


Le module Python et le système d'importation de package
Le cœur du problème d'importation du module Python réside dans la recherche de chemin et la structure des packages. 1. L'essence de l'importation des modules est la recherche de chemin, s'appuyant sur la liste des répertoires dans SYS.PATH; 2. La solution comprend l'ajout de chemins à SYS.PATH, en utilisant la bonne structure de package et l'importation relative, et en évitant le mode de fonctionnement incorrect; 3. Le package est défini par __init__.py et prend en charge l'importation relative mais ne peut pas exécuter directement des modules contenant des importations relatives; 4. La syntaxe d'importation hiérarte l'utilisation du module d'importation ou du nom d'importation du module pour éviter l'importation *; 5. Les pièges courants incluent l'importation de boucle, le chargement répété des modules, les différences de mode de fonctionnement et les différences dans les environnements de développement et d'installation. La maîtrise de ces logiques et de ces règles peut résoudre la plupart des problèmes d'importation.
Le module et le système d'importation de package de Python semblent simples, mais parfois, il peut être déroutant à utiliser. Surtout lorsque la structure du projet devient complexe ou importe entre les répertoires, il est facile de rencontrer des erreurs ModuleNotFoundError
ou d'importation relative. En fait, si vous comprenez la logique de base derrière et maîtrisez certaines utilisations courantes, la plupart des problèmes peuvent être résolus facilement.

L'essence de l'importation des modules est la recherche de chemin
Lorsque Python exécute l'instruction import xxx
, il ne recherche pas simplement le nom de fichier, mais recherche des modules basés sur une série de chemins. Ces chemins sont stockés dans la liste sys.path
, y compris le répertoire actuel, le chemin défini par la variable d'environnement PythonPath et le chemin de bibliothèque tiers installé.

Si le module que vous écrivez n'est pas dans ces chemins, Python ne peut pas le trouver. Par exemple, si vous écrivez un module dans un sous-répertoire, vous pouvez signaler une erreur lorsque vous exécutez directement le script.
Solution:

- Ajouter le répertoire où le module est situé à
sys.path
- Utilisez la bonne structure de package et coopérez avec l'importation relative
- Évitez la méthode de fonctionnement "à l'exclusion du répertoire actuel" (comme spécifier le module avec
-m
)
Le package est un répertoire avec __init__.py
Lorsque vous souhaitez organiser plusieurs modules dans un tout, vous devez utiliser le package. Créez un répertoire et mettez un fichier __init__.py
(peut être un fichier vide) à l'intérieur, et Python le traitera comme un package.
Par exemple:
my_project / ├fique └fiques les utils / ├── __init__.py └fique
Vous pouvez l'importer dans main.py
comme ceci:
de utils import helper
Dans helper.py
, si vous souhaitez référencer d'autres modules dans le même package, vous pouvez utiliser l'importation relative:
depuis . importer un autre_module
Il convient de noter que l'importation relative ne peut être utilisée que dans le package , et les modules contenant des importations relatives ne peuvent pas être directement exécutés dans le script, sinon une erreur sera signalée.
Différentes méthodes d'importation et scénarios applicables
Python fournit une variété de syntaxes d'importation qui se comportent légèrement différemment:
-
import module
: importez l'intégralité du module et doit être préfixé lors de l'appel, tel quemodule.func()
-
import module as m
: alias le module pour faciliter le nom long ou éviter les conflits -
from module import func
: importe une certaine fonction ou classe, vous pouvez l'appeler directement à l'aidefunc()
-
from module import *
: Non recommandé, il polluera l'espace de noms
suggestion:
- La priorité est donnée pour
import module
oufrom module import name
pour le garder clair et lisible - Évitez la mauvaise utilisation de
import *
, en particulier dans les projets de collaboration multijoueur - Si le nom du module est trop long, utilisez-le
as
le raccourcir de manière appropriée
Pièges et précautions communes
- Importation de boucle : A importations B, et B importe à nouveau A, ce qui entraînera une erreur. Habituellement, parce que la conception est déraisonnable, la structure du code doit être refactorisée.
- Rechargement du module : chaque module ne sera importé qu'une seule fois, et les importations suivantes se réfèrent uniquement au module chargé.
- Le mode de fonctionnement affecte le comportement d'importation : à l'aide de
python script.py
etpython -m package.script
est différent, ce dernier traitera le package comme un package de niveau supérieur. - Différencier l'environnement de développement de l'importation après l'installation : utilisez
pip install -e .
L'installation de packages locaux peut éviter de nombreux problèmes de chemin.
Fondamentalement, c'est tout. Le mécanisme d'importation de Python est finalement les règles de la structure du chemin. Tant que vous faites attention à la structure du projet et au mode de fonctionnement, la plupart des problèmes peuvent être résolus.
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Utilisez Sub-Process.run () pour exécuter en toute sécurité les commandes de shell et la sortie de capture. Il est recommandé de transmettre des paramètres dans les listes pour éviter les risques d'injection; 2. Lorsque les caractéristiques du shell sont nécessaires, vous pouvez définir Shell = True, mais méfiez-vous de l'injection de commande; 3. Utilisez un sous-processus.popen pour réaliser le traitement de sortie en temps réel; 4. SET CHECK = TRUE pour lancer des exceptions lorsque la commande échoue; 5. Vous pouvez appeler directement des chaînes pour obtenir la sortie dans un scénario simple; Vous devez donner la priorité à Sub-Process.run () dans la vie quotidienne pour éviter d'utiliser OS.System () ou les modules obsolètes. Les méthodes ci-dessus remplacent l'utilisation du noyau de l'exécution des commandes shell dans Python.

Pour commencer avec Quantum Machine Learning (QML), l'outil préféré est Python et des bibliothèques telles que Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum ou Pytorchquantum doivent être installées; Familiarisez-vous ensuite avec le processus en exécutant des exemples, tels que l'utilisation de Pennylane pour construire un réseau neuronal quantique; Ensuite, implémentez le modèle en fonction des étapes de la préparation des ensembles de données, du codage des données, de la construction de circuits quantiques paramétriques, de la formation Classic Optimizer, etc.; Dans le combat réel, vous devez éviter de poursuivre des modèles complexes depuis le début, en faisant attention aux limitations matérielles, en adoptant des structures de modèles hybrides et en se référant continuellement aux derniers documents et documents officiels à suivre le développement.

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les côtés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Dans Python, les points suivants doivent être notés lors de la fusion des chaînes à l'aide de la méthode join (): 1. Utilisez la méthode str.join (), la chaîne précédente est utilisée comme liaison lors de l'appel, et l'objet itérable dans les supports contient la chaîne à connecter; 2. Assurez-vous que les éléments de la liste sont tous des chaînes, et s'ils contiennent des types de cordes, ils doivent être convertis en premier; 3. Lors du traitement des listes imbriquées, vous devez aplatir la structure avant de vous connecter.

Pour maîtriser Python Web Crawlers, vous devez saisir trois étapes de base: 1. Utilisez les demandes pour lancer une demande, obtenir du contenu de la page Web via la méthode GET, faire attention à la définition d'en-têtes, gérer les exceptions et se conformer à robots.txt; 2. Utilisez BeautifulSoup ou XPath pour extraire les données. Le premier convient à l'analyse simple, tandis que le second est plus flexible et adapté aux structures complexes; 3. Utilisez du sélénium pour simuler les opérations du navigateur pour le contenu de chargement dynamique. Bien que la vitesse soit lente, elle peut faire face à des pages complexes. Vous pouvez également essayer de trouver une interface API de site Web pour améliorer l'efficacité.

Les listes de chaînes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en chaînes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en chaînes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Utilisez httpx.asyncclient pour initier efficacement les demandes HTTP asynchrones. 1. 2. Combiner asyncio.gather à se combiner avec Asyncio.gather peut considérablement améliorer les performances, et le temps total est égal à la demande la plus lente; 3. Prise en charge des en-têtes personnalisés, des paramètres d'authentification, de base_url et de délai d'expiration; 4. Peut envoyer des demandes de poste et transporter des données JSON; 5. Faites attention pour éviter de mélanger le code asynchrone synchrone. Le support proxy doit prêter attention à la compatibilité back-end, ce qui convient aux robots ou à l'agrégation API et à d'autres scénarios.
