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python包导入的方式有哪些

执行文件和目标导入模块在同一目录直接import比如我要在ma_main.py中导入env包中的make_env.py文件,从而读取其中的函数因为此时ma_main.py和env包都在src这个根目录下,所以可以直接import继续导入这里from再import是因为make_env.py中只有一个函数就是make_env(),所以直接import该函数,在调用的时候可以直接写名字如果是fromenvimportmake_env,那么调用make_env.py中的make_env()函数时,还要用.进行声

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    执行文件和目标导入模块在同一目录

    直接import

    比如我要在ma_main.py中导入env包中的make_env.py文件, 从而读取其中的函数

    因为此时ma_main.py和env包都在src这个根目录下, 所以可以直接import继续导入

    python包导入的方式有哪些

    这里from再import是因为make_env.py中只有一个函数就是make_env(), 所以直接import该函数, 在调用的时候可以直接写名字

    python包导入的方式有哪些

    如果是from env import make_env, 那么调用make_env.py中的make_env()函数时, 还要用.进行声明

    PS: from env import make_env和import env.make_env是一样的

    执行文件和目标导入模块不在同一目录

    如果执行文件和模块不在同一目录,这时候直接import是找不到自定义模块的。

    python包导入的方式有哪些

    python包导入的方式有哪些

    例如这种情况: 要在main.py中导入pwcong包从而执行__init__.py的一些方法

    然而main.py在./Torch/main/下, 而pwcong在./Torch/下

    即不在同一个目录, 此时main.py文件python解释器模块搜索的路径列表中不包含是./Torch

    所以这时候就要用python中自带的sys包导入自定义模块的路径, 从而手动添加Python解释器在main.py中的模块搜索的路径列表 , 之后才能成功导入

    Python解释器搜索模块的路径列表

    • 在Python中,当你导入一个模块时,解释器会从一个路径列表中查找该模块。

    • 这个路径列表通常包括Python解释器安装的默认路径,以及在环境变量PYTHONPATH中指定的任何路径。

    • 使用sys.path.append()函数可以向这个路径列表中添加新的路径,以便解释器能够找到你指定的模块。

    • 添加新路径后,你就可以通过import语句导入该路径下的模块。

    • 这并不会影响命名空间,而只是告诉解释器在哪里可以找到要导入的模块。

    操作步骤

    导入自定义模块的步骤如下:

    • 先导入sys模块

    • 然后通过sys.path.append(path) 函数来导入自定义模块所在的目录

    • 导入自定义模块。

    即在main.py的最上面几行写入如下代码手动定义该文件的python解释器路径

    import sys
    sys.path.append(r"C:\Users\PC\Desktop\Torch") # 要加上地址生命符r, 并且要是绝对路径

    在__init__.py中定义一个hello函数, 打印hello

    python包导入的方式有哪些

    通过sys.path.append添加解释器模块搜索的路径, 然后通过模块名执行函数

    python包导入的方式有哪些

    一个模块必须要有__init__.py文件

    在Python中,一个目录要被视为一个包,它必须包含一个__init__.py文件。这个文件可以是一个空文件,或者包含一些包初始化的代码。

    没有__init__.py文件的目录就只是一个目录, 其他py文件无法导入该目录下的任何py文件中的函数

    __init__.py文件可能包含:

    • 声明命名空间:__init__.py文件可以包含变量、类和函数的声明

    • 初始化代码:init.py文件可以包含初始化代码,这些代码会在包被导入时执行。这可以用于执行某些必要的操作,如配置包或确保包的依赖项已安装。

    • 子模块导入:init.py文件可以包含导入其他模块的代码。这可以用于将子模块添加到包的命名空间中,以便用户可以访问它们。

    命名空间

    在 Python 中,命名空间是一个包含变量和函数名字的字典,用于记录每个标识符(identifier)的名称和值。Python 解释器中的每个命名空间都是一个字典对象,可以通过字典的键值对来访问其中的变量和函数。

    Python 中有三种命名空间:

    • 内置命名空间:包含了Python解释器内置的变量和函数,这些变量和函数可以直接在程序中使用而不需要导入任何模块,例如:print()函数、len()函数等。

    • 全局命名空间:在模块定义时创建,包含了在模块文件中定义的变量和函数。可以在模块中的任何地方使用这些变量和函数。

    • 局部命名空间:在函数调用时创建,包含了函数中定义的变量和函数。只能在函数内部使用这些变量和函数。

    命名空间的作用是避免不同命名空间之间的变量或函数名冲突,并且可以更好地管理程序中的变量和函数。在Python中,可以通过使用global和nonlocal关键字来访问和修改全局和非局部命名空间中的变量。

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