


Wie kann ich Python-Importfehler beheben, die durch identische Dateinamen verursacht werden?
Namenskonflikt: Bibliotheken mit identischen Dateinamen importieren
Beim Umgang mit Python-Importen ist es unbedingt erforderlich, dass Sie Ihre Skripte nicht nach vorhandenen Bibliotheken benennen. Wenn Sie dies tun, entsteht ein Konflikt, der Ihren Zugriff auf externe Funktionen beeinträchtigt.
In solchen Fällen gibt Python dem lokalen Modul Vorrang vor dem vorinstallierten. Dies liegt an der Einbeziehung des aktuellen Verzeichnisses oben in sys.path, wodurch es für Python einfacher wird, das lokale Skript mit demselben Namen zu finden.
Zum Beispiel, wenn Sie ein Skript mit dem Namen „requests“ haben. py, die Sie zur Interaktion mit dem Anforderungspaket verwenden möchten, schlägt fehl, da Ihr lokales Skript die installierte Version überschattet. Das Ergebnis ist eine Reihe von Fehlern, die von ImportError und NameError bis zu einem AttributeError reichen, der behauptet, dass „Modul ‚requests‘ kein Attribut ‚get‘ hat.“
Um dieses Problem zu beheben, benennen Sie Ihr lokales Skript in einen eindeutigen Namen um das kollidiert nicht mit einer vorhandenen Bibliothek. Suchen Sie außerdem nach einer request.pyc-Datei (im Verzeichnis pycache in Python 3) und entfernen Sie sie, da der Interpreter möglicherweise immer noch darauf verweist und weiterhin den Fehler erzeugt.
Hinweis: Die Kollision kann auch auftreten, wenn Sie Ihre Datei ähnlich benennen wie ein Modul, das von einem anderen Modul importiert wurde, das Sie direkt importieren. Beispielsweise kann das Erstellen einer Datei mit dem Namen copy.py und der Versuch, Pandas zu importieren, zu einem ImportError führen, da Pandas selbst eine Kopie importiert.
Um dieses Problem zu mildern, vermeiden Sie die Verwendung von Namen, die häufig in Python-Modulen verwendet werden, und opt für eindeutige Namen, um Konflikte zu vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Python-Importfehler beheben, die durch identische Dateinamen verursacht werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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