


Mengapakah PyCharm Menunjukkan Rujukan Tidak Selesai Walaupun Import Betul, dan Bagaimana Saya Boleh Membetulkannya?
Isu Rujukan Tidak Selesai dalam PyCharm: Panduan Mendalam
PyCharm, IDE Python yang digunakan secara meluas, kadangkala menghadapi isu rujukan yang tidak dapat diselesaikan, di mana ia tidak dapat mengesan modul yang diimport walaupun struktur kod dan fail yang betul. Ini boleh mengecewakan pembangun yang cuba menyelesaikan isu ini.
Pertimbangkan struktur fail berikut:
├── simulate.py ├── src │ ├── networkAlgorithm.py │ ├── ...
Dalam senario ini, mengakses modul rangkaian dalam simulate.py memerlukan penambahan src secara manual folder ke laluan sistem:
import sys import os.path sys.path.insert(0, "./src") from networkAlgorithm import *
Walau bagaimanapun, PyCharm mungkin masih menimbulkan rujukan yang tidak dapat diselesaikan kesilapan. Untuk membetulkan perkara ini, kami mempersembahkan penyelesaian yang lebih komprehensif.
Kaedah 1: Tambah Folder src sebagai Sumber Sumber
PyCharm membolehkan anda menetapkan folder tertentu sebagai akar sumber, yang dianggap sebagai laluan carian tambahan untuk modul yang diimport. Ini menghapuskan keperluan untuk manipulasi laluan manual.
Untuk menambah folder src sebagai punca sumber:
- Dalam paparan Projek, klik kanan folder projek.
- Pilih "Tandakan Direktori sebagai" → "Sumber Root".
- Pilih "src" folder.
Setelah akar sumber ditambahkan, mulakan semula PyCharm untuk memuat semula laluan cariannya.
Kaedah 2: Tambah Akar Sumber pada Laluan Python
Sebagai alternatif, anda boleh menambah punca sumber pada Laluan Python PyCharm tetapan:
- Pergi ke "Preferences" → "Build, Execution, Deployment" → "Console" → "Python Console".
- Di bawah "Python Path", klik " " butang dan tambah folder "src" sebagai direktori baharu.
Kaedah ini membenarkan anda untuk mengakses modul yang diimport tanpa membuat perubahan pada skrip individu.
Nota Tambahan
- Pastikan kedua-dua kaedah digunakan untuk penyelesaian lengkap.
- Jika ralat berterusan selepas mengikuti langkah ini, mulakan semula PyCharm untuk mengosongkan cache dan muat semula tetapan.
- Untuk projek yang kompleks, pertimbangkan untuk mencipta fail keperluan yang berasingan (cth., requirements.txt) untuk mengurus kebergantungan dan memastikan ketersediaan modul.
Dengan menggunakan teknik ini, anda boleh menyelesaikan isu rujukan yang tidak dapat diselesaikan dengan berkesan dalam PyCharm, membolehkan kelancaran dan pembangunan yang cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah PyCharm Menunjukkan Rujukan Tidak Selesai Walaupun Import Betul, dan Bagaimana Saya Boleh Membetulkannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
