
作为一名大型语言模型,我的目标是提供简明扼要的答案。实际上,from bs4 import BeautifulSoup和import bs4都是可以使用的方式,但它们之间有一些微小的差别。
首先,让我们回顾一下Python中导入模块的两种方式:使用import语句导入整个模块,或使用from ... import ...语句导入模块的特定部分。从这个角度来看,bs4模块本身没有任何特殊的情况,所以我们可以使用这两种方式来导入它。
但是,当我们考虑到BeautifulSoup类时,我们可以看到在使用from语句的情况下,我们可以直接使用类名来创建一个新的对象:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('
Hello World!
', 'html.parser')
与此相反,如果我们使用import语句,则需要先引用bs4模块,然后使用点符号来访问其中的类:
import bs4
soup = bs4.BeautifulSoup('
Hello World!
', 'html.parser')
那么,为什么有人喜欢使用from语句而不是import语句呢?其中的原因是代码的可读性和易用性。
当我们使用from语句时,我们可以在代码中直接使用类名,而无需在其前面添加模块名。这样做可以使代码更简洁、易读和直观,因为我们可以立即知道用到的类是哪个模块中的:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('
Hello World!
', 'html.parser')
另一方面,如果我们使用import语句,我们需要在每次使用类时都添加模块名。这会导致代码变得更冗长和难读,因为我们需要花费更多的时间来查看代码并找出用到的类属于哪个模块:
import bs4
soup = bs4.BeautifulSoup('
Hello World!
', 'html.parser')
此外,使用from语句还可以防止命名空间污染。这是由于Python允许不同的模块定义具有相同名称的变量和函数。如果我们使用import语句并且我们的程序中存在其他与bs4模块中定义的变量或函数相同的名称,则可能会导致意想不到的结果。但如果我们使用from语句,则只导入了指定的类名,而不是整个模块,因此可以避免这种情况:
from math import sqrt print(sqrt(4)) # 2.0 # ... def sqrt(x): return x * x print(sqrt(4)) # 16 # ... import math print(math.sqrt(4)) # 2.0 # ... print(sqrt(4)) # 16
最后,还有一些人认为使用from语句可以提高代码的执行速度。然而,这种差异在实践中通常是微不足道的,并且取决于程序的具体情况。
总之,虽然使用import bs4和from bs4 import BeautifulSoup都是可行的方式,但使用from语句通常更易读、易用、安全和优雅。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~
免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05