Unable to import Python module
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với LHIPA.py và chương trình Julia được hiển thị trong issue, sau đó tái hiện ModuleNotFoundError trong môi trường PythonCall được hiển thị. So sánh sys.path được báo cáo và các distribution đã cài đặt với lần thử import; công việc được xem là hoàn tất khi xác định được PythonCall hay việc import module/package là nguyên nhân và ghi lại một cách giải quyết đã được xác minh.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
To be honest, I'm a little perplexed at how this is failing.
For a background, I need to import a python file that I wrote and is stored in the local directory (LHIPA.py). That file, in turn, needs to import PyWavelets, which has been installed in the .Condapkg environment. I have confirmed in my Julia program as well as in the python file that it is using the python environment created by PythonCall.jl. I've also confirmed, in the Python program, that PyWavelets is an installed package, yet I get this error message: ERROR: Python: ModuleNotFoundError: No module named 'pywavelets'
First the Julia program as well as its output:
...
ENV["JULIA_CONDAPKG_BACKEND"] = "Null"
ENV["JULIA_PYTHONCALL_EXE"] = raw"/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/lib/python3.11'"
using PythonCall
println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
println("\n PythonCall is using", PythonCall.python_executable_path())
println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
pth = (@__DIR__) # Path where the python routines are
pyimport("sys").path.append(pth) # append path
println("sys.path = ", pyimport("sys").path)
println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
println("ENV['JULIA_CONDAPKG_BACKEND'] = ", ENV["JULIA_CONDAPKG_BACKEND"] )
println("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
println("ENV['JULIA_PYTHONCALL_EXE'] = ", ENV["JULIA_PYTHONCALL_EXE"] )
LH = pyimport("LHIPA")
And the output looks as expected:
PythonCall is using/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/bin/python
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
sys.path = ['/Users/MattPetersonsAccount/.julia/packages/PythonCall/83z4q/pysrc',
'/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/lib/python311.zip',
'/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/lib/python3.11',
'/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/lib/python3.11/lib-dynload',
'/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/lib/python3.11/site-packages',
'/Users/MattPetersonsAccount/Documents/Development/PsychoPy/Spatial n-back 2']
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
ENV['JULIA_CONDAPKG_BACKEND'] = Null
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
ENV['JULIA_PYTHONCALL_EXE'] = /Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default/lib/python3.11'
The Python file, LHIPA.py, looks like this:
from platform import python_version
print("LHIPA python version is: ",python_version())
import importlib_metadata
dists = importlib_metadata.distributions()
for dist in dists:
name = dist.metadata["Name"]
version = dist.version
print(f'found distribution {name}=={version}')
import sys
print("\n",sys.prefix,"\n")
import math
import PyWavelets
And again, the output is as expected:
LHIPA python version is: 3.11.0
found distribution setuptools==82.0.1
found distribution wheel==0.46.3
found distribution importlib_metadata==8.7.1
found distribution pip==26.0.1
found distribution packaging==26.0
found distribution numpy==2.4.4
found distribution PyWavelets==1.9.0
found distribution zipp==3.23.0
/Users/MattPetersonsAccount/.julia/environments/v1.11/.CondaPkg/.pixi/envs/default
So, I've confirmed that Julia and Python are using the same environment (unless one of them is reporting incorrectly, or there is an error in front of my eyes I am missing) and I've confirmed that PyWavelets in the Python environment. Yet, I get an import error.
Any ideas? Is there something blatantly obvious that I'm missing?
- Ngôn ngữ chính
- Julia
- Star
- 1.1k
- Fork
- 89
- Merge trung bình
- 2 ngày 15 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 7
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của JuliaPy/PythonCall.jl
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
JuliaPy/PythonCall.jl#828 · 7 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
JuliaPy/PythonCall.jl#809 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Locking julia dependenciesĐang mởenhancement
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
JuliaPy/PythonCall.jl#805 · 4 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
enhancement
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 68/100
JuliaPy/PythonCall.jl#796 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
enhancement
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
JuliaPy/PythonCall.jl#790 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của JuliaPy/PythonCall.jl
Issue tương tự
-
documentation
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 6 ngày
-
broken links in docsĐang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
JuliaPhysics/BeamletOptics.jl#127 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Chains resumed from `initial_state` take `num_warmup + 1` warm-up stepsCó thể đã có người làm @thevolatilebit đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
TuringLang/AbstractMCMC.jl#220 ·
-
found-by-agent
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
exanauts/SparseDirectSolver.jl#92 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày