同级包导入
使用 Python 包时,从同级包导入模块有时可能是一个挑战。涉及 sys.path 操作的传统方法可能很麻烦且容易出错。这是一个利用 Python 的现代打包工具实现更简单方法的解决方案。
涉及的步骤
1.创建 pyproject.toml 文件
在项目目录的根目录下,创建一个包含以下最少内容的 pyproject.toml 文件:
[project] name = "myproject" version = "0.1.0" description = "My small project" [build-system] build-backend = "flit_core.buildapi" requires = ["flit_core >=3.2,<p></p><h3 id="激活虚拟环境-可选">2 。激活虚拟环境(可选)</h3><p>虽然不是必需的,但激活虚拟环境可以确保项目特定的依赖项与全局 Python 环境隔离。创建并激活虚拟环境:</p>
-
创建虚拟环境:
python -m venv venv
- 激活虚拟环境:
- Linux 和macOS:源 ./venv/bin/activate
- Windows: .venvScriptsactivate
3.以可编辑状态安装包
在项目目录的根目录中,使用带有 -e 标志的 pip 安装包以启用可编辑模式:
pip install -e .
要从同级包导入模块,请在导入中添加包名称作为前缀。例如,要从同级包导入名为 api 的模块,您可以使用:
from myproject.api import api_module
示例用法
考虑以下项目结构:
- api - api.py - examples - example_one.py - tests - test_one.py
使用建议的解决方案,您可以从 example_one.py 导入 api 模块并test_one.py 如下:
example_one.py:
from myproject.api import api_module
test_one.py:
from myproject.api import api_module def test_function(): print(api_module.function_from_api()) if __name__ == '__main__': test_function()
运行 test_one.py 现在将成功调用 api 中的 function_from_api() 函数模块。
以上是如何轻松地从 Python 中的同级包导入模块?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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