) # 直接使用 pi 变量

(3)from ... import * 语句的语法

其中：

*: 表示从模块中导入所有公开的内容（即不以下划线 _ 开头的内容）。

注意：这种方式可能容易导致命名冲突，通常不推荐在大型项目中使用。

示例：

from math import * # 导入 math 模块中的所有内容
print(sqrt(16)) # 直接使用 sqrt 函数
print(pi) # 直接使用 pi 变量

特别说明

根据具体需求选择合适的导入方式或组合使用，可以提高代码的可读性和效率。

import 导入整个模块，需要使用模块名来调用其中的内容。

from ... import 导入模块中的特定内容，可以直接使用，无需模块名前缀。

☆ import module_name 的优缺点

优点：

命名空间清晰：

使用 import module_name 的方式会将所有内容封装在模块的命名空间中（如 math.sqrt），避免了全局命名空间的污染。

如果多个模块中有同名的函数或变量，这种方式可以有效避免冲突。

可读性更高：

明确指出了函数或变量来自哪个模块，便于理解和维护代码。

例如：

import math
print(math.sqrt(16)) # 显式表明 sqrt 来自 math 模块

易于调试：

如果需要检查某个模块的功能，可以直接通过模块名访问其内容，而不需要记住每个单独导入的对象。

缺点：

需要显式地通过模块名访问对象，可能会导致代码稍微冗长。

☆ from module_name import name 的优缺点

优点：

简洁性：

导入后可以直接使用对象名称，无需通过模块名访问，代码更简洁。

例如

from math import sqrt
print(sqrt(16)) # 直接调用 sqrt 函数

减少冗余：

如果只需要使用模块中的少数几个功能，这种方式可以避免频繁输入模块名。

缺点：

命名冲突风险：

如果多个模块中有同名的函数或变量，可能会导致命名冲突。

例如

from math import pi
from another_module import pi # 可能覆盖 math 中的 pi

可读性降低：

不容易看出某个函数或变量来自哪个模块，可能增加代码的理解难度。

全局命名空间污染：

将模块中的对象直接导入到全局命名空间中，可能导致命名混乱。

☆ from module_name import * 的问题

全局命名空间污染：将模块中的所有公开内容导入到全局命名空间中，容易引发命名冲突。

降低可读性：无法明确知道哪些函数或变量来自哪个模块。

不推荐使用：除非是交互式解释器中用于快速测试，否则应避免在正式代码中使用。

综合之，推荐使用的方式

优先推荐：import module_name

适当使用：from module_name import name

避免使用：from module_name import *

全局命名空间污染

“全局命名空间污染”是指在程序的全局作用域中导入了过多的变量、函数或类，从而可能导致命名冲突或命名混乱。这种情况通常发生在使用 from module_name import * 或频繁使用 from module_name import name 的方式时。

全局命名空间

全局命名空间是程序中所有全局变量、函数和类的集合。

在 Python 中，当你定义一个变量或导入一个模块时，它们会被添加到当前的作用域中。

如果你在全局作用域中导入了过多的内容，可能会导致命名冲突或难以追踪某个名称的来源。

命名空间污染的例子

假设你有两个模块 module1.py 和 module2.py，它们都定义了一个名为 value 的变量：

module1.py:
value = 10

module2.py:
value = 20

如果你在主程序中使用 from ... import * 导入这两个模块：

from module1 import *
from module2 import *

print(value) # 注意输出什么？

在这种情况下，value 的值会是 20，因为 module2 中的 value 覆盖了 module1 中的 value。这会导致命名冲突，并且代码的行为可能不符合预期。

模块

简单的来说，一个Python代码文件就是一个模块。例如，文件 utils.py 对应模块 utils。

在模块文件的顶层（不在函数、类内部）定义的所有标识符（变量、函数、类、导入的子模块等），均会成为模块对象的属性。例如

# 文件 utils.py
PI = 3.14                     # 属性 utils.PI
def calculate():              # 属性 utils.calculatereturn "Calculating..."class Converter:              # 属性 utils.Converterdef convert(self, value):return value * 2import json                 # 导入标准库模块json。属性 utils.json

在另一个文件（如 my_main.py）中，外部可通过模块名.属性名直接访问这些属性：

# 文件 my_main.py
import utils# 访问变量 PI
print("Value of PI:", utils.PI)  # 输出: Value of PI: 3.14# 访问函数 calculate
result = utils.calculate()
print("Result of calculate:", result)  # 输出: Result of calculate: Calculating...# 访问类 Converter
converter_instance = utils.Converter()     # 实例化类
converted_value = converter_instance.convert(5)
print("Converted value:", converted_value)  # 输出: Converted value: 10# 访问导入的标准库模块 json
data = '{"key": "value"}'
parsed_data = utils.json.loads(data)
print("Parsed JSON data:", parsed_data)  # 输出: Parsed JSON data: {'key': 'value'}

运行了 main.py，输出将会是：

Value of PI: 3.14
Result of calculate: Calculating...
Converted value: 10
Parsed JSON data: {'key': 'value'}

Python会为每个文件建立一个模块对象，模块对象包含所有顶层定义的标识符（变量、函数、类等），这些标识符就是模块对象的属性。一个模块也可以说是一个命名空间。所以可以这样说:一个文件就是一个模块对象，也是一个命名空间。

命名空间是一组名称（变量名、函数名、类名等）到对象的映射。模块的命名空间就是模块对象中所包含的所有名称。

在一个代码文件的顶层（也就是不在函数或类的主体内——不在def或class之内）每一个赋值了的变量名都会变成该模块的属性。

例如，假设模块文件M.py的顶层有一个像X = 1这样的赋值语句，而变量名X会变成M的属性，我们可在模块外以M.X的方式对它进行引用。变量名X对M.py内其他代码而言也会变成全局变量。

假设 M.py 内容如下：

X = 1 # 模块属性 M.X
def func(): # 模块属性 M.func
return "Hello from M"
class MyClass: # 模块属性 M.MyClass
pass

外部通过 import M 后，可通过 M.X、M.func、M.MyClass 访问这些属性。在另一个文件中可以这样使用：

import M

print(M.X) # 输出: 1
print(M.func()) # 输出: Hello from M

局部命名空间：当进入函数或类时，会创建一个新的局部命名空间，局部变量不会污染模块的全局命名空间。

局部变量不会污染全局命名空间的示例如下

示例 1：函数中的局部变量，源码如下：

X = 10  # 全局变量def my_function():X = 20  # 局部变量print("Inside function:", X)my_function()
print("Outside function:", X)

输出：

Inside function: 20
Outside function: 10

解释：

X = 10 是一个全局变量。

在 my_function 内部，X = 20 定义了一个局部变量 X，它与全局变量 X 是完全独立的。

函数内部对 X 的修改不会影响全局变量 X。

示例 2：类中的局部变量，源码如下：

X = 10  # 全局变量class MyClass:X = 20  # 类属性def my_method(self):X = 30  # 局部变量print("Inside method:", X)obj = MyClass()
obj.my_method()
print("Class attribute:", MyClass.X)
print("Global variable:", X)

输出：

Inside method: 30
Class attribute: 20
Global variable: 10

解释：

X = 10 是全局变量。

MyClass.X = 20 是类属性，属于类的命名空间。

在 my_method 方法中，X = 30 是局部变量，只在方法的作用域内有效。

这三个 X 分别位于不同的命名空间中，互不干扰。

为什么局部变量不会污染全局命名空间？

Python 使用作用域规则（LEGB规则）来查找变量：

L（Local）：首先在当前函数或类的局部命名空间中查找。

E（Enclosing）：如果找不到，则查找外部嵌套函数的命名空间（闭包作用域）。

G（Global）：如果仍然找不到，则查找模块的全局命名空间。