Python 相对导入笔记(from . import * ,from .. import *)

测试环境:python3.6 ,win10

测试Python的相对导入,目录结构如下:

最顶层的文件夹是pythonpackagetest ,包含包A和B,其中包A中进一步含包A_A

在pythonpackagetest文件夹下运行python app.py 运行成功

注意:我在pythonpackagetest执行python app.py 代表文件夹内的A的完整包名是 A, 文件夹B的完整包名是B ,文件夹A_A的完整包名是A.A_A,无论你是否在pythonpackagetest下创建__init__.py都不影响

>>import sys

>>sys.path[0] 可以获得当前的工作目录,执行python app.py 那么当前的工作目录是pythonpackagetest,如果你在pythonpackagetest下执行python  .\A\test.py 那么那么当前的工作目录是pythonpackagetest\A

import module_name or package Python会几个地方寻找这个模块,第一是sys.path。第二就是运行文件所在的目录(工作目录)

使用python xx.py 执行是使用绝对路径,表示从当前工作目录作为顶层目录执行,所以xx.py中能导入的包是在顶层目录下能看到的,而from . import *  ,from .. import * 这样的包导入方式一定是用在包中,存在这种方式的文件不能用python xx.py的方式来执行,如果需要调试执行一个包 使用python -m XX.YY 的方式运行,例子见下面执行a3.py

(1)文件app.py的内容如下:

import A.a as Aa
import B.b as Bb
import A.A_A.a3
import sys
print(sys.path)
print(__package__)

文件a3.py如下:

from .. import a2

print("A_A_a3")

注意:此处from .. import a2 可以导入成功的原因是a3.py的包完整表达是A.A_A 所以  .. 号 代表当前A.A_A包的上一层及A ,表示从包A导入模块a2

a3.py 中from .. import a2的相对导入,这种文件一定属于包,所以在est.文件夹下运行python .\A\A_A\a3.py是不会成功的,报错:ValueError: attempted relative import beyond top-level package,

调试包要是使用下面的命令:

python -m A.A_A.a3  其中A.A_A.a3是a3.py的完整模块名 ,这也说明a3.py的所属的完整包名是A.A_A

那么如果在文件夹pythonpackagetest\A下执行python -m A_A.a3 会不会成功呢,答案是不会成功,报错:

ValueError: attempted relative import beyond top-level package

原因是在pythonpackagetest\A下执行python -m A_A.a3 代表文件a3的完整包名变成了A_A 而A_A的上层是没有包的,因为工作路径就是pythonpackagetest\A这变成了顶层目录

文件a.py内容如下:

from .   import a2
print(__package__)
# from ..B import b
class  A1():
    def show(self):
        print("A_A1_show")

注意:此处from . import a2 可以导入成功的原因是a.py的包是A 所以  . 号 代表当前包A ,表示从当前包A导入模块a2 

而注释中的# from ..B import b 导入b是不会成功的因为包A的 .. 上一层没有包,所以会报顶层包之类的错误

ValueError: attempted relative import beyond top-level package

其他文件内容为空

注意:发现如果没有特殊需要包内的__init__.py是否定义对测试没有任何影响,因为测试的__init__.py内容都是空

 

结束

 

<think>好的,用户问的是如何在Jupyter笔记本中使用IPython.display模块中的clear_output函数。首先,我需要确认这个函数的具体用途和基本用法。clear_output主要用于清除输出,特别是在动态更新内容时非常有用,比如显示实时进度或更新图表。 接下来,我应该回忆一下这个函数的基本语法。根据经验,通常需要从IPython.display导入clear_output,然后直接调用它。不过,可能需要配合其他参数,比如wait,来控制是否立即清除输出还是等待新的输出。这时候应该查阅官方文档或者已有的知识库,确保参数的准确性。 然后,用户可能需要具体的示例来理解如何应用。例如,在循环中动态更新输出,这时候使用clear_output可以每次清除之前的输出,显示最新的内容。比如显示一个进度条或者不断更新的数据。这时候需要编写一个简单的代码示例,展示如何导入函数,并在循环中使用它,同时结合打印语句或其他输出函数。 另外,用户可能关心不同参数的效果,尤其是wait参数。当wait设置为True时,会先保留旧输出直到有新输出出现,这在某些情况下可以避免闪烁。而默认情况下,wait是False,立即清除输出。需要分别举例说明这两种情况下的不同效果,帮助用户理解何时使用哪种参数。 还要注意在Jupyter中的使用环境,比如是否需要配合其他库如time来模拟延迟,或者matplotlib来动态更新图表。例如,在绘制动态图表时,每次生成新图表前调用clear_output来清除旧的图表,避免堆积。这时候需要提供相应的代码片段,展示如何结合使用。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明用法,注意事项,并给出多个示例,覆盖不同的使用场景。同时,检查是否有相关的引用或资料需要标注,比如官方文档的链接或者用户提供的引用内容,但根据用户给的引用内容,似乎没有直接关联,所以可能不需要添加额外的引用标识。不过需要确保所有代码示例正确,符合LaTeX格式的要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但在这个问题中可能涉及公式较少,主要关注代码部分。</think>在Jupyter Notebook中使用`clear_output`函数可以实现动态内容更新,主要用于清除单元格输出区域。以下是分步说明: ### 1. 基础用法 ```python from IPython.display import clear_output for i in range(5): print(f"当前进度: {i}/4") clear_output(wait=True) # 清除前一条输出 ``` ### 2. 参数说明 - `wait=False`(默认值):立即清除输出 - `wait=True`:保留旧输出直到新输出产生 ```python # 对比两种模式差异 clear_output(wait=False) # 立即清空输出区域 clear_output(wait=True) # 仅当有新输出时才清除 ``` ### 3. 结合可视化应用 配合`matplotlib`实现动态图表更新: ```python import matplotlib.pyplot as plt import time for i in range(3): plt.plot([1,2,3], [i, i*2, i*3]) plt.show() time.sleep(1) clear_output(wait=True) # 清除前一张图表 ``` ### 4. 进度条实现 ```python from tqdm.notebook import tqdm import time for i in tqdm(range(10)): time.sleep(0.5) clear_output(wait=True) # 清除上一个进度条 ``` ### 注意事项 1. 在经典Notebook和JupyterLab中表现一致 2. 无法清除代码单元格输入区域 3. 与`display()`函数配合使用时: ```python from IPython.display import display for i in range(3): display(f"临时输出 {i}") time.sleep(1) clear_output() ```
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