


Explication détaillée de l'importation relative et de l'importation absolue en Python
Préface
Import relatif Python et import absolu, ces deux concepts sont relatifs à l'import au sein du package. L'importation dans le package signifie que les modules du package importent des modules dans le package.
Chemin de recherche pour l'importation Python
Rechercher le module dans le répertoire courant
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Rechercher Étapes d'importation Python dans la bibliothèque lib du chemin d'installation PythonValueError: Attempted relative import in non-packageQuelle en est la raison ? Nous devons d'abord comprendre certaines règles lors de l'importation de modules : Lorsque la structure du package n'est pas explicitement spécifiée, Python détermine la structure d'un module dans le package en fonction de __name__. S'il s'agit de __main__, alors c'est lui-même. un module de niveau supérieur sans structure de package. S'il s'agit d'une structure ABC, alors le module de niveau supérieur est A. Suivez essentiellement ce principe : S'il s'agit d'une importation absolue, un module ne peut importer que son ou ses propres sous-modules et leurs sous-modules au même niveau que son module de niveau supérieur Si c'est le cas une importation relative Import, un module doit avoir une structure de package et ne peut importer des modules qu'à l'intérieur de son module de niveau supérieur
from __future__ import absolute_import
Ensuite, si bench est référencé dans l'outil, il existe les manières suivantes :
thing ├── books │ ├── adventure.py │ ├── history.py │ ├── horror.py │ ├── __init__.py │ └── lovestory.py ├── furniture │ ├── armchair.py │ ├── bench.py │ ├── __init__.py │ ├── screen.py │ └── stool.py └── __init__.pyEnfin, il est souligné à nouveau que les importations relatives et les importations absolues concernent uniquement les importations dans le package, sinon ce qui est discuté dans cet article Cela n’a tout simplement pas de sens. Le soi-disant package est le répertoire contenant le fichier __init__.py. Ce fichier sera exécuté en premier lors de l'importation du package. Le fichier peut être vide ou tout code Python légal peut y être ajouté.
import bench # 此为 implicit relative import from . import bench # 此为 explicit relative import from furniture import bench # 此为 absolute import
L'importation relative peut éviter le codage en dur et est conviviale pour la maintenance des packages. L'importation absolue peut éviter les conflits de noms avec la bibliothèque standard. En fait, il n'est pas recommandé que les modules personnalisés aient les mêmes commandes que la bibliothèque standard.
Comme mentionné précédemment, les modules contenant des importations relatives ne peuvent pas être exécutés directement. En fait, les modules contenant des importations absolues ne peuvent pas être exécutés directement. ImportError apparaîtra :
Ceci est différent des importations absolues. . C'est la même raison. Pour exécuter des modules dans un package contenant des importations absolues et relatives, vous pouvez indiquer à l'interpréteur la hiérarchie des modules avec python -m A.B.C .
Quelqu'un peut demander : s'il y a deux modules a.py et b.py placés dans le même répertoire, pourquoi pouvez-vous importer a dans b.py ?
C'est parce que le répertoire où se trouvent ces deux fichiers n'est pas un package, donc chaque fichier python est un module indépendant qui peut être directement importé par d'autres modules, tout comme vous importez la bibliothèque standard, ils ne le sont pas Il existe des problèmes avec les importations relatives et les importations absolues. Les importations relatives et les importations absolues ne sont utilisées qu'à l'intérieur des packages.
ImportError: No module named XXXRésuméCe qui précède est l'intégralité du contenu de cet article. J'espère que le contenu de cet article pourra être utile à tout le monde dans l'apprentissage ou l'utilisation de Python. Si vous avez des questions, vous pouvez partir. un message à communiquer. Pour des articles plus détaillés sur l'importation relative et l'importation absolue en Python, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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