Kaip išspręsti „ModuleNotFoundError“ sistemoje „Google Colab“.

Python Scripting

Modulio importavimo problemų sprendimas „Google Colab“.

ModuleNotFoundError aptikimas vykdant Python scenarijų sistemoje „Google Colab“ gali būti nemalonus, ypač kai importavimas puikiai veikia bloknoto langelyje. Ši problema dažnai iškyla bandant paleisti scenarijų iš apvalkalo raginimo, todėl gali kilti painiavos ir vėluoti darbo eiga.

Šiame straipsnyje išnagrinėsime įprastą scenarijų, kai „GitHub“ saugykla yra įdiegta „Google Colab“, o konkretus „Python“ scenarijus nepaleidžiamas dėl importavimo klaidos. Pateiksime nuoseklų vadovą, kaip išspręsti šią problemą nepaveikdami esamo importavimo į „Colab“ bloknoto langelius.

komandą apibūdinimas
sys.path.append() Prideda nurodytą katalogą prie Python kelio, kad to katalogo moduliai būtų importuojami.
import sys Importuoja sys modulį, suteikdamas prieigą prie sistemos specifinių parametrų ir funkcijų.
print() Išveda pranešimus į konsolę tikrinimo ir derinimo tikslais.
#!/bin/bash Nurodo, kad scenarijus turi būti vykdomas naudojant Bash apvalkalą.
cd Pakeičia dabartinį katalogą į nurodytą kelią, užtikrinant, kad scenarijus būtų vykdomas teisingame kataloge.
python -c Vykdo Python komandą, perduodamą kaip eilutę tiesiai iš apvalkalo.

ModuleNotFoundError sprendimo supratimas

Python scenarijaus pavyzdys pakoreguoja Python kelią, kad įtrauktų katalogą, kuriame yra norimas modulis. Naudojant ir , užtikriname, kad vertėjas galėtų rasti ir importuoti modulis be klaidų. Šis metodas yra naudingas paleidžiant scenarijų iš apvalkalo eilutės, nes jis apeina numatytuosius modulio paieškos kelio apribojimus. Be to, scenarijuje yra spausdinimo teiginys, patvirtinantis sėkmingą modulio importavimą, vartotojui pateikiant tiesioginį atsiliepimą.

Apvalkalo scenarijus automatizuoja vykdymo procesą, užtikrindamas, kad prieš paleidžiant Python komandą būtų nustatytas teisingas darbo katalogas. Jis prasideda „shebang“ linija, , nurodantis „Bash“ apvalkalo naudojimą. The komanda pakeičia dabartinį katalogą į , užtikrinant, kad scenarijus būtų vykdomas tinkamame kontekste. Paskutinė komanda, python -c "import sys; sys.path.append('/content/QML'); import run_smr", vykdo Python komandą tiesiai iš apvalkalo, atnaujindamas kelią ir paleisdamas norimą scenarijų vienu žingsniu. Šis Python ir apvalkalo scenarijų derinys veiksmingai išsprendžia ModuleNotFoundError „Google Colab“.

ModuleNotFoundError sprendimas sistemoje „Google Colab“.

Python scenarijus, skirtas „Python“ kelio koregavimui

# Add the base directory to the Python path
import sys
sys.path.append('/content/QML')
# Importing the module after updating the path
import QML.bc.UtilFunc as UF
# Verifying the import
print("Module imported successfully!")

Scenarijus, skirtas automatizuoti kelio koregavimą ir scenarijaus vykdymą

Shell scenarijus, skirtas paleisti Python scenarijų teisingu keliu

#!/bin/bash
# Ensure the current working directory is the script's directory
cd /content/QML
# Run the Python script
python -c "import sys; sys.path.append('/content/QML'); import run_smr"

ModuleNotFoundError sprendimas sistemoje „Google Colab“.

Python scenarijus, skirtas „Python“ kelio koregavimui

# Add the base directory to the Python path
import sys
sys.path.append('/content/QML')
# Importing the module after updating the path
import QML.bc.UtilFunc as UF
# Verifying the import
print("Module imported successfully!")

Scenarijus, skirtas automatizuoti kelio koregavimą ir scenarijaus vykdymą

Shell scenarijus, skirtas paleisti Python scenarijų teisingu keliu

#!/bin/bash
# Ensure the current working directory is the script's directory
cd /content/QML
# Run the Python script
python -c "import sys; sys.path.append('/content/QML'); import run_smr"

Importavimo tvarkymas sistemoje „Google Colab“.

Kitas būdas išspręsti problemą „Google Colab“ yra modifikuojant aplinkos kintamasis. Tai galima padaryti tiesiogiai „Colab“ aplinkoje, užtikrinant, kad būtų atpažįstami teisingi visų modulių importavimo keliai. Nustatydami Norėdami įtraukti savo modulių katalogą, galite išvengti problemų, susijusių su modulio skyra tiek nešiojamojo kompiuterio langeliuose, tiek apvalkalo komandose.

Norėdami modifikuoti , galite naudoti modulis Python, kad nustatytumėte aplinkos kintamuosius. Šis metodas suteikia lankstumo ir modulių paieškos kelių kontrolę, todėl lengviau valdyti sudėtingas projekto struktūras. Be to, norėdami supaprastinti procesą ir pagerinti darbo eigos efektyvumą, galite naudoti įtaisytąsias Colab funkcijas, pvz., ląstelių magiją.

  1. Kaip „Google Colab“ modifikuoti PYTHONPATH?
  2. Naudoti modulis aplinkos kintamiesiems nustatyti, pvz., .
  3. Kodėl mano modulio importavimas veikia bloknoto langelyje, bet ne apvalkalo komandoje?
  4. Nešiojamojo kompiuterio langelio ir apvalkalo komanda gali turėti skirtingus darbo katalogus arba aplinkos parametrus. Sureguliuokite arba .
  5. Koks yra komandos sys.path.append() tikslas?
  6. Jis prideda nurodytą katalogą į Python kelią, leidžiantį interpretatoriui rasti ir importuoti modulius iš to katalogo.
  7. Kaip galiu užtikrinti, kad mano scenarijus būtų paleistas tinkamame kataloge?
  8. Naudoti komandą apvalkalo scenarijuje, kad pakeistumėte į atitinkamą katalogą prieš paleisdami Python scenarijų.
  9. Ką scenarijuje atlieka eilutė #!/bin/bash?
  10. Nurodoma, kad scenarijus turi būti vykdomas naudojant „Bash“ apvalkalą.
  11. Ar galiu paleisti „Python“ komandas tiesiai iš „Google Colab“ apvalkalo?
  12. Taip, galite naudoti komanda, kad paleistumėte Python kodą tiesiai iš apvalkalo.
  13. Kaip patikrinti, ar modulis buvo sėkmingai importuotas?
  14. Naudoti pareiškimas po importavimo patvirtinantis, kad modulis buvo įkeltas be klaidų.
  15. Ar reikia koreguoti PYTHONPATH kiekvienam scenarijaus vykdymui?
  16. Taip, jei jūsų scenarijai remiasi pasirinktiniais modulio keliais, pakoreguokite užtikrina nuoseklią modulio skiriamąją gebą.
  17. Ką daryti, jei pakoregavus kelią mano modulis vis tiek nerastas?
  18. Dar kartą patikrinkite katalogo kelius ir įsitikinkite, kad modulių pavadinimai yra teisingi ir ar nėra rašybos klaidų.

Susidūręs su a „Google Colab“ yra įprasta, kai vykdomi scenarijai iš apvalkalo. Ši problema dažnai kyla dėl neteisingų modulio kelių. Reguliuojant aplinkos kintamasis arba scenarijaus Python kelio atnaujinimas gali tai išspręsti. Šio proceso automatizavimas naudojant apvalkalo scenarijus užtikrina, kad bus nustatyti teisingi keliai, išvengiama klaidų ir pagerinamas darbo eigos efektyvumas sistemoje „Colab“.