python tutorial 칼럼에서는 누락된 라이브러리를 자동으로 가져오는 방법을 소개합니다.
가져오기 실패 문제는 일반적으로 두 가지 유형으로 나뉩니다. 하나는 직접 작성한 모듈(예: 접미사가 .py
인 파일)을 가져오는 것이고, 다른 하나는 타사 라이브러리를 가져오는 것입니다. . 이번 글에서는 두 번째 상황을 주로 다루겠습니다. 추후 기회가 된다면 다른 관련 주제에 대해서도 자세히 다루도록 하겠습니다. .py
为后缀的文件),另一种是导入三方库。本文主要讨论第二种情况,今后有机会,我们再详细讨论其它的相关话题。
解决导入 Python
库失败的问题,其实关键是在运行环境中装上缺失的库(注意是否是虚拟环境),或者使用恰当的替代方案。这个问题又分为三种情况:
一、单个模块中缺失的库
在编写代码的时候,如果我们需要使用某个三方库(如 requests
),但不确定实际运行的环境是否装了它,那么可以这样:
try: import requestsexcept ImportError: import os os.system('pip install requests') import requests复制代码
这样写的效果是,如果找不到 requests
库,就先安装,再导入。
在某些开源项目中,我们可能还会看到如下的写法(以 json
为例):
ry: import simplejson as jsonexcept ImportError: import json复制代码
这样写的效果是,优先导入三方库simplejson
,如果找不到,那就使用内置的标准库 json
。
这种写法的好处是不需要导入额外的库,但它有个缺点,即需要保证那两个库在使用上是兼容的,如果在标准库中找不到替代的库,那就不可行了。
如果真找不到兼容的标准库,也可以自己写一个模块(如 my_json.py
),实现想要的东西,然后在except
语句中导入它。
ry: import simplejson as jsonexcept ImportError: import my_json as json复制代码
码字不易废话两句:有需要学习资料的或者有技术问题交流“点击”即可
二、整个项目中缺失的库
以上的思路是针对开发中的项目,但是它有几个不足:
1、在代码中对每个可能缺失的三方库都 pip install
,并不可取;
2、某个三方库无法被标准库或自己手写的库替代,该怎么办?
3、已成型的项目,不允许做这些修改怎么办?
所以这里的问题是:有一个项目,想要部署到新的机器上,它涉及很多三方库,但是机器上都没有预装,该怎么办?
对于一个合规的项目,按照约定,通常它会包含一个“requirements.txt
”文件,记录了该项目的所有依赖库及其所需的版本号。这是在项目发布前,使用命令pip freeze > requirements.txt
生成的。
使用命令pip install -r requirements.txt
(在该文件所在目录执行,或在命令中写全文件的路径),就能自动把所有的依赖库给装上。
但是,如果项目不合规,或者由于其它倒霉的原因,我们没有这样的文件,又该如何是好?
一个笨方法就是,把项目跑起来,等它出错,遇到一个导库失败,就手动装一个,然后再跑一遍项目,遇到导库失败就装一下,如此循环……
三、自动导入任意缺失的库
有没有一种更好的可以自动导入缺失的库的方法呢?
在不修改原有的代码的情况下,在不需要“requirements.txt
”文件的情况下,有没有办法自动导入所需要的库呢?
当然有!先看看效果:
我们以tornado
为例,第一步操作可看出,我们没有装过 tornado
,经过第二步操作后,再次导入 tornado
时,程序会帮我们自动下载并安装好 tornado
,所以不再报错。
autoinstall
是我们手写的模块,代码如下:
# 以下代码在 python 3.6.1 版本验证通过import sysimport osfrom importlib import import_moduleclass AutoInstall(): _loaded = set() @classmethod def find_spec(cls, name, path, target=None): if path is None and name not in cls._loaded: cls._loaded.add(name) print("Installing", name) try: result = os.system('pip install {}'.format(name)) if result == 0: return import_module(name) except Exception as e: print("Failed", e) return Nonesys.meta_path.append(AutoInstall)复制代码
这段代码中使用了sys.meta_path
,我们先打印一下,看看它是个什么东西?
Python 3
的import
机制在查找过程中,大致顺序如下:在
sys.modules
中查找,它缓存了所有已导入的模块在
sys.meta_path
中查找,它支持自定义的加载器在
sys.path
中查找,它记录了一些库所在的目录名-
若未找到,抛出
ImportError
Python
라이브러리 가져오기 실패 문제를 해결하려면 실행 환경에서 누락된 라이브러리를 설치하거나(가상 환경인지 확인) 적절한 대안을 사용하는 것이 핵심입니다. 이 문제는 세 가지 상황으로 나뉩니다. 🎜1. 단일 모듈에 라이브러리가 없습니다. 🎜🎜코드를 작성할 때 타사 라이브러리(예:
예외🎜요청
), 실제 실행 환경에 설치되어 있는지 확실하지 않은 경우 다음과 같이 할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜 이렇게 작성하면요청
이 라이브러리를 찾을 수 없으면 먼저 설치한 후 가져오세요. 🎜🎜일부 오픈 소스 프로젝트에서는 다음과 같은 내용을 볼 수도 있습니다(예:json
). 🎜rrreee🎜 이렇게 작성하면 타사 라이브러리simplejson이 , 찾을 수 없으면 내장 표준 라이브러리 <code>json
를 사용하세요. 🎜🎜이 작성 방법의 장점은 추가 라이브러리를 가져올 필요가 없다는 것이지만 단점이 있습니다. 즉, 대체 라이브러리를 찾을 수 없는 경우 두 라이브러리가 사용 중에 호환되는지 확인해야 합니다. 표준 라이브러리에서는 작동하지 않습니다. 🎜🎜호환되는 표준 라이브러리를 정말로 찾을 수 없다면 원하는 것을 달성하기 위해 모듈을 직접 작성할 수도 있습니다(예:my_json.py
). 그런 다음Exception 문을 가져옵니다. 🎜rrreee🎜코드워드는 말도 안되는 소리를 하기 쉽지 않습니다. 두 문장: 학습 자료가 필요하거나 기술적인 질문이 있으면 "<strong>클릭</strong>"🎜<h2 data-id="heading-1">2하세요. . 프로젝트 전반에 걸쳐 누락된 라이브러리 🎜🎜위 아이디어는 개발 중인 프로젝트에 대한 것이지만 몇 가지 단점이 있습니다. 🎜🎜1 누락될 수 있는 모든 타사 라이브러리를 <code>pip 설치
하는 것은 불가능합니다. 🎜🎜2. 타사 라이브러리를 표준 라이브러리나 직접 작성한 라이브러리로 대체할 수 없으면 어떻게 해야 하나요? 🎜🎜3. 완료된 프로젝트에 이러한 수정이 허용되지 않으면 어떻게 해야 하나요? 🎜🎜여기서 질문은 다음과 같습니다. 새 시스템에 배포하려는 프로젝트가 있습니다. 여기에는 많은 타사 라이브러리가 포함되어 있지만 그 중 어느 것도 시스템에 사전 설치되어 있지 않습니다. 🎜🎜규정을 준수하는 프로젝트의 경우 규칙에 따라 일반적으로 프로젝트의 모든 종속 라이브러리와 필요한 버전 번호를 기록하는 "requirements.txt
" 파일이 포함됩니다. 이는 프로젝트가 출시되기 전에pip Free > 요구 사항.txt
명령을 사용하여 생성됩니다. 🎜🎜모든 종속 라이브러리를 자동으로 설치하려면pip install -r 요구 사항.txt
명령(파일이 있는 디렉터리에서 실행하거나 명령에 전체 파일 경로를 작성)을 사용하세요. 🎜🎜하지만 프로젝트가 규정을 준수하지 않거나 기타 불운한 이유로 인해 그러한 문서가 없다면 어떻게 될까요? 🎜🎜어리석은 방법은 프로젝트를 실행하고 잘못될 때까지 기다렸다가 가져오기 라이브러리가 실패하면 수동으로 설치한 다음 프로젝트를 다시 실행하고 가져오기 라이브러리가 실패하면 다시 설치하는 등의 작업을 수행하는 것입니다. ..🎜3. 누락된 라이브러리를 자동으로 가져오기
🎜누락된 라이브러리를 자동으로 가져오는 더 좋은 방법이 있나요? 🎜🎜원래 코드를 수정하지 않고 "requirements.txt
" 파일이 필요 없이 필수 라이브러리를 자동으로 가져올 수 있는 방법이 있나요? 🎜🎜당연하죠! 먼저 효과를 살펴보세요: 🎜🎜🎜🎜
tornado
를 예로 들어 보겠습니다. 첫 번째 단계에서 볼 수 있듯이가 설치되지 않았습니다. tornado
, 두 번째 단계 이후tornado
를 다시 가져올 때 프로그램이 자동으로tornado
를 다운로드하고 설치하므로 오류가 보고되지 않습니다. 🎜🎜autoinstall
은 우리가 직접 작성한 모듈입니다. 코드는 다음과 같습니다. 🎜rrreee🎜sys.meta_path
가 이 코드에 사용됩니다. ? 🎜🎜🎜
- 🎜
Python 3
의import
메커니즘은 검색 프로세스 중 대략적인 순서는 다음과 같습니다. 🎜 - 🎜가져온 모든 모듈을 캐시하는
sys.modules
를 살펴보세요🎜 - 🎜
sys.meta_path
를 살펴보세요. 사용자 정의 로더 지원🎜 - 🎜일부 라이브러리가 위치한 디렉터리 이름을 기록하는
sys.path
를 살펴보세요🎜 - 🎜찾지 못하면 ImportError
- 🎜
sys.meta_path
는 Python 2
와 사이처럼 <code>Python
버전에 따라 다르다는 점에 유의해야 합니다. Python 3에는 큰 차이가 있습니다. 최신 Python 3
버전(3.4+)에서는 사용자 정의 로더가 find_spec
메서드를 구현해야 합니다. 버전은 find_module
을 사용합니다. sys.meta_path
在不同的Python
版本中有所差异,比如它在Python 2
与 Python 3
中差异很大;在较新的 Python 3
版本(3.4+)中,自定义的加载器需要实现find_spec
方法,而早期的版本用的则是find_module
。
以上代码是一个自定义的类库加载器 AutoInstall
,可以实现自动导入三方库的目的。需要说明一下,这种方法会“劫持”所有新导入的库,破坏原有的导入方式,因此也可能出现一些奇奇怪怪的问题,敬请留意。
sys.meta_path
属于 Python
探针的一种运用。探针,即import hook
,是 Python
几乎不受人关注的机制,但它可以做很多事,例如加载网络上的库、在导入模块时对模块进行修改、自动安装缺失库、上传审计信息、延迟加载等等。
限于篇幅,我们不再详细展开了。最后小结一下:
可以用
try…except
方式,实现简单的三方库导入或者替换已知全部缺失的依赖库时(如
requirements.txt
),可以手动安装-
利用
sys.meta_path
AutoInstall
입니다. 이 방법은 새로 가져온 모든 라이브러리를 "하이재킹"하고 원래 가져오기 방법을 파괴하므로 몇 가지 이상한 문제가 발생할 수도 있으므로 주의하시기 바랍니다.
sys.meta_path
는Python
프로브의 애플리케이션입니다. 프로브 또는가져오기 후크
는 거의 주의를 끌지 못하는Python
의 메커니즘이지만 네트워크에서 라이브러리를 로드하고 시기를 확인하는 등 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 모듈 가져오기, 누락된 라이브러리 자동 설치, 감사 정보 업로드, 로딩 지연 등 공간이 제한되어 있어 더 자세히 설명하지 않겠습니다. 마지막으로 요약:
try...Exception
메서드를 사용하여 간단한 타사 라이브러리 가져오기 또는 교체를 구현할 수 있습니다.모든 종속 항목이 누락된 경우 라이브러리가 알려져 있으므로(예: 요구 사항.txt
) 수동으로 설치할 수 있습니다
sys.meta_path
를 사용하여 누락된 라이브러리를 자동으로 가져올 수 있습니다🎜🎜🎜🎜 🎜🎜관련 무료 학습 권장사항:🎜🎜🎜python tutorial🎜🎜🎜(동영상)🎜🎜🎜위 내용은 Python에서 누락된 라이브러리를 자동으로 가져오는 방법 알아보기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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