


Comment résoudre les erreurs d'importation circulaire ('ImportError' et 'AttributeError') en Python ?
Surmonter les problèmes d'importation circulaire : "ImportError" et "AttributeError"
En Python, les importations circulaires surviennent lorsque des modules tentent de s'importer les uns des autres, créant ainsi une boucle de dépendance. Cela peut entraîner des erreurs « ImportError : Impossible d'importer le nom X » ou « AttributeError ».
Pour résoudre ces problèmes dans votre cas spécifique, où les modules main.py, Entity.py et physical.py importent de chacun autre, envisagez la solution de contournement suivante :
Réorganiser physiquement les importations :
Déplacer l'instruction d'importation pour la physique dans Entity.py doit être avant la définition de la classe Ent :
# entity.py from physics import Physics class Ent: ...
Cela garantit que la physique est chargée avant la définition de Ent, éliminant ainsi la dépendance circulaire.
Gardes sentinelles :
Dans chaque module, ajoutez un garde sentinelle qui vérifie si le module importé est déjà en cours d'importation. Si tel est le cas, revenez simplement sans effectuer d’autres importations. Cela évite plusieurs tentatives d'importation et brise la boucle circulaire.
# main.py try: from entity import Ent except ImportError: pass # entity.py try: from physics import Physics except ImportError: pass # physics.py try: from entity import Ent except ImportError: pass
Chargement paresseux :
Implémentez un chargement paresseux pour retarder les importations jusqu'à ce qu'elles soient réellement nécessaires. Au lieu d'importer des modules au début d'un script, différez les importations vers des fonctions ou des méthodes spécifiques. Cela peut briser les dépendances circulaires en garantissant que les importations n'ont lieu que lorsque cela est nécessaire.
# main.py def import_entity(): if not _entity_imported: from entity import Ent _entity_imported = True # entity.py def import_physics(): if not _physics_imported: from physics import Physics _physics_imported = True
En adoptant ces stratégies, vous pouvez résoudre efficacement les problèmes d'importation circulaire et éviter les erreurs associées dans votre code Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

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