모듈이 설치되어 있는데도 VS Code에서 'ModuleNotFoundError'가 발생하는 이유는 무엇입니까?
모듈을 설치했는데도 VS Code에서 ModuleNotFoundError가 발생했습니다.
필요한 모듈을 설치했는데도 VS Code에서 "ModuleNotFoundError"가 발생합니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
1. 설치 환경 확인
VS Code에서 사용하는 것과 동일한 가상 환경이나 인터프리터 내에 모듈이 설치되어 있는지 확인하세요. virtualenv를 생성하고 활성화하여 프로젝트 패키지를 격리합니다.
python3 -m venv env source env/bin/activate
2. 권장 명령을 사용하여 모듈 설치
올바른 pip 명령을 사용하여 모듈을 설치합니다.
python3 -m pip install new_module
"new_module"을 실제 모듈 이름으로 바꾸세요.
3. VS Code 다시 시작 및 다시 로드
VS Code를 다시 시작하고 Ctrl Shift P를 사용하여 창을 다시 로드하고 "창 다시 로드"를 선택합니다. 이 작업은 VS Code의 모듈 감지 및 자동 완성을 새로 고칩니다.
4. 별도의 가상 환경 고려
Python3이 포함된 Debian 12와 같은 최신 배포판의 경우 항상 가상 환경을 생성하고 사용하여 패키지를 관리하세요. 이를 통해 패키지 격리가 보장되고 시스템 전체의 간섭이 방지됩니다.
추가 참고 사항:
-
Python venv 모듈을 사용하려면 먼저 설치가 필요합니다. Debian 기반 시스템에서는 다음을 실행합니다.
$ sudo apt install python3-venv
로그인 후 복사 -
더 이상 필요하지 않으면 다음을 사용하여 가상 환경을 비활성화합니다.
deactivate
로그인 후 복사
다음을 수행합니다. 이 단계를 수행하면 VS Code는 설치된 모듈을 인식하고 자동 완성 기능이 제대로 작동해야 합니다.
위 내용은 모듈이 설치되어 있는데도 VS Code에서 'ModuleNotFoundError'가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

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.

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.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
