


Résolution des erreurs d'importation circulaire en Python
En Python, les importations circulaires se produisent lorsque plusieurs modules tentent de s'importer les uns les autres. Cela peut entraîner des erreurs telles que « ImportError : Impossible d'importer le nom X » ou « AttributeError : ... (très probablement en raison d'une importation circulaire). »
Par exemple, considérez ce qui suit code :
main.py:
from entity import Ent
entity.py:
from physics import Physics class Ent: ...
physics.py:
from entity import Ent class Physics: ...
Quand vous exécutez main.py, vous rencontrerez une erreur :
Traceback (most recent call last): File "main.py", line 2, in <module> from entity import Ent File ".../entity.py", line 5, in <module> from physics import Physics File ".../physics.py", line 2, in <module> from entity import Ent ImportError: cannot import name Ent</module></module></module>
L'erreur est causée par la dépendance circulaire entre physical.py et entité.py. Physics.py tente d'importerentity.py, qui est déjà en cours d'initialisation.
Pour résoudre ce problème, vous devez supprimer la dépendance à physical.py du moduleentity.py. Par exemple, vous pouvez modifierentity.py comme suit :
entity.py :
# Do not import physics.py class Ent: ...
Maintenant, lorsque vous exécutez main.py, vous ne devriez plus rencontrer d'erreur.
Pour mieux comprendre les importations circulaires, reportez-vous aux ressources fournies dans les notes de bas de page.
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!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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