


Erreur en Python : ce que cela signifie et comment y remédier
Erreur du mauvais numéro magique de Python : compréhension et dépannage
Les utilisateurs de Python peuvent rencontrer l'énigmatique « Mauvais numéro magique » ImportError, une erreur cryptique qui peut laisser les développeurs perplexes. Cet article approfondit les origines et les implications de cette erreur pour offrir une compréhension globale.
Le nombre magique
Le « nombre magique » en question fait référence à un marqueur qui identifie un fichier Python compilé (.pyc). Lorsque Python compile un fichier .py, il insère un marqueur numérique dans le .pyc pour garantir la compatibilité avec la version spécifique de l'interpréteur Python.
L'erreur
Lors d'une tentative est fait pour importer un fichier .pyc avec un nombre magique incompatible, l'erreur "Mauvais numéro magique" se produit. Cela peut survenir lorsque :
- Le fichier est compilé en utilisant une version Python différente de celle utilisée pour l'exécution.
- Le fichier .pyc a été modifié ou corrompu.
Dépannage
Pour résoudre cette erreur, envisagez les étapes suivantes :
- Supprimer les fichiers compilés : Si le Les fichiers .pyc sont accessibles, supprimez-les et permettez à l'interpréteur de recompiler les fichiers .py.
- Vérifiez l'incompatibilité de version : Assurez-vous que le fichier .pyc a été compilé en utilisant le même Python version actuellement utilisée.
- Inspecter le traçage : Examinez le traçage complet de l'échec de l'importation pour identifier le fichier .pyc à l'origine du problème.
- Obtenir les fichiers sources : Si les fichiers .py d'origine ne sont pas disponibles, vous devrez peut-être les obtenir à partir de la source ou utiliser un interpréteur prenant en charge le nombre magique spécifique du fichier .pyc.
Importations intermittentes
La nature intermittente de cette erreur peut être causée par la dépendance du fichier .pyc problématique à des conditions spécifiques lors de l'importation. Vérifier minutieusement la trace de la pile lorsque l'importation échoue peut faire la lumière sur la cause sous-jacente.
Évolution des nombres magiques
À mesure que les versions de Python évoluent, leurs nombres magiques évoluent également. Voici une liste de nombres magiques pour différentes versions de Python au moment de la publication de la réponse :
1.5: 20121 1.6: 50428 2.0: 50823 2.6a1: 62161
Cette liste peut changer avec le temps, il est donc recommandé de se référer à la dernière documentation pour des informations précises.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
