- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我刚刚在 python(2.7 和 3.x)中偶然发现了这种意外行为:
>>> import re as regexp
>>> regexp
<module 're' from '.../re.py'>
>>> from regexp import search
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'regexp'
当然 from re import search
成功了,就像我创建别名之前一样。但为什么我不能使用别名 regexp
,它现在是一个已知的模块,作为导入名称的来源?
当一个模块有多个变体时,这会让你大吃一惊:假设我仍在使用 Python 2,并且我想使用 pickle
的 C 版本,cPickle
。如果我随后尝试从 pickle
导入名称,它将从简单的 pickle
模块中获取(我不会注意到,因为它不会抛出错误! )
>>> import cPickle as pickle
>>> from pickle import dump
>>> import inspect
>>> inspect.getsourcefile(dump)
'.../python2.7/pickle.py' # Expected cPickle.dump
糟糕!
四处寻找,我看到 sys.modules
包含真正的模块名称(re
或 cPickle
,但不包含别名 regexp
或 pickle
。这解释了 如何 第二次导入失败,但没有解释为什么 python 模块名称解析以这种方式工作,即规则和理由是这样做的。
注意:这被标记为 a question 的副本这与模块别名无关:问题(关于从包中导入子模块)或最佳答案中甚至没有提到别名。虽然该问题的答案提供了与该问题相关的信息,但恕我直言,这些问题本身甚至都不相似。
最佳答案
你可以这样想加载过程:
您可以以变量的形式加载模块到您的程序中。您可以根据需要为使用模块的变量命名。 但是,加载过程是基于模块文件的名称,而不是“模块变量”。
import re
创建一个名为 re
的全局变量作为“模块门户”,它提供使用模块操作的能力。
最相似,import re as regex
在名为 regex
的变量下创建这样一个“门户” .
但是,当希望创建此类门户并将模块功能加载到其中时,导入程序不会使用此类引用。相反,它会在你的 python \Lib
中寻找模块。目录,或您当前的工作目录,作为名为 re.py
的文件 (或者您导入的模块的名称)。
import
指令不针对变量,而是针对文件,例如#include<stdio.h>
在 C 中。它们有自己的“自己的语法”和指令集,由解释器结构决定,在这种情况下,解释器结构是 re
的解释。作为文件名而不是变量和 as
用于管理模块“门户”的名称。
这就是为什么 regex
是re
门户的操作别名 ,但不是模块的导入别名(为此您必须使用文件的名称)。
我使用了诸如“模块门户”和“操作别名”之类的术语,因为我没有找到这些术语的任何标准术语。大多数模块和导入器机制都与解释器实现有关。在 CPython 中(C API 在开发人员中很常见),例如, create_module
使用提供的模块规范和 PyObject
为导入器创建模块(以 PyModule_NewObject
s 的形式)和 PyModule_New
具有模块属性的模块实例创建函数。这些可以在 C API modules decumentation 中查看.
当我提到术语“门户”作为引用由 import
创建的变量的方式时声明,我的意思是将其称为静态 门户,而不是动态 门户。模块文件中的更改不会反射(reflect)在已经导入它的正在运行的程序中(只要它没有重新加载它),因为它会加载模块的副本并使用它,而不是向模块文件询问遇到需要就操作。
这里几乎是实时加载变量的方式:
>>> import re
>>> re
<module 're' from 'C:\\Programs\\Python35\\lib\\re.py'>
>>> import re as regex
>>> regex
<module 're' from 'C:\\Programs\\Python35\\lib\\re.py'>
你可以看到re
是引用的模块,它是从文件C:\Programs\Python35\lib\re.py
加载的(可能会根据 python 的安装位置而改变)。
关于python - 为什么我不能从模块别名导入?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40823418/
当我这样做时... import numpy as np ...我可以使用它但是... import pprint as pp ...不能,因为我需要这样做... from pprint import
我第一次尝试将 OpenCV 用于 Python 3。要安装,我只需在终端中输入“pip3 install opencv-python”。当我这样做时,我在 Finder(我在 Mac 上)中看到,在
如果有一个库我将使用至少两种方法,那么以下之间在性能或内存使用方面是否有任何差异? from X import method1, method2 和 import X 最佳答案 有区别,因为在 imp
我正在从 lodash 导入一些函数,我的同事告诉我,单独导入每个函数比将它们作为一个组导入更好。 当前方法: import {fn1, fn2, fn3} from 'lodash'; 首选方法:
之间有什么关系: import WSDL 中的元素 -和- import元素和在 XML Schema ...尤其是 location 之间的关系前者和 schemaLocation 的属性后者的属性
我在从 'theano.configdefaults' 导入 'local_bitwidth' 时遇到问题。并显示以下消息: ImportError
我注意到 React 可以这样导入: import * as React from 'react'; ...或者像这样: import React from 'react'; 第一个导入 react
对于当前的项目,我必须使用矩阵中提供的信息并对其进行数学计算,以及使用 ITK/VTK 函数来显示医疗信息/渲染。基本上我必须以(我猜)50/50 的方式同时使用 matlab 例程和 VTK/ITK
当我看到 pysqlite 的示例时,SQLite 库有两个用例。 from sqlite3 import dbapi2 as sqlite3 和 import sqlite3 为什么有两种方式支持s
我使用 Anaconda Python 发行版:Python 2.7 x64 和 Windows 7 SP1 x64 Ultimate。 当我import matplotlib.pyplot时,我得到
目录 【容器】镜像导出/导入 导出 导入 带标签 不带标签,后期修改 【仓库】镜像导出/导入
我正在寻找一种导入模块的方法,以便我可以从子文件夹 project/v0 和根文件夹 project 运行脚本。/p> 我在 python 3.6 中的文件结构(这就是没有初始化文件的原因) proj
我通常被告知以下是不好的做法。 from module import * 主要原因(或者有人告诉我)是,您可能会导入一些您不想要的东西,并且它可能会隐藏另一个模块中具有类似名称的函数或类。 但是,Py
我为 urllib (python3) 编写了一个小包装器。在if中导入模块是否正确且安全? if self.response_encoding == 'gzip': import gzip
我正在 pimcore 中创建一个新站点。有没有办法导出/导入 pimcore 站点的完整数据,以便我可以导出 xml/csv 格式的 pimcore 数据进行必要的更改,然后将其导入回来? 最佳答案
在 Node JS 中测试以下模块布局,看起来本地导出的定义总是在名称冲突的情况下替换外部导出的定义(参见 B.js 中的 f1)。 A.js export const f1 = 'A' B.js e
我在使用 VBA 代码时遇到了一些问题,该代码应该将 excel 数据导入我的 Access 数据库。当我运行代码时,我收到一个运行时错误“运行时错误 438 对象不支持此属性或方法”。来自我在其他论
我有一个名为 elements 的包,其中包含按钮、trifader、海报等内容。在 Button 类中,我正在执行 from elements import * 这执行正常,当我尝试 print(p
在我长期使用 python 的经验中,我遇到了一个非常奇怪的问题。 提前我想说我想知道为什么会发生这种情况 ,而不是如何更改我的代码或如何修复它,因为我也可以做到。 我正在使用 python2.7.3
我正在更新我的包。但是,我正在为依赖项/导入而苦苦挣扎。我使用了两个冲突的包 - ggplot2和 psych及其功能 alpha当然还有 alpha ggplot2 的对象不同于 alpha psy
我是一名优秀的程序员,十分优秀!