


Comment résoudre le problème « ImportError : aucun module nommé » de Pytest ?
Des incidents de chemin avec Pytest : 'ImportError : Aucun module nommé..."
Lors de l'utilisation de Pytest et de la rencontre de l'erreur frustrante "ImportError : Aucun module nommé...', le problème provient généralement du comportement d'importation de module de Python. Pytest parcourt les répertoires pour localiser les modules, mais lorsqu'il est exécuté en dehors du répertoire parent du module, il peut ne pas les trouver.
Approche recommandée pour les versions récentes de Pytest (>= 7)
Les versions modernes de Pytest offrent une solution plus simple via l'option de configuration « pythonpath ». En définissant 'pythonpath' dans un fichier 'pyproject.toml' ou 'pytest.ini', vous pouvez ajouter les répertoires de modules nécessaires au chemin de recherche de Python.
Solution Conftest pour Pytest
Pour les anciennes versions de Pytest, une approche moins invasive consiste à créer un fichier 'contest.py' vide dans le répertoire racine de votre projet. Pytest ajoutera automatiquement ce répertoire au chemin de recherche de Python lors de la collecte des tests.
Conseils pour les structures de projet spécifiques
- Pour les présentations de packages sans répertoire parent contenant un ' __init__.py', placez conftest.py dans le répertoire racine du package.
- Pour les projets utilisant le 'src' mise en page, placez conftest.py dans le répertoire 'src'. Soyez toutefois prudent car cela peut compromettre les avantages de la mise en page 'src'.
Conclusion
En modifiant le chemin de recherche de Python en utilisant soit le 'pythonpath' configuration ou le fichier 'conftest.py', vous pouvez résoudre le problème 'ImportError : Aucun module nommé...' et garantir des tests fluides sur différents environnements.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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