Python跨目录调用yamlCreation函数报ModuleNotFoundError错误

触发ModuleNotFoundError: No module named 'bss_micro_svcs'的核心原因是Python模块搜索路径和项目结构不匹配，同时代码里还存在两个会导致后续运行失败的隐藏问题：

• 模块搜索路径错误：执行命令时的工作目录是~/Desktop/servicelaunchmgr，被运行的kubectl.py位于嵌套的bss_micro_svcs/bss_micro_svcs/目录下，Python默认会将脚本所在目录加入模块搜索路径，该目录下没有名为bss_micro_svcs的子包，自然无法命中导入规则。
• 目标函数未定义：贴出的templating_to_yaml.py代码全是顶层直接执行的Jinja2渲染逻辑，没有使用def yamlCreation():封装函数，就算导入路径正确，也会抛出找不到yamlCreation属性的错误。
• 硬编码相对路径隐患：代码中写死的模板目录、yaml输出目录都是固定相对路径，只要执行脚本时的工作目录发生变化，就会触发文件不存在的报错。

1. 调整项目结构为标准Python包格式 #

当前项目多嵌套了一层同名bss_micro_svcs目录，先把内层bss_micro_svcs目录下的所有文件（kubectl.py、kubectl_utils文件夹、yamls文件夹）全部剪切到外层bss_micro_svcs目录下，删除空的内层目录。之后在每一层包目录下新建空的__init__.py文件，标识该目录为Python可识别的包，调整后的结构参考：

servicelaunchmgr/  # 命令执行的根目录
└── bss_micro_svcs/  # 顶层业务包
    ├── __init__.py  # 空文件
    ├── kubectl.py
    ├── kubectl_utils/
    │   ├── __init__.py  # 空文件
    │   └── templating_to_yaml.py
    └── yamls/
        ├── templates/
        │   ├── deployment.tmpl
        │   └── services.tmpl
        └── services/
            └── integration/

2. 改造templating_to_yaml.py #

将散落的顶层逻辑封装到yamlCreation函数中，同时替换硬编码路径为基于当前文件位置的动态绝对路径，彻底解决工作目录变化导致的文件找不到问题：

from jinja2 import FileSystemLoader, Environment
import os

# 动态计算路径，不依赖执行时的工作目录
CURRENT_FILE_PATH = os.path.abspath(__file__)
CURRENT_DIR = os.path.dirname(CURRENT_FILE_PATH)
TEMPLATE_DIR = os.path.normpath(os.path.join(CURRENT_DIR, '../yamls/templates'))
OUTPUT_DIR = os.path.normpath(os.path.join(CURRENT_DIR, '../yamls/services/integration'))

def yamlCreation():
    env = Environment(loader=FileSystemLoader(TEMPLATE_DIR))

    # 渲染deployment配置
    deployment_tmpl = env.get_template('deployment.tmpl')
    deployment_content = deployment_tmpl.render(
        deployment_name='nginx-deployment',
        deployment_app='nginx',
        deployment_replicas='3',
        deployment_container_name='nginx',
        deployment_image='nginx:1.14.2',
        deployment_container_port=80
    )
    with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, 'deployment.yaml'), 'w') as f:
        f.write(deployment_content)

    # 渲染service配置
    service_tmpl = env.get_template('services.tmpl')
    service_content = service_tmpl.render(
        service_name='integration-service',
        service_name_space='demo-sandbox',
        service_app='integration',
        service_port=8090,
        target_port=8090
    )
    with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, 'services.yaml'), 'w') as f:
        f.write(service_content)

3. 调整kubectl.py的运行逻辑 #

在文件开头手动将项目根目录加入Python搜索路径，同时增加主入口判断，避免文件被导入时自动执行业务逻辑：

import sys
import os
# 将项目根目录加入模块搜索路径
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)

from bss_micro_svcs.kubectl_utils.templating_to_yaml import yamlCreation

class Kube(Svcs):
    def startService(self, cluster_info, service, service_profile):
        yamlCreation()

if __name__ == '__main__':
    k = Kube()
    k.startService()

调整完成后，进入servicelaunchmgr目录执行脚本即可正常运行。如果运行时提示Jinja2相关导入错误，在虚拟环境中执行pip install jinja2安装依赖即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prince Imam