1. 在import中的相对路径和绝对路径
# py文件：所有以.py结尾的文件
# py脚本：不被import，能直接运行的py文件，一般会import别的py文件
# python包：被import使用，一般不能直接运行的py文件，一般只包含函数/类，调试时需要调用if __main__语句
# 搜索路径
# 指python以 绝对路径 形式导入包时的所有可能路径前缀，整个程序不管在哪个py文件里 搜索路径 是相同的
# 默认 搜索路径 按顺序包括：程序入口py脚本的当前路径、python包安装路径，当存在重名时，注意顺序问题
# 程序入口py脚本的当前路径只有一个，指整个程序入口的唯一py脚本的当前路径，如下是 搜索路径 查看方式
import sys
print(sys.path) # 整个程序不管import多少个python包，其程序入口只有一个py脚本
# sys.path.append("/xx/xx/xx") # 增加 搜索路径 的方式
# 绝对路径
# 是以 搜索路径 为前缀，拼接下面xxx后形成完整的python包调用路径
import xxx # xxx可以是文件夹/py包文件
from xxx import abc # xxx可以是文件夹/py包文件，abc可以是文件夹/py包文件/变量/函数/类
# 相对路径
# 是以 当前执行import语句所在py文件的路径 为参考，拼接下面的.xxx/..xxx后形成完整的python包调用路径
# 但是需要注意，相对路径 只能在python包中使用，不能在程序入口py脚本里使用，否则会报错
# 当单独调试python包时，调用if __main__语句，相对路径同样报错，原因是此时py文件变py脚本不再是python包
from .xxx import xxx # 当前路径
from ..xxx import xxx # 当前路径的上一级路径参考链接：python相对导入常见问题和解决方案 – 知乎
2. __init__.py脚本在import中作用
在X文件夹下的__init__.py文件的作用是，让python解析器知晓X模块下包含哪些子模块，以便在非import语句中使用“.”运算符时，能够访问到X模块下的子模块，当然相应的在__init__.py文件中需要有相应正确的python语句，否则也无效。如果在X文件夹中不存在__init__.py文件，那不能在非import语句中使用“.”运算符进行子模块的访问，只能在import语句中直接导入py文件中的类/函数/变量，不能导入模块。例如：import xxx.yyy.a和from xxx.yyy import a，如果yyy是py文件，a是该文件中的类/函数/变量，在没有__init__.py文件的情况下是可以成功使用的；但如果a是py文件，且yyy文件夹下没有正确的__init__.py文件，那就会报错，原因是python解析器不知道yyy文件夹下有哪些子模块。
2.1 在 __init__.py中import语句
测试目录结构和测试代码如下：
##################################################
# test1_py.py
print("this is test1")
test1_v = 0
# __init__.py test1
print("this is test1 __init__")
from . import bag1
from . import bag2
from . import test1
from .bag1 import bag1_py
##################################################
# bag1_py.py
print("this is bag1")
bag1_v = 1
# __init__.py bag1
print("this is bag1 __init__")
from . import bag1_py
##################################################
# bag2_py.py
print("this is bag2")
bag2_v = 2
# __init__.py bag2
print("this is bag2 __init__")测试结果如下：
# No.1
print("#################################################### 1")
from test1.test1_py import test1_v as a
from test1.bag1.bag1_py import bag1_v as b
from test1.bag2.bag2_py import bag2_v as c
print(a+b+c)
# result:
#################################################### 1
this is test1 __init__
this is bag1 __init__
this is bag1
this is bag2 __init__
this is test1
this is bag2
3
# 这说明：
# 1. 所有import x语句或from x import x语句所经过的路径下的__init__.py文件都会被执行一遍
# 2. 所有被导入类/函数/变量所在的python包会被完整的执行一遍
-----------------------------------------------------------------------------------------
# No.2
print("#################################################### 2")
from test1 import test1_py
from test1.bag1 import bag1_py
from test1.bag2 import bag2_py
print(test1_py.test1_v + bag1_py.bag1_v + bag2_py.bag2_v)
# result:
#################################################### 2
this is test1 __init__
this is bag1 __init__
this is bag1
this is bag2 __init__
this is test1
this is bag2
3
# 这说明：
# 1. from x import x语句最后的import部分可以是类/函数/变量或者py文件
-----------------------------------------------------------------------------------------
# No.3
print("#################################################### 3")
from test1 import test1_py
from test1 import bag1
from test1 import bag2
print(test1_py.test1_v + bag1.bag1_py.bag1_v)
print(test1_py.test1_v + bag1.bag1_py.bag1_v + bag2.bag2_py.bag2_v) # 运行报错
# result:
#################################################### 3
this is test1 __init__
this is bag1 __init__
this is bag1
this is bag2 __init__
this is test1
1
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 21, in <module>
print(test1_py.test1_v + bag1.bag1_py.bag1_v + bag2.bag2_py.bag2_v)
AttributeError: module 'test1.bag2' has no attribute 'bag2_py'
# 这说明：
# 1. 最后一句报错的原因是在bag2文件夹下的__init__.py文件中，没有写from . import bag2_py，
# 所以python解析器无法获知在bag2这一级之下包含哪些包，进而无法完成访问操作，所以在某级文件夹下
# 没有__init__.py文件或者文件中没有通过import语句写清楚该文件夹下所包含的子文件或子包时，
# python解析器无法通过.操作获取子文件或子包下的类/函数/变量，这就是__init__.py文件的第一个作用
-----------------------------------------------------------------------------------------
# No.4
print("#################################################### 4")
import test1
print(test1.test1_py.test1_v + test1.bag1_py.bag1_v) # 注意跨级访问
print(test1.test1_py.test1_v + test1.bag1.bag1_py.bag1_v)
print(test1.test1_py.test1_v + test1.bag1.bag1_py.bag1_v + test1.bag2_py.bag2.bag2_v) # 运行报错
# result:
#################################################### 4
this is test1 __init__
this is bag1 __init__
this is bag1
this is bag2 __init__
this is test1
1
1
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 28, in <module>
print(test1.test1_py.test1_v + test1.bag1.bag1_py.bag1_v + test1.bag2_py.bag2.bag2_v)
AttributeError: module 'test1' has no attribute 'bag2_py'
# 这说明：
# 1. 第一个print语句存在跨级访问，访问bag1_py时跨过了bag1，原因是在test1文件夹下的__init__.py中
# 有from .bag1 import bag1_py语句，相当于告诉了python解析器在test1下一级存在bag1_py子模块
# 当然这也不会影响原本的非跨级访问
# 2. 最后一个print语句报错的原因同实验3，在bag2文件夹下的__init__.py文件中，没有写from . import bag2_py
-----------------------------------------------------------------------------------------2.2 在 __init__.py中__all__变量
测试目录结构和测试代码如下：
##################################################
# test2_py.py
print("this is test2")
test2_v = 0
# __init__.py test2
print("this is test2 __init__")
__all__ = ["test2_py", "bag1" , "bag2"]
##################################################
# bag1_py.py
print("this is bag1")
bag1_v = 1
# __init__.py bag1
print("this is bag1 __init__")
__all__ = ["bag1_py"]
##################################################
# bag2_py.py
print("this is bag2")
bag2_v = 2
# __init__.py bag2
print("this is bag2 __init__")测试结果如下：
# No.1
print("#################################################### 1")
from test2 import *
print(test2_py.test2_v)
print(bag1.bag1_py.bag1_v) # 运行报错
print(bag2.bag2_py.bag2_v) # 运行报错
# result:
#################################################### 1
this is test2 __init__
this is test2
this is bag1 __init__
this is bag2 __init__
0
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 34, in <module>
print(bag1.bag1_py.bag1_v)
AttributeError: module 'test2.bag1' has no attribute 'bag1_py'
# 这说明：
# 1. 在__init__.py文件中__all__变量的作用是告诉python解析器，在当前文件夹下所包含的python包，但是
# 其仅仅在from import * 语句下才有效，这也解释了为何后两个print语句运行报错，原因是在bag1和bag2文件夹
# 下的__init__.py文件中，仅仅包含__all__变量，不包含import的内容
-----------------------------------------------------------------------------------------
# No.2
print("#################################################### 2")
from test2.bag1 import *
print(bag1_py.bag1_v)
from test2.bag2 import *
print(bag2_py.bag2_v) # 运行报错
# result:
#################################################### 2
this is test2 __init__
this is bag1 __init__
this is bag1
1
this is bag2 __init__
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 42, in <module>
print(bag2_py.bag2_v)
NameError: name 'bag2_py' is not defined
# 这说明：
# 1. 在整个程序中，同一个__init__.py文件python包不管被调用多少次，都仅仅运行一次
# 2. 运行报错原因同实验1
-----------------------------------------------------------------------------------------参考连接：Python 中的 __init__.py 和__all__ 详解 – 知乎
3. 模块导入与函数调用的区别
测试目录结构和测试代码如下：
##################################################
# test31.py
a = [0]
##################################################
# test32.py
from .test31 import a
a.append(1)
##################################################
# test33.py
from .test31 import a
a.append(2)测试结果如下：
# No.1
print("#################################################### 1")
import test3.test31
print(test3.test31.a)
from test3.test32 import a
print(a, test3.test31.a)
from test3.test33 import a
print(a, test3.test31.a)
result:
#################################################### 1
[0]
[0, 1] [0, 1]
[0, 1, 2] [0, 1, 2]
# 这说明：
# 1. 在import xxx语句被执行时，被导入模块所在的py文件会被完整执行一遍，其生成的所有类/函数/变量会
# 存在xxx这个局部范围内，外部无法直接访问，且这个局部范围内的所有数据在程序运行结束前并不会自动消失
# 访问这个局部范围内数据的方式有两种，第一是xxx.name的方式，第二是from xxx import name，所以
# 在python编程中，不要随便引入无用的python包或者在引入python包时引入了过大的范围，否则会浪费内存
# 2. 在程序的整个运算过程中，每个被import的python包仅仅会被执行一次
-----------------------------------------------------------------------------------------
# No.2
print("#################################################### 2")
import test3.test32 # 其首先调用test31生成a，然后调用test32修改a，整个过程都是隐式的，用户看不到a
from test3.test33 import a
print(a)
result:
#################################################### 2
[0, 1, 2]
# 这说明：
# 1. 在import xxx语句被执行时，被导入模块所在的py文件会被完整执行一遍，其生成的所有类/函数/变量会
# 存在xxx这个局部范围内，且这些类/函数/变量允许被隐式调用，并不强迫显式调用通过上面的实验可以发现模块导入与函数调用的区别非常大。
函数调用时，函数体内的程序会被执行一遍，但函数调用结束后，内存中仅仅会保留return的数据，其它数据均会被自动删除，且函数再次被调用时，函数体内的程序会重新执行一遍。
模块导入时，模块内的程序会被执行一遍，且不要求显式执行，但模块导入完成后，内存中的抽象局部范围内会完整的保存所有数据，直至程序运行结束，且模块再次被导入时，模块内的程序不会再被执行。
4. mmcv中的模块导入
mmcv是建立在torch基础上的深度学习库，其封装性和模块化更好，但是相应带来的问题是调试不方便。mmcv的基础是注册机制，注册机制将类定义和类调用进行了隔离，所有类事先定义好并写入一个注册器字典中，在类被调用时，直接从字典中寻找相应的类然后使用。所以当调用某个类时，如果想要查看类的定义，以及类是在何时被写入注册器字典的，这个都变得非常麻烦。如果想要查看类的定义，需要去安装路径或当前路径中一层层翻找。最麻烦的是寻找该类是在何时被写入注册器字典的，这个就牵扯到前面所讲的“相对路径与绝对路径”和“import相关知识”。具体案例如下所示。
目录结构和相关代码如下：(mmdet3d下有datasets，datasets下有pipelines，pipelines下有loading.py)
##################################################
# __init__.py datasets
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
from mmdet.datasets.builder import build_dataloader
from .builder import DATASETS, build_dataset
from .custom_3d import Custom3DDataset
from .custom_3d_seg import Custom3DSegDataset
from .kitti_dataset import KittiDataset
from .kitti_mono_dataset import KittiMonoDataset
from .lyft_dataset import LyftDataset
from .nuscenes_dataset import NuScenesDataset
from .nuscenes_mono_dataset import NuScenesMonoDataset
# yapf: disable
from .pipelines import (BackgroundPointsFilter, GlobalAlignment,
GlobalRotScaleTrans, IndoorPatchPointSample,
IndoorPointSample, LoadAnnotations3D,
LoadPointsFromFile, LoadPointsFromMultiSweeps,
NormalizePointsColor, ObjectNameFilter, ObjectNoise,
ObjectRangeFilter, ObjectSample, PointSample,
PointShuffle, PointsRangeFilter, RandomDropPointsColor,
RandomFlip3D, RandomJitterPoints,
VoxelBasedPointSampler)
# yapf: enable
from .s3dis_dataset import S3DISDataset, S3DISSegDataset
from .scannet_dataset import ScanNetDataset, ScanNetSegDataset
from .semantickitti_dataset import SemanticKITTIDataset
from .sunrgbd_dataset import SUNRGBDDataset
from .utils import get_loading_pipeline
from .waymo_dataset import WaymoDataset
__all__ = [
'KittiDataset', 'KittiMonoDataset', 'build_dataloader', 'DATASETS',
'build_dataset', 'NuScenesDataset', 'NuScenesMonoDataset', 'LyftDataset',
'ObjectSample', 'RandomFlip3D', 'ObjectNoise', 'GlobalRotScaleTrans',
'PointShuffle', 'ObjectRangeFilter', 'PointsRangeFilter',
'LoadPointsFromFile', 'S3DISSegDataset', 'S3DISDataset',
'NormalizePointsColor', 'IndoorPatchPointSample', 'IndoorPointSample',
'PointSample', 'LoadAnnotations3D', 'GlobalAlignment', 'SUNRGBDDataset',
'ScanNetDataset', 'ScanNetSegDataset', 'SemanticKITTIDataset',
'Custom3DDataset', 'Custom3DSegDataset', 'LoadPointsFromMultiSweeps',
'WaymoDataset', 'BackgroundPointsFilter', 'VoxelBasedPointSampler',
'get_loading_pipeline', 'RandomDropPointsColor', 'RandomJitterPoints',
'ObjectNameFilter'
]
##################################################
# __init__.py pipelines
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
from mmdet.datasets.pipelines import Compose
from .dbsampler import DataBaseSampler
from .formating import Collect3D, DefaultFormatBundle, DefaultFormatBundle3D
from .loading import (LoadAnnotations3D, LoadImageFromFileMono3D,
LoadMultiViewImageFromFiles, LoadPointsFromFile,
LoadPointsFromMultiSweeps, NormalizePointsColor,
PointSegClassMapping, ImageViewAugmentation, BEVDataAugmentation)
from .test_time_aug import MultiScaleFlipAug3D
from .transforms_3d import (BackgroundPointsFilter, GlobalAlignment,
GlobalRotScaleTrans, IndoorPatchPointSample,
IndoorPointSample, ObjectNameFilter, ObjectNoise,
ObjectRangeFilter, ObjectSample, PointSample,
PointShuffle, PointsRangeFilter,
RandomDropPointsColor, RandomFlip3D,
RandomJitterPoints, VoxelBasedPointSampler)
__all__ = [
'ObjectSample', 'RandomFlip3D', 'ObjectNoise', 'GlobalRotScaleTrans',
'PointShuffle', 'ObjectRangeFilter', 'PointsRangeFilter', 'Collect3D',
'Compose', 'LoadMultiViewImageFromFiles', 'LoadPointsFromFile',
'DefaultFormatBundle', 'DefaultFormatBundle3D', 'DataBaseSampler',
'NormalizePointsColor', 'LoadAnnotations3D', 'IndoorPointSample',
'PointSample', 'PointSegClassMapping', 'MultiScaleFlipAug3D',
'LoadPointsFromMultiSweeps', 'BackgroundPointsFilter',
'VoxelBasedPointSampler', 'GlobalAlignment', 'IndoorPatchPointSample',
'LoadImageFromFileMono3D', 'ObjectNameFilter', 'RandomDropPointsColor',
'RandomJitterPoints', 'ImageViewAugmentation', 'BEVDataAugmentation'
]
##################################################
# loading.py
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
import cv2
import mmcv
import numpy as np
from mmdet3d.core.points import BasePoints, get_points_type
from mmdet.datasets.builder import PIPELINES
from mmdet.datasets.pipelines import LoadAnnotations, LoadImageFromFile
@PIPELINES.register_module(force=True)
class LoadMultiViewImagesFromFiles(object):
"""Load multi channel images from a list of separate channel files.
Expects results['img_filename'] to be a list of filenames.
Args:
to_float32 (bool): Whether to convert the img to float32.
Defaults to False.
color_type (str): Color type of the file. Defaults to 'unchanged'.
"""
def __init__(self, to_float32=False, color_type='unchanged'):
self.to_float32 = to_float32
self.color_type = color_type测试结果如下：
# No.1
print("#################################################### 1")
from mmdet3d.datasets.pipelines.loading import PIPELINES
print(type(PIPELINES.module_dict))
print(len([key for key in PIPELINES.module_dict]))
print(PIPELINES.module_dict["LoadMultiViewImagesFromFiles"])
print("end")
result:
#################################################### 1
<class 'dict'>
67
<class 'mmdet3d.datasets.pipelines.loading.LoadMultiViewImagesFromFiles'>
end
# 这说明：
# 1. 在调用from mmdet3d.datasets.pipelines.loading import PIPELINES这句话时，会执行loading
# 这个python包，相应的会执行包中的from mmdet.datasets.builder import PIPELINES，此时PIPELINES
# 这个类对象已经定义完成并写入了很多基础类，然后执行包中的LoadMultiViewImagesFromFiles类定义，
# 并写入PIPELINES这个类对象，所以我们可以确定LoadMultiViewImagesFromFiles这个类写入PIPELINES
# 的时刻，但是依然无法确定PIPELINES这个类的定义时刻，以及基础类写入的时刻，事实上PIPELINES类在整个
# 程序运行过程中会被调用多次，但仅仅第一次调用时有效，此时才会定义这个类对象，但想要确定哪一次调用
# 才是第一次调用，这个非常困难，也没有必要知道，如果在调试程序时，发现某类对象没有，那就加上import
# 语句进行调用就可以了，如果该类对象已经有了，那就直接使用，这正是mmcv对新手非常不友好的地方之一
-----------------------------------------------------------------------------------------mmdet，mmseg和mmdet3d包在通过import语句直接导入时，例如：import mmdet3d，其仅仅是检查版本号，并不解析实际有效功能的__init__.py文件，需要具体功能时，需要导入更深层次的模块，例如：import mmdet3d.datasets。mmdet3d最外层的__init__.py文件代码如下：
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
import mmcv
import mmdet
import mmseg
from .version import __version__, short_version
def digit_version(version_str):
digit_version = []
for x in version_str.split('.'):
if x.isdigit():
digit_version.append(int(x))
elif x.find('rc') != -1:
patch_version = x.split('rc')
digit_version.append(int(patch_version[0]) - 1)
digit_version.append(int(patch_version[1]))
return digit_version
mmcv_minimum_version = '1.3.8'
mmcv_maximum_version = '1.4.0'
mmcv_version = digit_version(mmcv.__version__)
assert (mmcv_version >= digit_version(mmcv_minimum_version)
and mmcv_version <= digit_version(mmcv_maximum_version)), \
f'MMCV=={mmcv.__version__} is used but incompatible. ' \
f'Please install mmcv>={mmcv_minimum_version}, <={mmcv_maximum_version}.'
mmdet_minimum_version = '2.14.0'
mmdet_maximum_version = '3.0.0'
mmdet_version = digit_version(mmdet.__version__)
assert (mmdet_version >= digit_version(mmdet_minimum_version)
and mmdet_version <= digit_version(mmdet_maximum_version)), \
f'MMDET=={mmdet.__version__} is used but incompatible. ' \
f'Please install mmdet>={mmdet_minimum_version}, ' \
f'<={mmdet_maximum_version}.'
mmseg_minimum_version = '0.14.1'
mmseg_maximum_version = '1.0.0'
mmseg_version = digit_version(mmseg.__version__)
assert (mmseg_version >= digit_version(mmseg_minimum_version)
and mmseg_version <= digit_version(mmseg_maximum_version)), \
f'MMSEG=={mmseg.__version__} is used but incompatible. ' \
f'Please install mmseg>={mmseg_minimum_version}, ' \
f'<={mmseg_maximum_version}.'
__all__ = ['__version__', 'short_version']
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