如何修復 Visual Studio Code 中的 Pylint「無法解析的導入」錯誤?
Visual Studio Code 中的Pylint「未解析的導入」錯誤:快速修復
儘管使用虛擬環境,開發人員可能會遇到在Visual Studio Code 中工作時,Pylint 中出現「未解析的導入」錯誤。此問題源自於 Pylint 無法偵測虛擬環境中 Python 檔案的位置。
要解決此問題,可以將以下工作區設定新增至檔案.vscode/settings.json:
"python.autoComplete.extraPaths": ["path-to-your-code"]
透過指定程式碼的路徑,Pylint 將能夠找到必要的Python 檔案並解析導入語句。此設定可確保 Pylint 考慮來自虛擬環境的程式碼,即使它儲存在工作區目錄之外。
2023 年,由於 python-language-server 的棄用,引入了對此方法的更新。使用新的Pylance 語言伺服器,設定配置如下:
"python.analysis.extraPaths": ["path-to-your-code"]
此修改後的語法將確保應用正確的設置,並且Pylint 繼續解析Visual Studio Code 中的導入語句,從而使開發人員能夠集中精力專注於編寫程式碼而不是排除錯誤。
以上是如何修復 Visual Studio Code 中的 Pylint「無法解析的導入」錯誤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

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