


Bagaimana untuk Menyelesaikan 'ImportError: Tiada modul bernama...' Isu dalam pytest Kerana Masalah Laluan?
Isu PATH dengan pytest: "ImportError: Tiada modul bernama..."
Apabila menggunakan pytest, adalah perkara biasa untuk menghadapi pengecualian ImportError disebabkan isu laluan. Ini boleh menjadi lazim terutamanya dalam sistem pengendalian dan struktur projek yang berbeza. Mari kita atasi isu ini dan terokai penyelesaian yang berpotensi.
Penyelesaian Conftest (pytest < 7)
Satu cara berkesan untuk menangani isu laluan ialah dengan menggunakan fail conftest.py. Pytest mencari modul kontest semasa pengumpulan ujian untuk mengumpulkan cangkuk dan lekapan tersuai. Dengan meletakkan fail conftest.py kosong dalam direktori akar projek anda (tempat anda menjalankan pytest), pytest secara automatik menambahkan direktori induk ke sys.path, menjadikan modul aplikasi anda tersedia untuk diimport.
Contoh:
Untuk struktur projek seperti ini:
repo/ |--app.py |--settings.py |--models.py |--tests/ |--test_app.py
Cuma tambah fail conftest.py kosong ke repo/ direktori.
Tetapan Pythonpath (pytest >= 7)
Untuk versi terbaru pytest (7 dan ke atas), penyelesaian yang lebih mudah ialah menggunakan tetapan pythonpath. Ini membolehkan anda mengubah suai sys.path terus melalui konfigurasi pytest. Dalam fail pyproject.toml atau pytest.ini anda, tambahkan yang berikut:
[tool.pytest.ini_options] pythonpath = ["."]
Ini ialah pendekatan yang lebih bersih yang tidak memerlukan sebarang kod tersuai atau manipulasi sys.path.
Lain-lain Pertimbangan
Struktur Projek: Laraskan penempatan fail conftest.py atau konfigurasi pythonpath berdasarkan struktur projek anda. Contohnya, dalam reka letak berasaskan src biasa, letakkan conftest.py dalam direktori src, bukan akarnya.
Reka Letak src: Berhati-hati semasa menambahkan src pada PYTHONPATH. Ia boleh menjejaskan faedah menggunakan reka letak src, kerana anda akhirnya menguji kod repositori dan bukannya pakej yang dipasang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan 'ImportError: Tiada modul bernama...' Isu dalam pytest Kerana Masalah Laluan?. 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.

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

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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.

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 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.
