关于Python如何避免循环导入问题详解

前言

Python 中使用package时,出现循环导入问题十分常见,我们创建如下package来说明这个问题:

pkg
 ├── __init__.py
 ├── module_a.py
 └── module_b.py

其中,

__init__.py 将pkg指定为一个Python package

module_a.py中定义了一个action_a()函数,该函数引用了module_b.py中的一个attribute,如一个函数或变量

module_b.py中定义了一个action_b()函数,该函数引用了module_a.py中的一个attribute,如一个函数或变量

这种情况下,执行该package时会抛出circular import error错误,即循环引用,因为module_a试图去引入module_b时,而module_b首先要引入module_a,这会导致Python解释器无法执行下去。

然而,我们可以通过一些巧妙的方法,让上面的逻辑正常工作,同时避免循环引入的错误。

那么,什么时候它能正常工作,什么时候不能正常工作,而那些能够正常工作的情况又是什么原因呢?

何时它能正常工作?

1. 在module顶部引入,不要用from,相对引入,只在Python 2中有效

在module的顶部import,如import another_module,module 中的函数以another_module.attribute的方式引用another_module中的函数或变量等。这种方式之所以有效,是由于import another_module是基于当前目录的相对引用,而且是一种隐式引用,如果从另一个package中引入module时,就可以失效了。另外,import another_module这种语法在Python3 中已经不支持了,所以不要在代码中用这种方法来避免循环引入。

如:

# pkg/module_a.py
from __future__ import print_function
import module_b

def action_a():
 print(module_b.action_b.__name__)

# pkg/module_b.py
from __future__ import print_function
import module_a

def action_b():
 print(module_a.action_a.__name__)

2. 在module的顶部引入,不要用from,绝对引入

在module的顶部import,使用从package开始的绝对路径,如import package.another_module,module 中的函数以package.another_module.attribute的方式引用another_module中的函数或变量等。之所以要挂上package name来引入,是由于import .another_module这种形式的“相对引入”会报语法错误,而挂上package的绝对引入,Python 2和3都支持

案例:

# pkg/module_a.py
from __future__ import print_function
import pkg2.module_b

def action_a():
 print(pkg2.module_b.action_b.__name__)

# pkg/module_b.py
from __future__ import print_function
import pkg2.module_a

def action_b():
 print(pkg2.module_a.action_a.__name__)

3. 在module底部引入another module的attribute,而非another module,用from

在module的底部import(至少要在被引用的attribute之后import),直接引入another module的attribute,如from package.another_module import attribute,相对引入也支持,如from .another_module import attribute,module中的函数直接使用被引用的attribute即可。

如:

# pkg/module_a.py
from __future__ import print_function

def action_a():
 print(action_b.__name__)

from .module_b import action_b

# pkg/module_b.py
from __future__ import print_function

def action_b():
 print(action_a.__name__)

from .module_a import action_a

4. 函数顶部引入,可以用from

在module的function顶部import,如from package import another_module,也支持相对引入,引入module或attribute均可。

如:

# pkg/module_a.py
from __future__ import print_function

def action_a():
 from . import module_b
 print(module_b.action_b.__name__)

# pkg/module_b.py
from __future__ import print_function

def action_b():
 from . import module_a
 print(module_a.action_a.__name__)

# pkg/module_a.py
from __future__ import print_function

def action_a():
 from .module_b import action_b
 print(action_b.__name__)

# pkg/module_b.py
from __future__ import print_function
def action_b():
 from .module_a import action_a
 print(action_a.__name__)

这种方式虽然Python 2和3都支持,但编码不够优雅,影响代码可读性,不建议使用


本文讨论的问题,是Python中调用package时,应如何避免循环引入

当直接在命令行执行一个Python module时,适用情况不完全相同

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我们的支持。

(0)

相关推荐

  • 关于Python如何避免循环导入问题详解

    前言 Python 中使用package时,出现循环导入问题十分常见,我们创建如下package来说明这个问题: pkg ├── __init__.py ├── module_a.py └── module_b.py 其中, __init__.py 将pkg指定为一个Python package module_a.py中定义了一个action_a()函数,该函数引用了module_b.py中的一个attribute,如一个函数或变量 module_b.py中定义了一个action_b()函数,该

  • 什么是Python包的循环导入

    一.包的安装.使用 1.安装的方式 找到模块的压缩包解压进入文件夹执行命令: python setup.py install 注意: 如果在install的时候,执行目录安装,可以使用: python setup.py install –prefix=安装路径 2.模块的引入 在程序中,使用from import 即可完成对安装的模块使用. from 模块名 import 模块名或者* 二.什么是循环导入 A.py from B import b print("这是A模块") def 

  • python 环境变量和import模块导入方法(详解)

    1.定义 模块:本质就是.py结尾的文件(逻辑上组织python代码)模块的本质就是实现一个功能 文件名就是模块名称 包: 一个有__init__.py的文件夹:用来存放模块文件 2.导入模块 import 模块名 form 模块名 import * from 模块名 import 模块名 as 新名称 3. 导入模块本质 import 模块名 ===> 将模块中所有的数据赋值给模块名,调用时需要模块名.方法名() from 模块名 import 方法名 ==>将该方法单独放到当前文件运行一遍

  • 对python中的控制条件、循环和跳出详解

    对python中的控制条件.循环和跳出详解 代码缩进(代码块): python用缩进表示代码块,没有其他语言的大括号 缩进是强制检查,整个代码缩进必须一致,否则无法运行 用2.4个空格或者tab缩进 ide自动保证缩进一致 If.elif和else的条件分支: if if...else if...elif..else 没有switch.case语法 空的列表.元祖.字符串.0都被评估为False None被评估为False 控制条件后面必须加":" a=100 if a > 80

  • 对python while循环和双重循环的实例详解

    废话不多说,直接上代码吧! #python中,while语句用于循环执行程序,即在某个条件下,循环执行某段程序,以处理需要重复处理的相同任务. #while是"当型"循环结构. i=1 while i<=20: print(i,end=" ") i+=1 sum=0 i=1 while i<=100: sum+=i i+=1 else: print("\n",sum) print("0+2+...+100=",su

  • python中模块导入模式详解

    目录 模块导入 1.1 import导入模块 1.2 from 模块名 import 导入模板的方法 1.3 as 关键字 OS模块操作文件 OS模块的作用 模块的制作.发布.安装 3.1 模块制作 3.2 模块的分 3.3 示例 3.4 测试方法 3.5 all魔术方法 模块导入 1.1 import导入模块 所谓的模块其实就是一个外部的工具包,其中存在的其实就是Python文件,这些文件都实现了某种特定的功能,我们导入包之后直接使用即可,非常的方便. 在开发中使用最多的就是使用: impor

  • python 实现GUI(图形用户界面)编程详解

    Python支持多种图形界面的第三方库,包括: wxWidgets Qt GTK Tkinter: Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tkinter 可以在大多数的 Unix 平台下使用,同样可以应用在 Windows 和 Macintosh 系统里.Tk8.0 的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中. wxPython:wxPython 是一款开源软件,是 Python 语言的一套优秀的 GUI 图形库,允

  • 对python中的高效迭代器函数详解

    python中内置的库中有个itertools,可以满足我们在编程中绝大多数需要迭代的场合,当然也可以自己造轮子,但是有现成的好用的轮子不妨也学习一下,看哪个用的顺手~ 首先还是要先import一下: #import itertools from itertools import * #最好使用时用上面那个,不过下面的是为了演示比较 常用的,所以就直接全部导入了 一.无限迭代器: 由于这些都是无限迭代器,因此使用的时候都要设置终止条件,不然会一直运行下去,也就不是我们想要的结果了. 1.coun

  • python yield和Generator函数用法详解

    这篇文章主要介绍了python yield和Generator函数用法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 首先我们从一个小程序导入,各定一个list,找出其中的素数,我们会这样写 import math def is_Prims(number): if number == 2: return True //除2以外的所有偶数都不是素数 elif number % 2 == 0: return False //如果一个数能被除1和

  • python实现马丁策略的实例详解

    马丁策略本来是一种赌博方法,但在投资界应用也很广泛,不过对于投资者来说马丁策略过于简单,所以本文将其改进并使得其在震荡市中获利,以下说明如何实现马丁策略. 策略 逢跌加仓,间隔由自己决定,每次加仓是当前仓位的一倍. 连续跌两次卖出,且卖出一半仓位. 如果爆仓则全仓卖出止损. 初始持仓设置为10%~25%,则可进行2到3次补仓. 初始化马丁策略类属性 def __init__(self,startcash, start, end): self.cash = startcash #初始化现金 sel

随机推荐