python自建的module包__init __

__init__ 是一个特殊的 Python 模块，它在一个包被导入时被执行。它通常被用来初始化包的状态或执行一些必要的设置操作。当你创建一个包时，你可以在包的根目录下创建一个 __init__.py 文件来定义这个包的初始化行为。

在这个 __init__.py 文件中，你可以编写一些代码来执行各种操作，例如导入子模块、定义包级别的变量或函数等。当你导入这个包时，这些代码将会被执行。

下面是一个示例：

# 包的 __init__.py 文件

print("包被导入了！")

# 导入子模块
from . import module1
from . import module2

# 定义包级别的变量
package_variable = 42

# 定义包级别的函数
def package_function():
    print("这是一个包级别的函数")

当你导入这个包时，__init__.py 文件中的代码将会被执行，并且你可以访问导入的子模块、包级别的变量和函数。例如，你可以这样使用它们：

import package

# 输出：包被导入了！
package.package_function()  # 输出：这是一个包级别的函数
print(package.package_variable)  # 输出：42

总之，__init__.py 文件是一个在包被导入时执行的特殊文件，用于初始化包的状态和执行必要的设置操作。

相关问题

python自建的module包空__init __

是的，当一个Python包中的__init__.py文件为空时，它被称为一个空的__init__模块。这个文件通常被放置在包的顶级文件夹中，并且在导入包时会被自动执行。尽管它是空的，但它仍然是必要的，因为它标志着该文件夹是一个包，并且允许你将其他模块导入到该包中。你可以在这个空的__init__.py文件中添加一些初始化代码或者导入语句，以便在导入包时执行特定的操作。

File "E:\Envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 21, in <module> from tensorflow.python import tf2 File "E:\Envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 41, in <module> from tensorflow.python.tools import module_util as _module_util File "E:\Envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 46, in <module> from tensorflow.python import data

这是一个导入错误，通常是因为 TensorFlow 和 Keras 版本不兼容导致的。您可以尝试更新 TensorFlow 和 Keras 到最新版本，并确保它们兼容。如果问题仍然存在，建议您检查系统环境变量是否正确设置，例如确认 Python 解释器和 TensorFlow 版本是否匹配。另外，您也可以考虑使用虚拟环境或 Anaconda 等工具来管理 Python 环境，以避免不同版本之间的冲突。