Les pièges de "import *": pourquoi les experts conseillent-il

dans le royaume de la programmation Python, l'instruction d'import joue un rôle crucial dans l'utilisation du code à partir d'autres modules. Bien que la commodité de "Import *" puisse sembler attrayante, cela peut conduire à une multitude de pièges que les développeurs chevronnés conseillent fortement.

Tout d'abord, "import *" importe tout sans discernement du module spécifié dans l'espace de noms actuel. Cela peut aboutir à un espace de noms encombré, potentiellement à l'observation des objets des importations précédentes à votre insu. Par conséquent, le retrait des erreurs causées par de tels conflits peut devenir une corvée qui prend du temps.

En outre, "Importer *" obscurcit les origines des éléments importés. L'identification du module source pour un élément particulier peut être difficile, entravant la lisibilité et la maintenance. Cela devient particulièrement problématique lors du dépannage du code ou de la collaboration avec d'autres.

Enfin, l'attrait de "import " se fait au détriment des outils d'analyse statique comme les pyflakes. Ces outils reposent sur des instructions d'importation explicites pour identifier les erreurs potentielles. Avec la nature aveugle de "Importer ", "ces outils deviennent inefficaces, conduisant à la possibilité de problèmes cachés qui ne peuvent être découverts que pendant l'exécution.

en résumé, tandis que" import * "peut sembler tentant, c'est une pratique que les développeurs Python enroulés découragent fortement. En optant pour des importations explicites, vous maintenez un espace de noms propres et gérable, améliorez la lisibilité du code et activez l'utilisation d'outils d'analyse statique précieux pour protéger votre code à partir de pièges potentiels.