在安装mechanize后，我似乎无法导入它。
我已经尝试从pip、easy_install和通过python setup.py从这个repo安装:https://github.com/abielr/mechanize。所有这些都无济于事，因为每次我输入Python交互时，我得到:
Python 2.7.3 (default, Aug 1 2012, 05:14:39)
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import mechanize
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mechanize
>>>
我之前运行的安装报告已经成功完成，因此我希望导入能够正常工作。是什么导致了这个错误?
当前回答
对我来说最简单的解决方案，但我在这篇文章中没有提到:
我安装了多个版本的Python，但试图使用Python3.7 -所以我必须使用:
Sudo pip3.7 install <package> . sh
其他回答
在重新定位的虚拟环境(venv)中也会出现此问题。
我有一个项目，在根目录中设置了venv。后来我创建了一个新用户，并决定将项目移动到这个用户。我没有只移动源文件并重新安装依赖项，而是将整个项目连同venv文件夹一起移动到新用户。
在此之后，我安装的依赖项被添加到全局site-packages文件夹中，而不是venv中的文件夹中，因此在这个env中运行的代码无法访问这些依赖项。
要解决这个问题，只需删除venv文件夹并重新创建它，如下所示:
$ deactivate
$ rm -rf venv
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt
在我的情况下，这是模块中缺少init.py文件的问题，我想在Python 2.7环境中导入该文件。
Python 3.3+具有隐式命名空间包，允许它在没有init.py文件的情况下创建包。
在PyCharm中，我通过更改项目解释器路径解决了这个问题。
文件->设置->项目->项目解释器
File -> Invalidate缓存…之后可能需要。
在我的例子中，我运行pip install Django==1.11，它不会从python解释器中导入。
浏览pip的命令，我发现pip show是这样的:
> pip show Django
Name: Django
Version: 1.11
...
Location: /usr/lib/python3.4/site-packages
...
注意位置显示的是'3.4'。我发现python-命令被链接到python2.7
/usr/bin> ls -l python
lrwxrwxrwx 1 root root 9 Mar 14 15:48 python -> python2.7
就在它旁边，我发现了一个名为python3的链接，所以我使用了它。还可以将链接更改为python3.4。这也能解决问题。
当您通过easy_install或pip安装时，它是否成功完成?全输出是多少?您正在使用哪个python安装?如果您正在将模块安装到系统目录(如果您正在使用系统python安装)，则可能需要在使用安装命令之前使用sudo。你的问题中没有太多有用的信息，但是一些工具可能会有帮助，包括:
echo $PYTHONPATH and/or echo $PATH: when importing modules, Python searches one of these environment variables (lists of directories, : delimited) for the module you want. Importing problems are often due to the right directory being absent from these lists which python, which pip, or which easy_install: these will tell you the location of each executable. It may help to know. Use virtualenv, like @JesseBriggs suggests. It works very well with pip to help you isolate and manage the modules and environment for separate Python projects.
