


Warum kann „__import__' Submodule in Python nicht vollständig importieren und wie kann ich das beheben?
Verstehen der Funktion import zum Laden von Submodulen
In Python spielt das Importieren von Modulen eine entscheidende Rolle bei der Organisation und Wiederverwendung von Code. Wenn Sie jedoch versuchen, ein Submodul aus einer String-Variablen mithilfe der Funktion import zu importieren, können rätselhafte Ergebnisse auftreten.
Problem:
Bedenken Sie Folgendes Folgender Code:
import matplotlib.text as text x = dir(text) i = __import__('matplotlib.text') y = dir(i) j = __import__('matplotlib') z = dir(j)
Der Vergleich der drei Listen x, y und z zeigt unerwartete Unterschiede. Insbesondere fehlen in Liste y Informationen zu den Hauptklassen aus dem Untermodul matplotlib.text, das in Liste x vorhanden ist.
Lösung:
Der ImportFunktion erfordert sorgfältiges Verständnis. Durch Hinzufügen eines leeren String-Arguments zum fromlist-Parameter können wir angeben, dass wir das Submodul selbst importieren möchten:
i = __import__('matplotlib.text', fromlist=[''])
Jetzt verweist die Variable i auf das matplotlib.text-Submodul und list y enthält das gewünschte Informationen.
Alternativ können wir ab Python 3.1 die importlib verwenden Paket:
import importlib i = importlib.import_module("matplotlib.text")
Zusätzliche Hinweise:
- Verwenden Sie beim Importieren von Dateien aus Unterordnern die folgende Syntax: importlib.import_module("feature.email ")
- In Python-Versionen vor 3.3 Import aus Unterordnern ohne __init__.py-Datei war nicht möglich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum kann „__import__' Submodule in Python nicht vollständig importieren und wie kann ich das beheben?. 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.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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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.

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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 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
