Python에서 스크립트 내에서 모듈 가져 오기 클래스

Question

내 자신의 클래스를 정의하는 데 두 가지 문제가 있습니다. 첫째, 가장 기본적인 문제는 파이썬 스크립트를 작성하여 두 번째 스크립트로 가져 오려고 할 때 가져 오기가 실패합니다 (스크립트가 같은 디렉토리에 있음). 예를 들어, 내가 스크립트라고 first.py 썼다 : 나는 두 번째 스크립트로이 문제를 가져 오려고하면

def foo(): print("foo") 

, 나는

import first 

first.foo() 

ImportError: No module named first 

둘째 '을 (를) 찾을 수없는 모듈'을 얻을를, 나는 스크립트를 썼다 비선형 회귀에 대한 클래스를 정의합니다. 스크립트는 클래스 내의 모듈을 가져옵니다. 그러나 클래스의 외부 모듈도 가져와야합니다. 모듈은 클래스 정의의 내부와 외부 모두 가져 오지 않은 경우 스크립트가 작동하지 않습니다

내가 다른 스크립트에이 클래스를 가져 오려고 내가 할 수 없기 때문에 이러한 문제가 관련되어

class NLS: 
    ''' This provides a wrapper for scipy.optimize.leastsq to get the relevant output for nonlinear least squares. 
    Although scipy provides curve_fit for that reason, curve_fit only returns parameter estimates and covariances. 
    This wrapper returns numerous statistics and diagnostics''' 
    # IMPORT THE MODULES THE FIRST TIME - WILL NOT RUN WITHOUT THESE 
    import numpy as np 
    from scipy.optimize import leastsq 
    import scipy.stats as spst 


    def __init__(self, func, p0, xdata, ydata): 

     # Check the data 
     if len(xdata) != len(ydata): 
      msg = 'The number of observations does not match the number of rows for the predictors' 
      raise ValueError(msg) 

     # Check parameter estimates 
     if type(p0) != dict: 
      msg = "Initial parameter estimates (p0) must be a dictionry of form p0={'a':1, 'b':2, etc}" 
      raise ValueError(msg) 

     self.func = func 
     self.inits = p0.values() 
     self.xdata = xdata 
     self.ydata = ydata 
     self.nobs = len(ydata) 
     self.nparm= len(self.inits) 

     self.parmNames = p0.keys() 

     for i in range(len(self.parmNames)): 
      if len(self.parmNames[i]) > 5: 
       self.parmNames[i] = self.parmNames[i][0:4] 

     # Run the model 
     self.mod1 = leastsq(self.func, self.inits, args = (self.xdata, self.ydata), full_output=1) 

     # Get the parameters 
     self.parmEsts = np.round(self.mod1[0], 4) 

     # Get the Error variance and standard deviation 
     self.RSS = np.sum(self.mod1[2]['fvec']**2) 
     self.df = self.nobs - self.nparm 
     self.MSE = self.RSS/self.df 
     self.RMSE = np.sqrt(self.MSE) 

     # Get the covariance matrix 
     self.cov = self.MSE * self.mod1[1] 

     # Get parameter standard errors 
     self.parmSE = np.diag(np.sqrt(self.cov)) 

     # Calculate the t-values 
     self.tvals = self.parmEsts/self.parmSE 

     # Get p-values 
     self.pvals = (1 - spst.t.cdf(np.abs(self.tvals), self.df))*2 

     # Get biased variance (MLE) and calculate log-likehood 
     self.s2b = self.RSS/self.nobs 
     self.logLik = -self.nobs/2 * np.log(2*np.pi) - self.nobs/2 * np.log(self.s2b) - 1/(2*self.s2b) * self.RSS 

     del(self.mod1) 
     del(self.s2b) 
     del(self.inits)   

    # Get AIC. Add 1 to the df to account for estimation of standard error 
    def AIC(self, k=2): 
     return -2*self.logLik + k*(self.nparm + 1) 

    del(np) 
    del(leastsq) 

    # Print the summary 
    def summary(self): 
     print 
     print 'Non-linear least squares' 
     print 'Model: ' + self.func.func_name 
     print 'Parameters:' 
     print "    Estimate  Std. Error  t-value  P(>|t|)" 
     for i in range(len(self.parmNames)): 
      print "% -5s   % 5.4f  % 5.4f   % 5.4f  % 5.4f" % tuple([self.parmNames[i], self.parmEsts[i], self.parmSE[i], self.tvals[i], self.pvals[i]])     
     print 
     print 'Residual Standard Error: % 5.4f' % self.RMSE 
     print 'Df: %i' % self.df 


## EXAMPLE USAGE 
import pandas as pd 
# IMPORT THE MODULES A SECOND TIME. WILL NOT RUN WITHOUT THESE 
import numpy as np 
from scipy.optimize import leastsq 
import scipy.stats as spst 

# Import data into dataframe 
respData = pd.read_csv('/Users/Nate/Documents/FIU/Research/MTE_Urchins/Data/respiration.csv') 

# Standardize to 24 h 
respData['respDaily'] = respData['C_Resp_Mass'] * 24 

# Create the Arrhenius temperature 
respData['Ar'] = -1/(8.617 * 10**-5 * (respData['Temp']+273)) 

# Define the likelihood null model 
def nullMod(params, mass, yObs): 
    a = params[0] 
    c = params[1]  
    yHat = a*mass**c 
    err = yObs - yHat 
    return(err) 


p0 = {'a':1, 'b':1} 

tMod = NLS(nullMod, p0, respData['UrchinMass'], respData['respDaily']) 

tMod.summary() 

tMod.AIC() 

tMod.logLik 

(로 첫 번째 문제에서). 아무도 나에게 무슨 일이 일어나는지 말해 줄 수 있니?

업데이트

난 그냥 스크립트를 가져올 수있는 시작했다. 시작 경로에서 그 펑키 한 클린이 마침내 어떻게 든 삭제 된 것 같습니다. 그게 뭔지 전혀 모르겠다. 그러나, 나는 아직도 왜, 내 클래스 정의에서 필요한 모듈을 가져올 경우, 나는 다른 스크립트에서도 가져와야한다는 것을 이해하지 못한다. 내 수업이 모듈을 가져 오면 전 세계적으로 가져올 필요가 없어 보인다. 이 올바른지?

Answer 1

zhangxaochen의 첫 번째 의견은 문제 번호 1의 가장 좋은 시작 지점이라고 생각합니다. sys.path는 모듈을 가져올 때 파이썬이 검색하는 모든 경로를 포함해야합니다. '() os.path.dirname (sys.argv에 [0])

다음으로 같은 디렉토리를 반환

확인 os.getcwd :이이 일을 해결하기 위해 내가 통과하려는 단계입니다 d 해당 경로가 sys.path 목록에 있는지 확인하십시오.

모두 그 확인해보세요 ....