


Bagaimana untuk Menyelesaikan Ralat Import Pekeliling ('ImportError' dan 'AttributeError') dalam Python?
Mengatasi Isu Import Pekeliling: "ImportError" dan "AttributeError"
Dalam Python, import pekeliling timbul apabila modul cuba mengimport antara satu sama lain, mewujudkan gelung pergantungan. Ini boleh membawa kepada ralat "ImportError: Tidak boleh mengimport nama X" atau "AttributeError".
Untuk menyelesaikan isu ini dalam kes khusus anda, di mana modul main.py, entity.py dan physics.py mengimport daripada setiap lain, pertimbangkan penyelesaian berikut:
Susun Semula Secara Fizikal Import:
Alihkan pernyataan import untuk fizik dalam entity.py sebelum takrif kelas Ent:
# entity.py from physics import Physics class Ent: ...
Ini memastikan fizik dimuatkan sebelum Ent ditakrifkan, menghapuskan pergantungan bulat.
Sentinel Pengawal:
Dalam setiap modul, tambahkan pengawal sentinel yang menyemak sama ada modul yang diimport sudah diimport. Jika ya, hanya kembali tanpa melakukan apa-apa import lagi. Ini menghalang berbilang percubaan import dan memecahkan gelung pekeliling.
# 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
Lazy Loading:
Laksakan pemuatan malas untuk menangguhkan import sehingga ia benar-benar diperlukan. Daripada mengimport modul pada permulaan skrip, tangguhkan import kepada fungsi atau kaedah tertentu. Ini boleh memecahkan kebergantungan bulat dengan memastikan import berlaku hanya apabila perlu.
# 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
Dengan menggunakan strategi ini, anda boleh menyelesaikan isu import pekeliling dengan berkesan dan mengelakkan ralat yang berkaitan dalam kod Python anda.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan Ralat Import Pekeliling ('ImportError' dan 'AttributeError') dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
