


Pourquoi Python ne parvient-il pas à trouver mes modules installés localement malgré un chemin système correct ?
Résolution de « ImportError : Aucun module nommé » de Python pour les modules installés localement
Dans une situation où Python est installé dans un répertoire local et qu'une erreur d'importation se produit, indiquant que un module est introuvable, il existe plusieurs causes potentielles à considérer.
Problème :
Bien que le module soit situé dans le répertoire site-packages de Python, l'erreur « ImportError : Aucun module nommé » persiste. Le chemin système contient le répertoire où se trouve le module et le package du module est explicitement déclaré. Cependant, Python ne parvient pas à localiser le module.
Solutions possibles :
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Caractères non imprimables dans __init__.py :
Comme suggéré dans la solution fournie, assurez-vous que les fichiers __init__.py de la boîte à outils et Les répertoires d'exemples sont exempts de tout caractère non imprimable. Les éditeurs Windows peuvent ajouter des retours chariot ou des marqueurs EOF qui peuvent causer des problèmes lors du transfert vers des systèmes Unix.
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Extensions de fichiers involontaires :
Si vous avez transféré fichiers de Windows vers Unix à l’aide de WinSCP, recherchez les extensions de fichiers involontaires. WinSCP a peut-être appliqué une extension .bin aux fichiers contenant du texte non basique, ce qui peut induire Python en erreur lors de l'identification des packages.
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Autorisations de fichiers :
Vérifiez que les fichiers et répertoires nécessaires disposent des autorisations de fichiers appropriées. Python peut nécessiter des autorisations d'exécution pour accéder aux modules et les importer.
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Structure des répertoires :
Vérifiez que le module que vous essayez d'importer est correctement imbriqué. dans la structure de répertoires du package. Assurez-vous que l'instruction d'importation reflète avec précision l'emplacement du module dans le package.
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Considérations supplémentaires :
- Vérifiez la variable d'environnement PYTHONPATH si vous l'avez modifié ou créé des liens symboliques vers des répertoires contenant des modules Python.
- Redémarrez l'interpréteur Python pour recharger modules et assurez-vous que toutes les modifications sont reconnues.
En résolvant ces problèmes potentiels, il devrait être possible de résoudre le problème « ImportError : aucun module nommé » et d'importer avec succès le fichier souhaité. module du répertoire local.
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.

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 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.

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.

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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.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
