VS Code / Pylance / Pylint 无法解析导入

Question

总结

我有一个 python 导入，可以在从 VS Code 终端运行时运行，但 VS Code 的编辑器会发出警告。另外，“转到定义”不起作用。

问题

我从图像

tensorflow/tensorflow:1.15.2-py3

创建了一个 docker 容器，然后使用 VS Code 的“Remote-Containers”扩展附加到它。然后我在容器中创建了以下文件。

main.py：

import tensorflow.compat.v1 as tf
print(tf.__version__)

这在 VS Code 终端中运行良好，但编辑器和问题窗格都给我一个

unresolved import 'tensorflow.compat'

警告。另外，“转到定义”在

tf.__version__

上不起作用。

我正在使用多个扩展，但我相信相关的扩展是 Microsoft Python 扩展（安装在容器中）、远程 - 容器扩展，以及现在的 Pylance 扩展（安装在容器中）。

我尝试过的事情

我已经使用默认的

pylint

尝试过此操作，然后在安装

pylance

后也尝试了类似的结果。我还看到了一些关于类似问题的docs，但它们与为项目一部分的模块设置正确的源文件夹位置有关。相反，我的代码在我的项目中似乎可以很好地处理导入/转到定义。 外部库似乎不起作用。

另外，为了这个最小的示例，我已以 root 身份附加到容器，所以我猜测这不是权限提升的问题。

我还尝试禁用除以下扩展之外的所有扩展，但得到了相同的结果：

• 远程 - 容器（本地）
• 远程 - WSL（本地）
• Python（在容器上）
• Jupyter（在容器上，Python 由于某种原因需要）

以上所有扩展均是最新版本。

我也摆弄过设置

python.autocomplete.extraPaths

，但我不确定正确的路径是什么。必须将库添加到全局 python 安装中安装的路径似乎也是错误的，特别是因为我没有使用虚拟环境（它位于 docker 容器等中）。

问题

如何修复 VS Code 以便它识别此导入，并且我可以使用“转到定义”来探索这些张量流函数/类/等？

Answer 1

tldr；

TensorFlow 以 pylint 和 pylance 无法识别的方式定义其某些模块。这些错误并不一定表示设置不正确。

修复：

• pylint： pylint 警告已被安全忽略。
• Intellisense： 目前我知道修复 Intellisense 的最佳方法是将导入替换为它们别名的模块（通过在 repl 中导入别名为

  x

  然后运行

  help(x)

  来找到）。因为在我的例子中别名的目标是内部名称，所以您可能不想将这些更改签入源代码管理。不理想。

详情

关于 linting：tensorflow 似乎以工具无法理解的方式定义其模块。此外，该包似乎是另一个包的某种别名。例如：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.estimator.RunConfig()

上面的代码给出了 pylint 警告并破坏了智能感知。但是，如果您在 REPL 中手动导入上述内容并运行

help(tf)

，它会显示以下包，您可以使用它：

import tensorflow_core._api.v1.compat.v1 as tf
tf.estimator.RunConfig()

第二个示例不会导致 pylint 警告。此外，智能感知功能（转到定义、Ctrl+单击等）也适用于第二个示例。

但是，基于

_api

，第二个包名称看起来是一个内部命名空间，所以我猜最好只使用这个内部名称进行本地调试。

确认/门票

• pylint：我发现了一张关于 pylint 的票证，其中存在几个张量流导入的问题，看起来相关。
• Intellisense：我已经用 pylance 开立了一张票证。

Answer 2

所以对我来说我试图

import pandas as pd 但是我收到了错误

"pd" is not accessedPylance (module) pd 所以我所做的是重新加载扩展 Python IntelliSense(Pylance)，这解决了我的问题。

Answer 3

我也遇到了同样的问题，但是有各种各样的软件包。 我的解决方案是转到 VSCode 设置并搜索

"python.analysis.extraPaths"

，然后添加站点包的路径。

就我而言，我添加了

C:\Code\Python39\Lib\site-packages

，现在工作正常。

Answer 4

通常，为我解决 pylance 问题的方法是将我的

Python 解释器指向 virtualenv 。

打开命令面板

Ctrl + Shift + P

类型：

Python: Select Interpreter

它将显示它实际检测到的所有 python 解释器的列表：

选择

Enter interpreter path

输入本地 venv/bin 文件夹的路径或单击“查找”以使用文件资源管理器进行导航。

你的路径应该类似于：

venv/bin/python3.9

Answer 5

我将“导入tensorflow as tf”更改为“从tensorflow import compat as tf” 它甚至适用于 tf.gfile.Gfile()

Answer 6

这对我有用：

from tensorflow import compat
tf = compat.v1