Python에서 순환 가져오기 오류 해결
Python에서는 여러 모듈이 서로 가져오려고 할 때 순환 가져오기가 발생합니다. 이로 인해 "ImportError: Cannot import name X" 또는 "AttributeError: ...(대부분 순환 가져오기로 인해)"와 같은 오류가 발생할 수 있습니다.
예를 들어 다음을 고려하세요. 코드:
main.py:
from entity import Ent
entity.py:
from physics import Physics class Ent: ...
physics.py:
from entity import Ent class Physics: ...
실행할 때 main.py에서 오류가 발생합니다:
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>
오류가 발생했습니다. 물리.py와 엔터티.py 사이의 순환 종속성에 의해. Physics.py는 이미 초기화 중인 엔터티.py를 가져오려고 시도합니다.
이 문제를 해결하려면 엔터티.py 모듈에서 물리.py에 대한 종속성을 제거해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 엔터티.py를 수정할 수 있습니다.
entity.py:
# Do not import physics.py class Ent: ...
이제 main.py를 실행할 때 더 이상 오류가 발생하지 않습니다.
순환수입에 대한 더 자세한 이해는 각주에 제공되는 자료를 참고하세요.
위 내용은 Python에서 순환 가져오기 오류를 어떻게 해결할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

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.


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