寫Python時(shí)不用import，你會(huì)遭遇什么
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2024-06-01 17:00
from *** import ***
想必你已經(jīng)再熟悉不過(guò)這樣的python語(yǔ)法。
當(dāng)你的 python 代碼需要獲取外部的一些功能（一些已經(jīng)造好的輪子），你就需要使用到 import 這個(gè)聲明關(guān)鍵字。import可以協(xié)助導(dǎo)入其他 module 。（類似 C 預(yù)約的 include）
寫Python不用import，那得自己造輪子，就好像使IPhone不用APP Store，偏要自己搭A(yù)PP，我感覺(jué)應(yīng)該幸福不起來(lái)吧，干啥都得徒手從0到1寫代碼，誰(shuí)能受得了。
老實(shí)說(shuō)，你能體會(huì)那種寫Python時(shí)只用import 的幸福嗎？
看到知乎上有個(gè)回答很有意思：
用import的python，如下圖不用import的python，如下圖
沒(méi)有import就不會(huì)有Python的今天，模塊化封裝讓Python擁有了成千上萬(wàn)個(gè)優(yōu)秀的工具包，像pandas、numpy、requests、tensorflow等，拿來(lái)即用，甚至比有些圖形化軟件還容易上手，正是這些工具包使得Python流行起來(lái)。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，你想計(jì)算兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)性，如果import numpy庫(kù)，三四行代碼能搞定。
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 定義兩個(gè)數(shù)組
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
corr = np.corrcoef(x, y)[0, 1] # 計(jì)算相關(guān)系數(shù)
假如你自己手?jǐn)]代碼，則需要十幾行。
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
# 示例數(shù)據(jù)
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
correlation = pearson_correlation_coefficient(x, y)
這還只是一個(gè)簡(jiǎn)單的算法，對(duì)于有些復(fù)雜的算法實(shí)現(xiàn)，則需要幾千幾萬(wàn)行代碼，難度和復(fù)雜度會(huì)把99.99%的人拒之門外。
當(dāng)然對(duì)于想提升代碼能力和算法思維的人來(lái)說(shuō)，不用import，徒手?jǐn)]算法是很好的訓(xùn)練方法，但如果你只是用Python來(lái)解決問(wèn)題，遇到好的工具包，最好能import就import。
Python設(shè)計(jì)之初所提倡的就是實(shí)用、簡(jiǎn)潔、易讀，模塊化和可重用性就是對(duì)Python設(shè)計(jì)理念最好的體現(xiàn)。
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