


Warum löst mein Python-Code den Fehler „ImportError: Kein Modul benannt' aus, obwohl das Modul und __init__.py vorhanden sind?
Fehlerbehebung „ImportError: Kein Modul benannt“ in Python
Beim Versuch, ein Modul aus einem bestimmten Verzeichnis zu importieren, stoßen Benutzer möglicherweise auf die Fehlermeldung „ Fehler „ImportError: Kein Modul benannt“. Um dieses Problem zu beheben, ist es wichtig, mehrere Details zu überprüfen und die Konfiguration entsprechend anzupassen.
Problem:
Ein Python-Modul, das sich in einem nicht standardmäßigen Verzeichnis befindet, schlägt fehl import, obwohl das Verzeichnis im sys.path enthalten ist. Dies führt zu einem „ImportError: Kein Modul benannt“-Fehler. Zusätzliche Prüfungen zeigen das Vorhandensein von __init__.py-Dateien in den Paket- und Beispielverzeichnissen an.
Antwort:
Basierend auf der Problembeschreibung ist es möglich, dass die __init__. Die py-Datei im Toolkit-Verzeichnis ist beschädigt. Bei der Bearbeitung unter Windows und der Übertragung auf ein Unix-System mit WinSCP wurden möglicherweise unbeabsichtigt nicht druckbare Zeichen hinzugefügt, was dazu führte, dass die Datei als Binärdatei behandelt und nicht als Python-Modul erkannt wurde.
Lösung:
- Entfernen Sie __init__.py.bin aus dem Toolkit Verzeichnis.
- Erstellen Sie eine neue __init__.py-Datei im Toolkit-Verzeichnis.
- Stellen Sie sicher, dass __init__.py ein gültiges Python-Modul ist und keine nicht druckbaren Zeichen enthält.
- Führen Sie den Code erneut aus.
Zusätzlich Überlegungen:
- Überprüfen Sie die Dateiberechtigungen, um sicherzustellen, dass die Datei __init__.py für den aktuellen Benutzer lesbar ist.
- Stellen Sie sicher, dass der sys.path das richtige Verzeichnis enthält Das Modul befindet sich.
- Erwägen Sie die Verwendung einer virtuellen Umgebung, um Pakete und Abhängigkeiten zu isolieren und so potenzielle Risiken zu vermeiden Konflikte.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum löst mein Python-Code den Fehler „ImportError: Kein Modul benannt' aus, obwohl das Modul und __init__.py vorhanden sind?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
