Pytest의 경로 사고: 'ImportError: No Module Named...'
Pytest를 사용할 때 성가신 오류 'ImportError: 이름이 지정된 모듈이 없습니다...' 문제는 일반적으로 Python의 모듈 가져오기 동작에서 발생합니다. Pytest는 모듈을 찾기 위해 디렉터리를 탐색하지만, 모듈의 상위 디렉터리 외부에서 실행되는 경우 모듈을 찾지 못할 수 있습니다.
최근 Pytest 버전에 권장되는 접근 방식(>= 7)
Pytest의 최신 버전은 'pythonpath' 구성 옵션을 통해 보다 간단한 솔루션을 제공합니다. 'pyproject.toml' 또는 'pytest.ini' 파일에 'pythonpath'를 정의하면 Python의 검색 경로에 필요한 모듈 디렉터리를 추가할 수 있습니다.
Conftest Solution for Pytest
이전 버전의 Pytest의 경우 덜 침해적인 접근 방식은 프로젝트의 루트 디렉터리에 빈 'conftest.py' 파일을 만드는 것입니다. Pytest는 테스트 수집 중에 이 디렉토리를 Python의 검색 경로에 자동으로 추가합니다.
특정 프로젝트 구조에 대한 팁
- '을 포함하는 상위 디렉토리가 없는 패키지 레이아웃의 경우 __init__.py' 파일을 패키지 루트 디렉터리에 conftest.py 배치합니다.
- 이를 활용하는 프로젝트의 경우 'src' 레이아웃을 사용하려면 'src' 디렉토리에 conftest.py를 배치하세요. 그러나 이는 'src' 레이아웃의 이점을 손상시킬 수 있으므로 주의하십시오.
결론
'pythonpath' 중 하나를 사용하여 Python의 검색 경로를 수정하면 됩니다. 구성 또는 'conftest.py' 파일을 사용하면 'ImportError: No module names...' 문제를 해결하고 다양한 환경에서 원활한 테스트를 보장할 수 있습니다. 환경입니다.
위 내용은 Pytest의 'ImportError: No Module Named...' 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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