如何修復 Python 中的「嘗試在非套件中進行相對導入」錯誤?
使用__init__.py 解決「嘗試在非套件中相對導入」錯誤
使用相對路徑導入模組可能會在使用Python 套件結構時帶來挑戰。其中一個問題是嘗試跨套件目錄導入模組時遇到的「嘗試在非套件中相對導入」錯誤,儘管存在 __init__.py 檔案。
要了解根本原因,掌握這一點至關重要Python 的導入機制如何運作。導入通常是相對於當前檔案的 name 執行的。但是,當直接執行檔案時,它會採用“__main__”名稱而不是通常的名稱。這種特性會破壞相對導入,從而導致上述錯誤。
不要直接執行程式碼,請考慮使用 -m 選項,它允許您將模組視為腳本並為其分配適當的名稱。例如,要使用此方法執行 core_test.py,請輸入以下命令:
python -m pkg.tests.core_test
或者,您可以使用 package 屬性在模組本身內指定套件名稱。即使檔案直接作為腳本執行,此技術也可確保相對導入正常運作。有關此方法的更多詳細信息,請參閱 Python 增強提案 366 (PEP-366)。
以上是如何修復 Python 中的「嘗試在非套件中進行相對導入」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更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

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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。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
