__init__.py의 "비패키지에서 상대 가져오기 시도" 오류 해결
상대 경로가 있는 모듈을 가져오면 Python 패키지 구조로 작업할 때 문제가 발생할 수 있습니다. 그러한 문제 중 하나는 __init__.py 파일이 있음에도 불구하고 패키지 디렉토리 전체에서 모듈을 가져오려고 시도하는 동안 발생하는 "비패키지에서 상대 가져오기 시도" 오류입니다.
근본 원인을 이해하려면 Python의 가져오기 메커니즘이 작동하는 방식. 가져오기는 일반적으로 현재 파일의 이름을 기준으로 실행됩니다. 그러나 파일을 직접 실행할 때는 일반적인 이름 대신 "__main__" 이름을 가정합니다. 이러한 특징은 상대 가져오기를 방해하여 앞서 언급한 오류를 발생시킵니다.
코드를 직접 실행하는 대신 -m 옵션을 사용하는 것이 좋습니다. 이 옵션을 사용하면 모듈을 스크립트로 처리하고 적절한 이름을 할당할 수 있습니다. 예를 들어 이 방법을 사용하여 core_test.py를 실행하려면 다음 명령을 입력합니다.
python -m pkg.tests.core_test
또는 package 속성을 활용하여 모듈 자체 내에서 패키지 이름을 지정할 수 있습니다. 이 기술은 파일이 스크립트로 직접 실행되는 경우에도 상대 가져오기가 올바르게 작동하도록 보장합니다. 이 접근 방식에 대한 자세한 내용은 Python Enhancement Proposal 366(PEP-366)을 참조하세요.
위 내용은 Python에서 '비패키지에서 상대 가져오기 시도' 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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