Python에서 \'Bad Magic Number\' ImportError가 발생하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?
"Bad Magic Number" ImportError 이해
가져온 pyc 파일에 잘못된 pyc 파일이 포함된 경우 Python에서 "Bad Magic Number" ImportError가 발생합니다. UNIX 계열 시스템에서 파일 형식을 나타내는 마커인 매직 넘버입니다.
이 오류는 다음으로 인해 발생할 수 있습니다. 몇 가지 이유:
- 잘못된 Python 버전에서 컴파일: 가져오는 데 사용한 버전과 다른 Python 버전을 사용하여 .py 파일을 .pyc 파일로 컴파일합니다.
- 파일 조작: pyc 편집 또는 손상 파일.
- 누락되었거나 호환되지 않는 라이브러리: 필수 라이브러리가 없거나 현재 Python 버전과 호환되지 않는 pyc 파일을 가져옵니다.
이 문제를 해결하려면 문제가 발생하면 다음 단계를 따르세요.
-
삭제 Pyc 파일: 가져온 모듈과 관련된 모든 .pyc 파일을 삭제합니다. 이렇게 하면 인터프리터가 가져올 때 .py 파일을 다시 컴파일하게 됩니다. UNIX 터미널에서 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
rm *.pyc
로그인 후 복사find . -name '*.pyc' -delete
로그인 후 복사 - 라이브러리 종속성 확인: 가져오려는 모듈에 필요한 모든 라이브러리가 Python 버전이 설치되어 있고 호환됩니다.
- 전체 스택 추적 검사: 문제가 있는 경우 간헐적으로 지속되는 경우 가져오기 오류가 발생하는 동안 전체 스택 추적을 주의 깊게 검사하세요. 특정 원인에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
-
매직 넘버 값: 다양한 Python 버전과 관련된 매직 넘버는 다음 표를 참조하세요.
Python Version Magic Number 1.5, 1.5.1, 1.5.2 20121 1.6 50428 2.0, 2.0.1 50823 2.1, 2.1.1, 2.1.2 60202 2.2 60717 2.3a0 (various builds) 62011, 62021, 62041 2.4a0 62051 2.4a3 62061 2.5a0 (various builds) 62071, 62081, 62091, 62092 2.5b3 (various builds) 62101, 62111 2.5c1 62121 2.5c2 62131 2.6a0 62151 2.6a1 62161 2.7a0 62171
잘못된 매직 넘버 오류와 그 원인을 이해하면 다음과 같은 경우에 이 문제를 효과적으로 해결하는 데 도움이 됩니다. 발생했습니다.
위 내용은 Python에서 \'Bad Magic Number\' ImportError가 발생하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
