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想必你已经再熟悉不过这样的python语法。
当你的 python 代码需要获取外部的一些功能#xff08;一些已经造好的轮子#xff09;#xff0c;你就需要使用到 import 这个声明关键字。import可以协助导入其他 module 。#xff08;类似 C 预约的 inclu…from *** import ***
想必你已经再熟悉不过这样的python语法。
当你的 python 代码需要获取外部的一些功能一些已经造好的轮子你就需要使用到 import 这个声明关键字。import可以协助导入其他 module 。类似 C 预约的 include 写Python不用import那得自己造轮子就好像使IPhone不用APP Store偏要自己搭APP我感觉应该幸福不起来吧干啥都得徒手从0到1写代码谁能受得了。
老实说你能体会那种写Python时只用import 的幸福吗
看到知乎上有个回答很有意思
用import的python如下图 用import的python如下图
没有import就不会有Python的今天模块化封装让Python拥有了成千上万个优秀的工具包像pandas、numpy、requests、tensorflow等拿来即用甚至比有些图形化软件还容易上手正是这些工具包使得Python流行起来。
举个简单的例子你想计算两组数据的相关性如果import numpy库三四行代码能搞定。
import numpy as np
x np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 定义两个数组
y np.array([2, 3, 4, 5, 6])
corr np.corrcoef(x, y)[0, 1] # 计算相关系数 假如你自己手撸代码则需要十几行。
def pearson_correlation_coefficient(x, y): x_mean sum(x) / len(x) y_mean sum(y) / len(y) numerator 0 denominator 0 for i in range(len(x)): numerator (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean) denominator (x[i] - x_mean) ** 2 return numerator / denominator if denominator ! 0 else 0
# 示例数据
x [1, 2, 3, 4, 5]
y [2, 3, 4, 5, 6]
correlation pearson_correlation_coefficient(x, y) 这还只是一个简单的算法对于有些复杂的算法实现则需要几千几万行代码难度和复杂度会把99.99%的人拒之门外。
当然对于想提升代码能力和算法思维的人来说不用import徒手撸算法是很好的训练方法但如果你只是用Python来解决问题遇到好的工具包最好能import就import。
Python设计之初所提倡的就是实用、简洁、易读模块化和可重用性就是对Python设计理念最好的体现。
