Python中用字符串导入module

本文介绍在Python中如何使用字符串动态地导入模块。提供了三种方法:使用exec函数、__import__函数及官方推荐的importlib模块。

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在Python中,无法通过字符串来导入一个module文件:

import "string"  # Error

x = "string"
import x   # 不是导入string,而是导入名叫x的module文件

但是,如果要实现以字符串导入module文件的功能,该怎么办呢?有3种办法。

 

exec

将import语句拼接成字符串,放入到exec函数里面执行:

modname = 'string'
exec('import ' + modname)

 

__import__函数

调用built-in函数__import__:

modname = 'string'
__import__(modname)

 

import_module函数

这个是官方推荐,要调用import_module函数,首先要导入importlib:

import importlib

modname = 'string'
string = importlib.import_module(modname)

 

### 如何在 Unity 中加载和调用 Python 模型 要在 Unity 中加载和调用 Python 模型,可以借助多种工具和技术实现这一目标。以下是具体的技术细节以及可能的解决方案。 #### 方法一:使用 `unity-python` 插件 可以通过插件 `unity-python` 来实现在 Unity 中集成 Python 的功能。此插件允许开发者直接在 Unity 项目中嵌入并执行 Python 脚本[^1]。 - **安装方式**: 下载并导入 `unity-python` 插件至 Unity 工程。 - **调用逻辑**: 使用 C# 调用插件接口来启动或停止 Python 解释器,并传递参数给 Python 脚本以完成特定任务。 #### 方法二:通过 `pythonnet` 实现交互 另一个常见的方法是利用 `pythonnet` 库,在 Unity 中直接调用 Python 函数或者模型。这种方法适用于需要频繁通信的应用场景[^3]。 - **步骤说明**: 1. 安装 `pythonnet` 并将其路径配置为系统的环境变量。 2. 在 Unity 中引入必要的 DLL 文件(如 clr.dll 和 pythonnet 提供的相关依赖项)。 3. 利用 C# 加载 Python 模块并通过反射机制调用其中定义的方法。 - **代码示例**: ```csharp using System; using Python.Runtime; public class PythonIntegration : MonoBehaviour { void Start() { using (Py.GIL()) { // 获取全局解释器锁 dynamic np = Py.Import("numpy"); // 导入 numpy 模块 Console.WriteLine(np.cos(np.pi * 2)); // 执行 Python 表达式 double c = np.cos(2); // 访问返回值 Console.WriteLine(c); var system = Py.Import("sys"); system.path.append(@"C:\Users\username\Documents\my_python_scripts"); // 添加自定义模块路径 var my_module = Py.Import("mymodule"); // 导入自定义模块 my_module.MyFunction(); // 调用函数 } } } ``` #### 方法三:基于网络套接字的数据交换 当无法直接在同一进程中运行两种语言时,可以选择通过 TCP/IP 或 UDP 协议建立连接,让 Python 和 Unity 进行实时数据传输[^5]。 - **工作原理**: - Python 端监听指定端口号等待来自客户端的消息请求; - Unity 发送命令字符串或其他序列化形式的数据包到服务器地址; - 接收到响应后再解析处理结果用于更新界面显示效果等操作。 - **注意事项**: 此方案适合远程部署情况下的跨平台协作开发模式;但需额外考虑延迟问题及其优化策略。 #### 方法四:动态加载外部资源文件 对于某些特殊需求而言,比如仅希望读取由 Python 处理完毕之后保存下来的静态资产而非即时计算过程,则可以直接采用 Unity 自带 API 功能完成此类任务[^4]。 - **典型应用案例**: 假设有一个经过训练好的机器学习分类器导出了预测概率分布表作为 JSON 文档存储于硬盘某处位置,那么我们就可以按照如下流程获取这些信息: 1. 创建一个新的 TextAsset 类型字段用来承载原始文本内容; 2. 设置默认值为空白状态以便后续赋新值得时候不会覆盖原有设定; 3. 编写辅助类负责实际检索动作并将最终成果绑定回 UI 控制组件之上即可。 --- ### 总结 综上所述,有四种主要途径可以在 Unity 内部成功加载并运用预先构建出来的 Python 模型实例。每种都有各自的优势所在同时也伴随着不同程度上的局限性约束条件存在。因此建议根据具体的业务背景选取最为合适的那一种加以实施落地实践验证效果最佳!
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