Hướng dẫn how do you access an object from another module in python? - làm thế nào để bạn truy cập một đối tượng từ một mô-đun khác trong python?

Phán quyết

Giống như một số ngôn ngữ kịch bản khác, Python phân tích mức độ bên ngoài của mỗi mô -đun là mã thông thường. Các câu lệnh, biểu thức, biểu thức, và thậm chí các vòng lặp và điều kiện sẽ thực thi khi mô-đun được nhập. Điều này mang đến một cơ hội tuyệt vời để bổ sung các lớp và chức năng của một mô-đun với các hằng số và cấu trúc dữ liệu mà người gọi sẽ thấy hữu ích-nhưng cũng cung cấp những cám dỗ nguy hiểm: các đối tượng toàn cầu có thể thay đổi có thể kết nối mã xa và hoạt động I/O áp đặt chi phí thời gian nhập khẩu và phản ứng phụ.

Mỗi mô -đun Python là một không gian tên riêng. A & NBSP; Mô -đun như

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

Không gian tên riêng biệt là rất quan trọng để tạo ra một ngôn ngữ lập trình có thể điều khiển được. Nếu các mô -đun Python không phải là không gian tên riêng biệt, bạn sẽ không thể đọc hoặc viết mã Python bằng cách giữ sự chú ý của bạn tập trung vào mô -đun trước mặt bạn - một dòng mã có thể sử dụng hoặc vô tình xung đột với Thư viện tiêu chuẩn hoặc mô-đun của bên thứ ba bạn đã cài đặt. Nâng cấp mô-đun của bên thứ ba có thể phá vỡ toàn bộ chương trình của bạn nếu phiên bản mới xác định một toàn cầu mới mâu thuẫn với bạn. Các lập trình viên bị buộc phải viết mã bằng ngôn ngữ mà không có không gian tên sớm thấy mình gây ra những cái tên toàn cầu với tiền tố, hậu tố và dấu câu thêm trong một cuộc đua tuyệt vọng để giữ cho họ không mâu thuẫn.

Mặc dù mọi chức năng và lớp, tất nhiên, là một đối tượng - trong Python, mọi thứ đều là một đối tượng - mô hình toàn cầu mô -đun cụ thể đề cập đến các trường hợp đối tượng bình thường được đặt tên ở cấp độ toàn cầu của một mô -đun.

Hai mẫu sử dụng mô -đun toàn cầu nhưng đủ quan trọng để đảm bảo các bài viết của riêng họ:

• Các phương thức tiền đề được tạo khi một mô -đun xây dựng một đối tượng và sau đó gán một hoặc nhiều phương thức ràng buộc đối tượng của đối tượng để đặt tên ở cấp độ toàn cầu của mô -đun. Các tên có thể được sử dụng để gọi các phương thức sau mà không cần phải tự tìm thấy đối tượng. are generated when a module builds an object and then assigns one or more of the object’s bound methods to names at the module’s global level. The names can be used to call the methods later without needing to find the object itself.
• Mặc dù một đối tượng Sentinel không phải sống trong không gian tên toàn cầu của một mô -đun - một số đối tượng Sentinel được định nghĩa là thuộc tính lớp, trong khi những đối tượng khác là riêng tư và sống bên trong một đóng cửa - nhiều Sentinels, cả trong thư viện tiêu chuẩn và hơn thế nữa, được xác định và Truy cập như mô -đun toàn cầu.Sentinel Object doesn’t have to live in a module’s global namespace — some sentinel objects are defined as class attributes, while others are private and live inside of a closure — many sentinels, both in the Standard Library and beyond, are defined and accessed as module globals.

Bài viết này sẽ bao gồm một số trường hợp phổ biến khác.

Mẫu không đổi

Các mô -đun thường gán số hữu ích, chuỗi và các giá trị khác cho tên trong phạm vi toàn cầu của chúng. Thư viện tiêu chuẩn bao gồm nhiều bài tập như vậy, từ đó chúng tôi có thể trích xuất một vài ví dụ.

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

Hãy nhớ rằng đây là những hằng số của người Viking chỉ theo nghĩa là các đối tượng là bất biến. Các tên vẫn có thể được chỉ định lại.

import calendar
calendar.January = 13
print(calendar.January)

Hoặc bị xóa, cho vấn đề đó.

del calendar.January
print(calendar.January)

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Ngoài các số nguyên, phao và dây, các hằng số còn bao gồm các thùng chứa bất biến như bộ dữ liệu và bộ đông lạnh:

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Các loại dữ liệu bất biến chuyên biệt hơn cũng đóng vai trò là hằng số:

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Trong những dịp hiếm hoi, một mô -đun toàn cầu mà mã rõ ràng không bao giờ có ý định sửa đổi sử dụng cấu trúc dữ liệu có thể thay đổi. Các bộ có thể thay đổi đơn giản là phổ biến trong mã trước khi phát minh ra

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

from common import SomeClass
y = SomeClass()

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Các hằng số thường được giới thiệu dưới dạng tái cấu trúc: lập trình viên thông báo rằng cùng một giá trị

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

from common import *
from some_other_module import *
y = SomeClass()

Những lợi thế này đủ trọng lượng để đôi khi một hằng số được giới thiệu ngay cả đối với một giá trị mà chỉ sử dụng một lần, nâng một nghĩa đen được ẩn sâu trong mã vào khả năng hiển thị như một toàn cầu.

Một số lập trình viên đặt các bài tập không đổi gần với mã sử dụng chúng; Những người khác đặt tất cả các hằng số ở đầu tệp. Trừ khi một hằng số được đặt rất gần với mã của nó đến nỗi nó sẽ luôn luôn theo quan điểm của người đọc con người, thì việc đặt các hằng số ở đầu mô -đun có thể thân thiện hơn Hỗ trợ chuyển đổi để định nghĩa.

Một loại hằng số khác không được hướng vào bên trong, hướng tới mã trong chính mô -đun, mà ra ngoài như là một phần của API mô -đun được quảng cáo. A & nbsp; hằng số như

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

Bạn có thể mong đợi rằng một không đổi dành cho việc sử dụng mô -đun, nhưng không dành cho người gọi, sẽ luôn bắt đầu với một dấu gạch dưới để đánh dấu nó riêng tư. Nhưng các lập trình viên Python không nhất quán trong việc đánh dấu các hằng số, có lẽ vì chi phí cần phải giữ một liên tục mãi mãi vì người gọi có thể đã quyết định sử dụng nó nhỏ hơn chi phí có chức năng trợ giúp hoặc API Lớp API mãi mãi bị khóa.

Tính toán thời gian nhập khẩu

Đôi khi các hằng số được giới thiệu cho hiệu quả, để tránh tính toán lại một giá trị mỗi khi mã thời gian được gọi. Ví dụ, mặc dù các hoạt động toán học liên quan đến các số theo nghĩa đen trên thực tế được tối ưu hóa trong tất cả các triển khai Python hiện đại, các nhà phát triển vẫn thường cảm thấy thoải mái hơn khi nói rõ rằng toán học nên được thực hiện vào thời điểm nhập bằng cách gán kết quả cho một mô -đun toàn cầu:

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Khi biểu thức toán học phức tạp, việc gán một tên cũng tăng cường khả năng đọc của mã.

Một ví dụ khác, có tồn tại các giá trị điểm nổi đặc biệt không thể được viết bằng Python như nghĩa đen; Chúng chỉ có thể được tạo bằng cách chuyển một chuỗi cho loại float. Để tránh gọi

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Một hằng số cũng có thể nắm bắt được kết quả của một điều kiện để tránh đánh giá lại mỗi lần giá trị cần thiết-tất nhiên, vì điều kiện sẽ thay đổi trong khi chương trình đang chạy.

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Ví dụ yêu thích của tôi về các hằng số được tính toán trong thư viện tiêu chuẩn là mô -đun

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

Hóa ra? Tôi & nbsp; đã sai. Mô -đun

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

Nếu không có bất kỳ quyền truy cập đặc biệt nào vào nội bộ ngôn ngữ, nó sẽ làm những gì mà bất cứ ai khác sẽ làm để tìm hiểu loại chức năng nào có. Nó tạo ra một hàm, sau đó hỏi loại của nó:

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Một mặt, điều này làm cho mô -đun

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

>>> import B
>>> B.myobj = myobj

Hằng số nhảm nhợt

Một trường hợp đặc biệt của các hằng số được xác định ở cấp độ toàn cầu của mô -đun là các hằng số Dunder, có tên bắt đầu và kết thúc với các dấu gạch dưới gấp đôi.

Một số hằng số Dunder toàn cầu được đặt bởi chính ngôn ngữ. Đối với danh sách chính thức, hãy tìm kiếm các mô -đun của các mô -đun trong phần tham chiếu Python trên hệ thống phân cấp loại tiêu chuẩn. Hai người gặp phải thường xuyên nhất là

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

from common import SomeClass
y = SomeClass()

Ngoài các hằng số Dunder được đặt bởi thời gian chạy ngôn ngữ, có một Python nhận ra nếu một mô -đun chọn đặt nó: Nếu

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

Mặc dù hầu hết các mô -đun không bao giờ có kế hoạch sửa đổi

>>> import B
>>> B.myfunc(myobj)

Ngoài những hằng số chính thức này, một số mô -đun - mặc dù không hấp dẫn có bao nhiêu người tìm thấy tên dunder - thưởng thức việc tạo ra nhiều hơn nữa. Các bài tập cho các tên như

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

Coi chừng rằng dường như không có sự đồng ý, ngay cả trong thư viện tiêu chuẩn, về loại

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Tại sao không phải là

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Để tránh sự không nhất quán xung quanh các quy ước siêu dữ liệu không chính thức và ad-hoc này, một gói dự kiến ​​sẽ được cài đặt với

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

January = 1                   # calendar.py
WARNING = 30                  # logging.py
MAX_INTERPOLATION_DEPTH = 10  # configparser.py
SSL_HANDSHAKE_TIMEOUT = 60.0  # asyncio.constants.py
TICK = "'"                    # email.utils.py
CRLF = "\r\n"                 # smtplib.py

Mẫu đối tượng toàn cầu

Trong mẫu đối tượng toàn cầu đầy đủ, như trong mẫu không đổi, một mô-đun sẽ tạo ra một đối tượng tại thời điểm nhập và gán cho nó một tên trong phạm vi toàn cầu của mô-đun. Nhưng đối tượng không chỉ đơn giản là dữ liệu; Nó không chỉ đơn thuần là một cấu trúc số nguyên, chuỗi hoặc dữ liệu. Thay vào đó, đối tượng được cung cấp vì lợi ích của các phương pháp mà nó cung cấp - cho các hành động mà nó có thể thực hiện.

Các đối tượng toàn cầu đơn giản nhất là bất biến. A & nbsp; Ví dụ phổ biến là một biểu thức thông thường được biên dịch - đây là một vài ví dụ từ thư viện tiêu chuẩn:

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Biên soạn một biểu thức chính quy như một mô -đun toàn cầu là một ví dụ tốt về mẫu đối tượng toàn cầu nói chung hơn. Nó đạt được một khoản chuyển chi phí thanh lịch và an toàn từ sau này trong thời gian chạy của chương trình để nhập thời gian nhập khẩu. Sự đánh đổi là:

• Chi phí nhập mô -đun tăng theo chi phí biên dịch biểu thức thông thường (cộng với chi phí nhỏ khi gán nó cho một tên toàn cầu).
• Chi phí thời gian nhập khẩu hiện được sinh ra bởi mọi chương trình nhập mô-đun. Ngay cả khi một chương trình không xảy ra để gọi bất kỳ mã nào sử dụng biểu thức chính quy

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  0 được hiển thị ở trên, nó sẽ phải chịu chi phí biên dịch nó bất cứ khi nào nó nhập mô -đun

  from common import *
  from some_other_module import *
  y = SomeClass()
  

  3. . ?)
• Nhưng trên thực tế, các chức năng và phương pháp cần sử dụng biểu thức thông thường sẽ không còn phải chịu chi phí lặp đi lặp lại cho việc biên dịch của nó. Biểu thức chính quy được biên dịch đã sẵn sàng để bắt đầu quét một chuỗi ngay lập tức! Nếu biểu thức chính quy được sử dụng thường xuyên, như trong vòng bên trong của một hoạt động tốn kém như phân tích cú pháp, tiết kiệm có thể là đáng kể.
• Tên toàn cầu sẽ làm cho mã gọi dễ đọc hơn nếu biểu thức chính quy, khi được sử dụng cục bộ, được sử dụng ẩn danh trong một biểu thức lớn hơn. .

Danh sách đánh đổi này là giống nhau, nếu bạn chuyển một biểu thức thông thường ra một thuộc tính lớp thay vì di chuyển tất cả các cách ra phạm vi toàn cầu. Cuối cùng khi tôi viết về việc viết về Python và các lớp học, tôi sẽ liên kết từ đây với những suy nghĩ tiếp theo về các thuộc tính của lớp.

Các đối tượng toàn cầu có thể thay đổi

Nhưng những gì về các đối tượng toàn cầu có thể thay đổi?

Họ dễ nhất là biện minh khi kết thúc các tài nguyên hệ thống theo bản chất của chúng cũng toàn cầu cho một quy trình hệ điều hành. Một ví dụ trong thư viện tiêu chuẩn là đối tượng

import calendar
calendar.January = 13
print(calendar.January)

Bây giờ, có thể tranh luận liệu chương trình của bạn có thực sự viết các giá trị mới vào môi trường của nó khi nó chạy hay không. Nếu bạn đang khởi chạy một quy trình con cần một biến môi trường được điều chỉnh, các thói quen

import calendar
calendar.January = 13
print(calendar.January)

import calendar
calendar.January = 13
print(calendar.January)

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Thông qua đối tượng toàn cầu này, các thói quen khác nhau và có lẽ là các chủ đề, trong một chương trình Python phối hợp quyền truy cập của họ vào tài nguyên toàn quy trình này. Bất kỳ & nbsp; thay đổi:

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

- sẽ được hiển thị ngay lập tức cho bất kỳ phần nào khác của chương trình đọc khóa môi trường đó:

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Các vấn đề với các phần xa khớp của cơ sở mã của bạn và thậm chí các phần không liên quan của các thư viện khác nhau, thông qua một đối tượng toàn cầu độc đáo cũng được biết đến.

• Các thử nghiệm trước đây độc lập đột nhiên được ghép nối thông qua đối tượng toàn cầu và không còn có thể chạy song song một cách an toàn. Nếu một thử nghiệm thực hiện một nhiệm vụ tạm thời cho

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  6 ngay trước khi một thử nghiệm khác khởi chạy nhị phân với

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  4, nhị phân sẽ kế thừa giá trị thử nghiệm của

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  8 - có thể gây ra lỗi.
• Đôi khi bạn có thể tuần tự hóa quyền truy cập vào một đối tượng toàn cầu thông qua một khóa. Nhưng trừ khi bạn thực hiện kiểm toán kỹ lưỡng tất cả các thư viện mà mã của bạn sử dụng và tiếp tục kiểm toán chúng khi nâng cấp lên các phiên bản mới, có thể khó có thể biết được mã kiểm tra nào cuối cùng chạm vào đối tượng toàn cầu cụ thể như

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  3.
• Ngay cả các bài kiểm tra chạy huyết thanh, không song song, giờ đây sẽ kết hợp với nhau nếu một thử nghiệm không thể khôi phục

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  3 về trạng thái ban đầu trước khi thử nghiệm tiếp theo chạy. Điều này có thể, nó đúng, được giảm thiểu với các thói quen phá vỡ hoặc với các chế giễu tự động khôi phục trạng thái. Nhưng trừ khi mỗi bài kiểm tra hoàn toàn thận trọng, bộ thử nghiệm của bạn vẫn có thể bị các ngoại lệ phụ thuộc vào thứ tự thử nghiệm ngẫu nhiên hay vào việc thử nghiệm trước đó đã thành công hay thoát sớm.
• Những nguy hiểm này không chỉ kiểm tra mà còn sản xuất. Ngay cả khi ứng dụng của bạn không khởi chạy nhiều luồng, có thể có những trường hợp đáng ngạc nhiên khi việc tái cấu trúc mã sẽ thực hiện một hoạt động trên

  import calendar
  calendar.January = 13
  print(calendar.January)
  

  3 ngay giữa một thói quen khác cũng ở giữa chuyển đổi trạng thái của nó.

Thư viện tiêu chuẩn có nhiều ví dụ hơn về mô hình toàn cầu có thể thay đổi - cả toàn cầu công cộng và tư nhân đều xả rác các mô -đun. Một số tương ứng với các tài nguyên duy nhất ở cấp hệ thống:

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Những người khác tương ứng với không có tài nguyên bên ngoài mà thay vào đó đóng vai trò là điểm phối hợp duy nhất cho hoạt động toàn quy trình như ghi nhật ký:

from common import some_method_in_common
x = some_method_in_common()

Các thư viện của bên thứ ba có thể cung cấp hàng tá ví dụ hơn, từ các nhóm chủ đề HTTP toàn cầu và kết nối cơ sở dữ liệu đến các cơ quan đăng ký của trình xử lý yêu cầu, plugin thư viện và codec bên thứ ba. Nhưng trong mọi trường hợp, các tòa án toàn cầu có thể thay đổi, tất cả các nguy hiểm được liệt kê ở trên để đổi lấy sự thuận tiện của việc đặt một tài nguyên nơi mọi mô -đun có thể đạt được nó.

Lời khuyên của tôi, đến mức bạn có thể, là viết mã chấp nhận các đối số và trả về các giá trị được tính toán từ chúng. Không điều đó, hãy thử chuyển các kết nối cơ sở dữ liệu hoặc mở ổ cắm để mã sẽ cần tương tác với thế giới bên ngoài. Đó là một sự thỏa hiệp cho mã tìm thấy chính nó bị mắc kẹt từ các tài nguyên cần thiết để sử dụng để truy cập toàn cầu.

Tất nhiên, vinh quang của Python là nó thường làm cho thậm chí các mô hình và thỏa hiệp đọc khá thanh lịch trong mã. Một câu lệnh gán ở cấp độ toàn cầu của một mô -đun cũng dễ viết và đọc như bất kỳ câu lệnh gán nào khác và người gọi có thể truy cập toàn cầu có thể thay đổi thông qua chính xác cùng một câu lệnh nhập mà họ sử dụng cho các chức năng và lớp.

Nhập thời gian I/O¶

Nhiều đối tượng toàn cầu tồi tệ nhất là những đối tượng thực hiện tệp hoặc mạng I/O tại thời điểm nhập. Họ không chỉ áp đặt chi phí cho I/O đó trên mỗi thư viện, tập lệnh và kiểm tra cần mô -đun, mà còn khiến chúng bị lỗi nếu không có tệp hoặc mạng.

Các tác giả thư viện có xu hướng đáng tiếc là đưa ra các giả định như là tệp

del calendar.January
print(calendar.January)

Ngay cả khi phải đối mặt với khả năng này, một tác giả mô-đun vẫn có thể cố gắng bảo vệ I/O thời gian nhập của họ Dù sao cũng sẽ nhận được chính xác ngoại lệ sau này. Nỗ lực đưa ra cái cớ này cho thấy ba hiểu lầm:

1. Lỗi tại thời điểm nhập khẩu nghiêm trọng hơn nhiều so với lỗi khi chạy. Hãy nhớ rằng tại thời điểm này, gói của bạn được nhập, thói quen chính của chương trình có thể chưa bắt đầu chạy - người gọi thường vẫn ở giữa các câu lệnh

   del calendar.January
   print(calendar.January)
   

   4 ở đầu tệp của họ. Họ có thể chưa thiết lập ghi nhật ký và chưa nhập khối

   del calendar.January
   print(calendar.January)
   

   5 chính của họ, việc bắt và báo cáo thất bại, vì vậy bất kỳ lỗi nào trong quá trình nhập có thể sẽ in trực tiếp vào đầu ra tiêu chuẩn thay vì được báo cáo đúng.
2. Các ứng dụng thường được viết để tồn tại sự thất bại của một số hoạt động để trong trường hợp khẩn cấp, chúng vẫn có thể thực hiện các chức năng khác. Ngay cả khi các tính năng cần thư viện của bạn bây giờ sẽ có một ngoại lệ, ứng dụng có thể có nhiều tính năng khác mà nó có thể tiếp tục cung cấp - hoặc có thể, nếu bạn đã giết nó với một ngoại lệ tại thời điểm nhập khẩu.
3. Cuối cùng, các tác giả thư viện cần lưu ý rằng một chương trình Python nhập thư viện của họ thậm chí có thể không sử dụng nó! Không bao giờ cho rằng đơn giản là vì mã của bạn đã được nhập, nó sẽ được sử dụng. Có nhiều tình huống trong đó một mô -đun được nhập vào một cách tình cờ, vì sự phụ thuộc của các mô -đun tiếp theo, nhưng không bao giờ xảy ra để được gọi. Bằng cách thực hiện I/O tại thời điểm nhập khẩu, bạn có thể áp dụng chi phí và rủi ro cho hàng trăm chương trình và bài kiểm tra mà không cần hoặc quan tâm đến cổng mạng, nhóm kết nối hoặc tệp mở của bạn.

Vì tất cả những lý do này, tốt nhất là các đối tượng toàn cầu của bạn phải đợi cho đến khi chúng được gọi lần đầu tiên trước khi mở các tệp và tạo ổ cắm - bởi vì đó là lúc cuộc gọi đầu tiên mà thư viện biết chương trình chính hiện đang hoạt động, và Biết rằng các dịch vụ của nó trên thực tế là chắc chắn cần thiết trong hoạt động đặc biệt này của chương trình.

Tôi sẽ thừa nhận rằng, khi gói của tôi cần tải một tệp dữ liệu nhỏ mà chính được nhúng trong gói, đôi khi tôi phá vỡ quy tắc này.