


Bagaimanakah `__import__` Python Berbeza daripada `import` Standard Apabila Mengimport Modul daripada Pembolehubah Rentetan?
Mengimport Modul daripada Pembolehubah Rentetan Menggunakan "__import__": Perbezaan daripada Penyata Import Biasa
Dalam Python, import fungsi membolehkan seseorang mengimport modul secara dinamik daripada pembolehubah rentetan. Walau bagaimanapun, ini boleh membawa kepada keputusan yang tidak dijangka berbanding dengan menggunakan penyata import biasa.
Pertimbangkan contoh berikut:
import matplotlib.text as text x = dir(text) # Get attributes of matplotlib.text i = __import__('matplotlib.text') y = dir(i) # Get attributes of the imported module j = __import__('matplotlib') z = dir(j) # Get attributes of matplotlib
Perbandingan senarai yang terhasil mendedahkan bahawa objek y mengandungi campuran atribut daripada matplotlib dan matplotlib.text, sementara ia tidak mempunyai maklumat yang dikehendaki tentang kelas utama daripada matplotlib.text.
Tingkah laku ini dijelaskan oleh mekanisme fungsi import. Secara lalai, ia mengimport modul peringkat atas yang ditentukan oleh hujah rentetan. Dalam kes ini, "matplotlib.text" merujuk kepada modul matplotlib.text, tetapi import sebaliknya mengimport matplotlib.
Untuk menangani isu ini, anda boleh menyediakan rentetan kosong sebagai argumen ketiga kepada __import__, seperti yang dilihat dalam kod diubah suai berikut:
i = __import__('matplotlib.text', fromlist=['']) y = dir(i) # Get attributes of matplotlib.text
Ini akan menyebabkan import untuk mengimport modul matplotlib.text secara khusus, menghasilkan y yang mengandungi senarai atribut yang diingini.
Pendekatan alternatif ialah menggunakan modul importlib Python 3.1:
import importlib i = importlib.import_module("matplotlib.text") y = dir(i) # Get attributes of matplotlib.text
Kaedah ini menyediakan cara yang lebih konsisten dan mudah untuk mengimport modul daripada rentetan pembolehubah.
Nota:
- Apabila mengimport daripada subfolder (cth., ./feature/email.py), sintaks importlib menjadi importlib.import_module(" feature.email").
- Sebelum Python 3.3, kehadiran Fail __init__.py dalam folder diperlukan untuk import menggunakan importlib.import_module.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah `__import__` Python Berbeza daripada `import` Standard Apabila Mengimport Modul daripada Pembolehubah Rentetan?. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Penyelesaian kepada Isu Kebenaran Semasa Melihat Versi Python di Terminal Linux Apabila anda cuba melihat versi Python di Terminal Linux, masukkan Python ...

Apabila menggunakan Perpustakaan Pandas Python, bagaimana untuk menyalin seluruh lajur antara dua data data dengan struktur yang berbeza adalah masalah biasa. Katakan kita mempunyai dua DAT ...

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Ekspresi biasa adalah alat yang berkuasa untuk memadankan corak dan manipulasi teks dalam pengaturcaraan, meningkatkan kecekapan dalam pemprosesan teks merentasi pelbagai aplikasi.

Artikel ini membincangkan perpustakaan Python yang popular seperti Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask, dan Permintaan, memperincikan kegunaan mereka dalam pengkomputeran saintifik, analisis data, visualisasi, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan h

Bagaimanakah Uvicorn terus mendengar permintaan HTTP? Uvicorn adalah pelayan web ringan berdasarkan ASGI. Salah satu fungsi terasnya ialah mendengar permintaan HTTP dan teruskan ...

Di Python, bagaimana untuk membuat objek secara dinamik melalui rentetan dan panggil kaedahnya? Ini adalah keperluan pengaturcaraan yang biasa, terutamanya jika perlu dikonfigurasikan atau dijalankan ...
