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. Срез списка в Python
  2. Работа с датой и временем в Python
  3. Удаление элементов из списка
  4. Сортировка данных в Python
  5. Блок else в обработке исключений
  6. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  7. Проблема сравнения словарей
  8. Хранение переменных в Python.
  9. Официальный канал Python в Telegram
  10. Метод __irshift__ для Python
  11. Работа с множествами в Python
  12. Циклы for в Python
  13. Retrying в Python: повторные вызовы
  14. Установка random seed в Python
  15. Импорт и использование модулей в Python
  16. Поиск шаблона в начале строки
  17. Принципы SRP и OCP
  18. Сохранение Unicode в JSON
  19. Lambda Functions in Python
  20. Наиболее частотные элементы с помощью Counter
  21. Работа с IP-адресами в Python
  22. Переворот списка в Python
  23. Цикл for в Python
  24. Работа с комбинациями в Python.
  25. Абстракции словарей и множеств в Python
  26. Разделение строки на подстроки в Python
  27. Объединение словарей в Python
  28. Форматирование строк в Python
  29. Списки в Python: синтаксис представления
  30. Работа с временем в Python
  31. Работа со временем в Python
  32. Работа с множествами в Python
  33. Сортировка и разворот списка
  34. Работа с кортежами в Python
  35. Работа с рекламными данными в Pandas
  36. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  37. Цепные операции в Python
  38. Оператор «and» в Python
  39. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  40. Метод difference_update() — разность множеств
  41. Генераторы в Python
  42. Эффективная конкатенация строк в Python
  43. Объединение строк с помощью метода join
  44. Запрос пароля с помощью getpass
  45. CLI-инструмент howdoi
  46. CSV строка разделение в Python
  47. Методы shutil для работы с файлами

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию