


Pylint-Fehler „Ungelöster Import“ im Visual Studio-Code: Eine schnelle Lösung
Trotz der Verwendung einer virtuellen Umgebung können Entwickler auf Folgendes stoßen: „Ungelöster Import“-Fehler in Pylint beim Arbeiten in Visual Studio Code. Dieses Problem ist darauf zurückzuführen, dass Pylint den Speicherort von Python-Dateien in der virtuellen Umgebung nicht erkennen kann.
Um dieses Problem zu beheben, kann die folgende Arbeitsbereichseinstellung zur Datei .vscode/settings.json hinzugefügt werden:
"python.autoComplete.extraPaths": ["path-to-your-code"]
Durch die Angabe des Pfads zum Code kann Pylint die erforderlichen Python-Dateien finden und die Importanweisungen auflösen. Diese Einstellung stellt sicher, dass Pylint den Code aus der virtuellen Umgebung berücksichtigt, auch wenn er außerhalb des Workspace-Verzeichnisses gespeichert ist.
Im Jahr 2023 wurde aufgrund der veralteten Version von python-Language-Server ein Update dieser Methode eingeführt . Mit dem neuen Pylance-Sprachserver ist die Einstellung wie folgt konfiguriert:
"python.analysis.extraPaths": ["path-to-your-code"]
Diese geänderte Syntax stellt sicher, dass die richtige Einstellung angewendet wird und Pylint weiterhin Importanweisungen in Visual Studio Code auflöst, sodass sich Entwickler konzentrieren können beim Schreiben von Code statt beim Beheben von Fehlern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich den Pylint-Fehler „Unresolved Import' in Visual Studio Code?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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