相對導入:深入探究
在 Python 程式設計世界中,相對導入是常見的混亂來源。本文深入探討了相對導入的複雜性,解決了普遍存在的「嘗試在非套件中進行相對導入」錯誤訊息。
腳本與模組的區別
理解腳本和模組之間的根本區別至關重要。當你直接執行一個Python檔案時,它就變成了一個腳本,並且被分配了名稱__main__。另一方面,當匯入檔案時,它會成為一個模組,其名稱包含其在套件層次結構中的位置。
模組命名
分配的名稱模組取決於它是從套件導入還是直接從其目錄導入。如果模組是從套件中導入的,則其名稱遵循套件及其包含子套件的點分隔路徑(例如,package.subpackage1.moduleA)。但是,如果直接從其目錄導入模組,則其名稱將僅為模組名稱(例如 moduleA)。
相對導入和包
相對導入依賴模組的名稱來決定其在包層次結構中的位置。如果模組的名稱不包含任何點,則它不被視為套件的一部分。這意味著嘗試遍歷模組目前目錄之外的相對導入將會失敗,並出現「非套件中的相對導入」錯誤。
解決錯誤
到要解決此錯誤,請考慮以下解決方案:
- 使用-m選項: 在用於運行腳本的命令前面加上-m 前綴,這表示它應該被視為模組,而不是腳本。範例: python -m package.subpackage1.moduleX
- 將腳本移出套件目錄: 建立一個單獨的目錄來執行腳本並將模組從套件匯入到該腳本中。這可確保腳本載入為具有 main 名稱的腳本,從而允許相對導入正常工作。
請記住,套件目錄必須包含在 Python 中這些解決方案起作用的模組搜尋路徑 (sys.path)。此外,從 Python 2.6 開始,模組具有影響其有效名稱的 name 和 package 屬性。
以上是為什麼 Python 會拋出「非套件中的相對導入」錯誤,以及如何修復它?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存儲不同類型的數據。示例列表包含整數、字符串、浮點數、布爾值、嵌套列表和字典。列表的靈活性在數據處理和原型設計中很有價值,但需謹慎使用以確保代碼的可讀性和可維護性。

Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

VSCode Windows 64位元 下載
微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具