Курс Python → Явный импорт переменных

Дикий импорт в Python — это способ импортировать все функции, классы или переменные из модуля сразу, без явного указания их имени при вызове. Например, можно использовать конструкцию from module_name import *, чтобы импортировать все элементы из модуля module_name. Однако, такой подход не рекомендуется из-за возможных конфликтов и неявного происхождения импортируемых элементов.

Использование дикого импорта может привести к ошибкам, таким как NameError, когда переменная или функция с таким же именем уже существует в текущем пространстве имен. Для избежания подобных проблем рекомендуется явно указывать импортируемые элементы, например, через конструкцию from module_name import a, b, c.

Преимуществом явного импорта является возможность более четкого и понятного определения используемых элементов из модуля. Это делает код более читаемым и предсказуемым для других разработчиков, а также уменьшает вероятность возникновения ошибок из-за неявных конфликтов и перекрытий имен.

Пример использования явного импорта в Python:


from module_name import a, b, c

# Теперь можно использовать переменные a, b, c из модуля module_name
print(a)
print(b)
print(c)

Такой подход делает код более структурированным и удобным для поддержки и развития. При работе с большими проектами рекомендуется избегать дикого импорта и использовать явное указание импортируемых элементов для повышения читаемости и надежности кода.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Отображение HTML кода в Python
  2. Документирование функций в Python
  3. Оператор in и not in в Python
  4. Создание спинбокса в tkinter
  5. Поиск индекса элемента
  6. Проверка подстроки в строке с помощью in
  7. Создание словарей с defaultdict
  8. Присвоение значений переменным в Python
  9. Установка пакета в Python
  10. Конкатенация списков в Python
  11. Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
  12. Сортировка элементов с OrderedDict
  13. Подсчет элементов в Python
  14. Создание и операции с дробями
  15. Измерение времени выполнения кода
  16. Разделение строк методом split()
  17. Обмен данными с asyncio.Queue
  18. Работа с OpenCV
  19. Функция enumerate() в Python
  20. Сглаживание списка
  21. Python: возвращение нескольких значений
  22. Декодирование байтов в строку
  23. Атрибуты массивов в Numpy
  24. Преобразование строки в число
  25. Управление памятью в Python
  26. Разделение строки на пары ключ-значение.
  27. Создание новых списков через list comprehensions
  28. Создание и обучение модели с Keras
  29. Работа с IP-адресами в Python
  30. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  31. Распаковка аргументов в Python
  32. Отладка регулярных выражений в Python
  33. Добавление Progressbar в Python
  34. Работа со строками в Python
  35. Работа с изображениями Pillow
  36. Хранение данных
  37. Перевод эмодзи и эмотиконов.
  38. Методы shutil для работы с файлами
  39. Переопределение метода __and__
  40. Объединение объектов в Python
  41. Транспонирование матрицы
  42. Иерархия классов в Python
  43. Работа с URL-адресами в Python
  44. Модуль itertools: комбинации и перестановки
  45. Преобразование в float
  46. Измерение времени выполнения кода с помощью time
  47. Логирование с Logzero

Marketello читают маркетологи из крутых компаний