国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

ホームページ バックエンド開(kāi)発 Python チュートリアル Python で循環(huán)インポートを修正するさまざまな方法

Python で循環(huán)インポートを修正するさまざまな方法

Nov 05, 2024 am 02:21 AM

Python で 循環(huán)インポート を見(jiàn)たことがありますか?まあ、これはデザインや構(gòu)造に何か問(wèn)題があることを示す非常に一般的なコードの匂いです。

循環(huán)インポートの例

循環(huán)インポートはどのように行われますか? このインポート エラーは通常、相互に依存する 2 つ以上のモジュールが完全に初期化される前にインポートしようとしたときに発生します。

module_1.py と module_2.py という 2 つのモジュールがあるとします。

# module_1.py
from module_2 import ModY
class ModX:
    mody_obj = ModY()
# module_2.py
from module_1 import ModX
class ModY:
    modx_obj = ModX()

上記のコード スニペットでは、module_1 と module_2 は両方とも相互に依存しています。

module_1 の mody_obj の初期化は module_2 に依存し、 module_2 の modx_obj の初期化は module_1 に依存します。

これは循環(huán)依存関係と呼ばれるものです。両方のモジュールが相互にロードしようとすると、インポート ループでスタックします。

module_1.py を?qū)g行すると、次のトレースバックが得られます。

Traceback (most recent call last):
  File "module_1.py", line 1, in <module>
    from module_2 import ModY
  File "module_2.py", line 1, in <module>
    from module_1 import ModX
  File "module_1.py", line 1, in <module>
    from module_2 import ModY
ImportError: cannot import name 'ModY' from partially initialized module 'module_2' (most likely due to a circular import)

このエラーは、循環(huán)インポートの狀況を説明しています。プログラムが module_2 から ModY をインポートしようとしたとき、その時(shí)點(diǎn)では module_2 は完全に初期化されていませんでした (moddX を module_1 からインポートしようとする別のインポート ステートメントのため)。

Python で循環(huán)インポートを修正するにはどうすればよいですか? Python で循環(huán)インポートを削除するにはさまざまな方法があります。

Python での循環(huán)インポートを修正する

コードを共通ファイルに移動(dòng)する

インポートエラーを回避するためにコードを共通ファイルに移動(dòng)し、そのファイルからモジュールをインポートしてみることができます。

# main.py ----> common file
class ModX:
    pass

class ModY:
    pass

上記のコード スニペットでは、ModX クラスと ModY クラスを共通ファイル (main.py) に移動(dòng)しました。

# module_1.py
from main import ModY

class Mod_X:
    mody_obj = ModY()
# module_2.py
from main import ModX

class Mod_Y:
    modx_obj = ModX()

ここで、module_1 と module_2 が main からクラスをインポートすることで、循環(huán)インポートの狀況が修正されます。

このアプローチには問(wèn)題があり、コードベースが非常に大きくなり、コードを別のファイルに移動(dòng)するのが危険になる場(chǎng)合があります。

インポートをモジュールの最後に移動(dòng)します

モジュールの最後に import ステートメントを移動(dòng)できます。これにより、別のモジュールをインポートする前にモジュールを完全に初期化する時(shí)間が與えられます。

# module_1.py
class ModX:
   pass

from module_2 import ModY

class Mod_X:
   mody_obj = ModY()
# module_2.py
class ModY:
   pass

from module_1 import ModX

クラス/関數(shù)スコープ內(nèi)のモジュールのインポート

クラスまたは関數(shù)のスコープ內(nèi)でモジュールをインポートすると、循環(huán)インポートを回避できます。これにより、クラスまたは関數(shù)が呼び出された場(chǎng)合にのみモジュールをインポートできるようになります。これは、メモリの使用を最小限に抑えたい場(chǎng)合に関係します。

# module_1.py
class ModX:
  pass

class Mod_X:
   from module_2 import ModY
   mody_obj = ModY()
# module_2.py
class ModY:
   pass

class Mod_Y:
   from module_1 import ModX
   modx_obj = ModX()

インポート ステートメントを、それぞれ module_1 と module_2 のクラス Mod_X と Mod_Y スコープ內(nèi)に移動(dòng)しました。

module_1 または module_2 を?qū)g行すると、循環(huán)インポート エラーは発生しません。ただし、このアプローチでは、クラスのスコープ內(nèi)でのみクラスにアクセスできるようになるため、グローバルにインポートを利用することはできません。

モジュール名/エイリアスの使用

このようにモジュール名または単なるエイリアスを使用すると、問(wèn)題が解決します。これにより、実行時(shí)まで循環(huán)依存関係を延期することで、両方のモジュールを完全にロードできるようになります。

# module_1.py
from module_2 import ModY
class ModX:
    mody_obj = ModY()
# module_2.py
from module_1 import ModX
class ModY:
    modx_obj = ModX()

importlibライブラリの使用

importlib ライブラリを使用してモジュールを動(dòng)的にインポートすることもできます。

Traceback (most recent call last):
  File "module_1.py", line 1, in <module>
    from module_2 import ModY
  File "module_2.py", line 1, in <module>
    from module_1 import ModX
  File "module_1.py", line 1, in <module>
    from module_2 import ModY
ImportError: cannot import name 'ModY' from partially initialized module 'module_2' (most likely due to a circular import)
# main.py ----> common file
class ModX:
    pass

class ModY:
    pass

Python パッケージの循環(huán)インポート

通常、循環(huán)インポート 同じパッケージ內(nèi)のモジュールから取得されます。複雑なプロジェクトでは、パッケージ內(nèi)にパッケージが存在するため、ディレクトリ構(gòu)造も複雑になります。

これらのパッケージとサブパッケージには、モジュールへのアクセスを容易にする __init__.py ファイルが含まれています。ここで、モジュール間で意図せず循環(huán)依存関係が発生することがあります。

次のディレクトリ構(gòu)造があります。

# module_1.py
from main import ModY

class Mod_X:
    mody_obj = ModY()

パッケージ mainpkg と main.py ファイルがあります。 mainpkg 內(nèi)には 2 つのサブパッケージ modpkg_x と modpkg_y があります。

modpkg_x および modpkg_y 內(nèi)の各 Python ファイルは次のようになります。

mainpkg/modpkg_x/__init__.py

# module_2.py
from main import ModX

class Mod_Y:
    modx_obj = ModX()

このファイルは、module_1 と module_1_1 から両方のクラス (ModX と ModA) をインポートします。

mainpkg/modpkg_x/module_1.py

# module_1.py
class ModX:
   pass

from module_2 import ModY

class Mod_X:
   mody_obj = ModY()

module_1 は module_2 からクラス ModY をインポートします。

mainpkg/modpkg_x/module_1_1.py

# module_2.py
class ModY:
   pass

from module_1 import ModX

module_1_1 は何もインポートしません。どのモジュールにも依存しません。

mainpkg/modpkg_y/__init__.py

# module_1.py
class ModX:
  pass

class Mod_X:
   from module_2 import ModY
   mody_obj = ModY()

このファイルは、module_2 からクラス ModY をインポートします。

mainpkg/modpkg_y/module_2.py

# module_2.py
class ModY:
   pass

class Mod_Y:
   from module_1 import ModX
   modx_obj = ModX()

module_2 は module_1_1 からクラス ModA をインポートします。

main.py ファイル內(nèi)には次のコードがあります。

root_dir/main.py

# module_1.py
import module_2 as m2

class ModX:
    def __init__(self):
        self.mody_obj = m2.ModY()

メイン ファイルは module_2 からクラス ModY をインポートします。このファイルは module_2.

に依存しています。

ここでインポート サイクルを視覚化すると、modpkg_x および modpkg_y 內(nèi)の __init__.py ファイルを無(wú)視して次のようになります。

Different Ways to Fix Circular Imports in Python

メイン ファイルが module_2 に依存し、 module_1 も module_2 に依存し、 module_2 が module_1_1 に依存していることがわかります。インポートサイクルはありません。

しかし、モジュールは __init__.py ファイルに依存しているため、__init__.py ファイルが最初に初期化され、モジュールが再インポートされます。

Different Ways to Fix Circular Imports in Python

現(xiàn)在のインポート サイクルは次のようになります。

Different Ways to Fix Circular Imports in Python

これにより、module_1_1 が module_1 に依存するようになりました。これは偽の依存関係です。

この場(chǎng)合は、サブパッケージの __init__.py ファイルを空にし、別の __init__.py ファイルを使用すると、パッケージ レベルでインポートを一元化できます。

# module_1.py
from module_2 import ModY
class ModX:
    mody_obj = ModY()

この構(gòu)造では、mainpkg 內(nèi)に別のサブパッケージ subpkg を追加しました。

メインpkg/サブpkg/__init__.py

# module_2.py
from module_1 import ModX
class ModY:
    modx_obj = ModX()

これにより、內(nèi)部モジュールを単一のソースからインポートできるようになり、相互インポートの必要性が減ります。

これで、main.py ファイル內(nèi)の import ステートメントを更新できるようになりました。

root_dir/main.py

Traceback (most recent call last):
  File "module_1.py", line 1, in <module>
    from module_2 import ModY
  File "module_2.py", line 1, in <module>
    from module_1 import ModX
  File "module_1.py", line 1, in <module>
    from module_2 import ModY
ImportError: cannot import name 'ModY' from partially initialized module 'module_2' (most likely due to a circular import)

これにより、同じパッケージ內(nèi)のモジュール間の循環(huán)依存関係の問(wèn)題が解決されます。

結(jié)論

Python での循環(huán)依存関係またはインポートは コードの匂い であり、コードの深刻な再構(gòu)築とリファクタリングを示します。

Python での循環(huán)依存関係を回避するには、上記の方法のいずれかを試すことができます。


?この記事が気に入ったら、興味があるかもしれない他の記事

?Flask でのテンプレートの継承と例

?exec() と eval() の違いと例

?Python でのグローバル キーワードの使用を理解します。

?Python の型ヒント: 関數(shù)、戻り値、変數(shù)。

?関數(shù)定義でスラッシュとアスタリスクが使用される理由。

?學(xué)習(xí)率は ML モデルと DL モデルにどのような影響を與えますか?


今回は以上です。

コーディングを続けてください??。

以上がPython で循環(huán)インポートを修正するさまざまな方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

このウェブサイトの聲明
この記事の內(nèi)容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰屬します。このサイトは、それに相當(dāng)する法的責(zé)任を負(fù)いません。盜作または侵害の疑いのあるコンテンツを見(jiàn)つけた場(chǎng)合は、admin@php.cn までご連絡(luò)ください。

ホットAIツール

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脫衣畫(huà)像を無(wú)料で

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード寫(xiě)真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

寫(xiě)真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類(lèi)リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無(wú)料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡(jiǎn)単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無(wú)料のコードエディター

SublimeText3 中國(guó)語(yǔ)版

SublimeText3 中國(guó)語(yǔ)版

中國(guó)語(yǔ)版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強(qiáng)力な PHP 統(tǒng)合開(kāi)発環(huán)境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開(kāi)発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 PythonでAPI認(rèn)証を処理する方法 Jul 13, 2025 am 02:22 AM

API認(rèn)証を扱うための鍵は、認(rèn)証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認(rèn)証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動(dòng)的に更新できます。要するに、文書(shū)に従って適切な方法を選択し、重要な情報(bào)を安全に保存することが重要です。

一度に2つのリストを繰り返す方法Python 一度に2つのリストを繰り返す方法Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

Pythonで2つのリストを同時(shí)にトラバースする一般的な方法は、Zip()関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順?lè)衰讠ⅴ辚螗挨贰⒆疃踏摔胜辘蓼?。リストの長(zhǎng)さが一貫していない場(chǎng)合は、itertools.zip_longest()を使用して最長(zhǎng)になり、欠損値を入力できます。 enumerate()と組み合わせて、同時(shí)にインデックスを取得できます。 1.Zip()は簡(jiǎn)潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest()は、一貫性のない長(zhǎng)さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate(Zip())は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。

Python Iteratorsとは何ですか? Python Iteratorsとは何ですか? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __()and__next __()

Python Fastapiチュートリアル Python Fastapiチュートリアル Jul 12, 2025 am 02:42 AM

Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお?jiǎng)幛幛筏蓼埂?biāo)準(zhǔn)のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動(dòng)的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機(jī)能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動(dòng)的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開(kāi)発の効率と精度を改善するのに役立ちます。

PythonでAPIをテストする方法 PythonでAPIをテストする方法 Jul 12, 2025 am 02:47 AM

APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認(rèn)、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get()またはrequests.post()およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json()を確認(rèn)して、返品結(jié)果が期待に準(zhǔn)拠していることを確認(rèn)します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時(shí)間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動(dòng)再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。

関數(shù)のPython変數(shù)スコープ 関數(shù)のPython変數(shù)スコープ Jul 12, 2025 am 02:49 AM

Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場(chǎng)合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場(chǎng)合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機(jī)能を書(shū)くことができます。

PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法 PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法 Jul 10, 2025 pm 01:39 PM

はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html()関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場(chǎng)合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動(dòng)で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場(chǎng)合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見(jiàn)つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問(wèn)題、マルチテーブル認(rèn)識(shí)などの一般的な落とし穴に注意してください。

PythonにネストされたJSONオブジェクトにアクセスします PythonにネストされたJSONオブジェクトにアクセスします Jul 11, 2025 am 02:36 AM

PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構(gòu)造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辭書(shū)ネストされた辭書(shū)やリストなど、JSONの階層関係を確認(rèn)します。次に、辭書(shū)キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細(xì)」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細(xì)[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get()メソッドで設(shè)定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを?qū)g現(xiàn)できます。複雑な構(gòu)造の場(chǎng)合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。

See all articles