


Wie behebe ich Python-Importfehler, die durch doppelte lokale Dateinamen verursacht werden?
Verwenden importierter Bibliotheken mit doppelten lokalen Dateinamen
Fehlerbeschreibung
Beim Importieren einer Bibliothek aus einer Datei mit demselben Namen wie die importierte Bibliothek, Möglicherweise treten Fehler wie AttributeError, ImportError oder auf Namensfehler.
Lösung
Das Problem tritt aufgrund von Namenskollisionen auf. Python hängt das aktuelle Verzeichnis vorab an seinen Suchpfad (sys.path) an, wodurch Ihre lokale Datei „requests.py“ Vorrang vor dem installierten Modul „requests“ hat.
Lösung
Um dieses Problem zu beheben :
- Benennen Sie Ihr lokales Skript um, um Namenskonflikte zu vermeiden.
- Wenn eine request.pyc-Datei bestehen bleibt, entfernen Sie sie so schnell wie möglich stören.
Erweiterte Debugging-Techniken
- Untersuchen Sie den Traceback sorgfältig:Bestätigen Sie, dass der Name Ihres Skripts mit dem Modul übereinstimmt, das Sie importieren.
- Auf verschachtelte Kollisionen prüfen: Stellen Sie sicher, dass der Name Ihrer Datei nicht mit einem importierten Modul übereinstimmt durch jedes andere enthaltene Modul.
Hinweis
Dieses Problem ist nicht auf genaue Übereinstimmungen mit Modulnamen beschränkt. Es kann auch auftreten, wenn der Name Ihrer lokalen Datei mit einem Modul übereinstimmt, das von einer Abhängigkeit importiert wurde. Um solche Fehler zu vermeiden, befolgen Sie diese Richtlinien:
- Wählen Sie nach Möglichkeit eindeutige Modulnamen.
- Passen Sie Modulnamen an, wenn Importfehler im Zusammenhang mit doppelten Namen auftreten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebe ich Python-Importfehler, die durch doppelte lokale Dateinamen verursacht werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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