【不降级的解决方案】ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy.testing.decorators‘

之前发现代码报错，出现这个提示，第一反应是在百度和csdn上找，没想到找了一整圈，都在建议我用降级numpy的方法来解决

pip install numpy==1.17.0

注：当前代码因为包的版本出现问题时，除非在实现逻辑上新包引入了恶性bug（且包的维护者停止了更新或者无力解决 ），否则极其不推荐降级包；大多数因为升级了包的版本而让原先代码报错的原因，都是因为新的包里面对调用方法、命名空间这类顶层进行了修改，我们要做的事情是

1. 找到对应包的官方API或者文档说明，阅读更新记录，发现问题根源
2. 在对应新版本的API或者文档中，找到与原有代码出错处相同或相似的目录，看看新的包是否更新了语法或者调用方式
3. 根据新的包的标准，重写自己的程序代码

根据这个报错的情景不同，可以将解决方法细分为以下两类

出现这个问题的情况90%以上不是自己写的代码，而是跟随某个教程/代码包练习的时候出现这个问题，原因很简单：numpy.testing.decorators这个模块很不常用，如果真的是自己主动要用这个模块的，其代码能力应该不至于对着这个问题犯难，也不至于连包更新了都不知道……

还是以开头这张图里面的代码为例，开头的报错：
 

 图中直接指出了问题代码所在：

from numpy.testing.decorators import slow

 想要从numpy.testing.decorators这个模块里面引入与slow相关的命名空间，但是发现numpy.testing.decorators这个模块本身就不存在

阅读numpy的文档后发现，其实从1.15版本开始，试图使用numpy.testing.decorators就会收到warning（但是warning不是error，所以很多人忽略了）说当前用法会在未来版本淘汰

 而从1.18版本开始，numpy正式淘汰了numpy.testing.decorators这一系列模块名（注意：只是淘汰了模块名，他们实质上包含的内容还在），并且贴心地告诉用户，要用umpy.testing.decorators里面的功能（命名空间），只需要import numpy.testing 就够了，自当前版本开始的testing自动会包含原有的testing.decorations等子模块

图中三个黑框的大意：1、名字删了，别用了；2、 要用这个功能直接去import nunpy.testing；3、我1.15版本开始警告你了，瞅啥瞅，3个小版本还不够你改变代码习惯的吗？

所以以后直接

import numpy.testing

 就可以了，删掉旧代码里面任何提到numpy.testing.decorator的内容吧（或者将其替换为numpy.testing）

这种情况稍麻烦一点，博主没有遇到，但是有其他博客提到了

import numpy 报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy.testing.nosetester‘ 晓物智联_52phm社区的博客-CSDN博客_import numpy报错import numpy 报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy.testing.nosetester’报错信息在import numpy的时候编译器提示这个问题，就很奇葩，报错信息如下所示ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.testing.nosetester'解决方法感觉问题很奇怪，就搜索了一下，然后在stackoverflow上找到了解决方法，更新scipy模块的版本。问题的原因是nhttps://blog.csdn.net/wang_ningning/article/details/112469585?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2-112469585-blog-103738505.pc_relevant_paycolumn_v3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2-112469585-blog-103738505.pc_relevant_paycolumn_v3

这种情况出现时，就是因为其他包依赖于numpy.testing.decorator，因此当这个包在numpy早些版本被创建时，为了使用numpy.testing.decorator相关功能，它会自动去引入numpy.testing.decorator。而numpy更新后，这个包还没有更新，其内部代码仍然是 import numpy.testing.decorator，故报错。

解决方式也很简单，升级这个包到最新版本（而不是第一反应让numpy去降级！！！）

pip install –upgrade [包名]

一般来说，频繁更新、维护的包，当其依赖的numpy更新后，这个包的维护者也应该尽快修改自己包的内容，升级后就能解决这个bug。

如果作者坐视不管，或者这个包已经停止更新了，又或者这个包过于冷门以至于作者不知道这个bug存在，建议舍弃这个包，找类似功能的其它包来实现，或者这个时候才考虑降级numpy吧~.

后记/碎碎念

并非说降级一定不能用，但是降级一定不是第一选择，更不可能是唯一选择，提倡看到版本问题就降级的思路是一种很不科学的思路，我认为这是有害无益的。

冷知识：写下这篇博客时，numpy版本已经到1.22了，距离1.18版本发布已经过去三年了……

然而，前期搜攻略时，看到了如下发言，属实让人血压升高（已对关键身份信息打码，对事不对人） 

在2022年倡导大家把版本回退到2019年的版本？？？？ 并且措辞十分坚定，“必须”这样做才能解决问题？

为了避免有人说我断章取义，这位博主其实放了下面这句话，

但是 ……我还是觉得整篇文章的误导性很强， 不讲其所以然，也不把自己搜到的关键信息放出来给大家讨论，一句轻飘飘的“没有用，大家可以自己试试”，引导大家“脑袋放空”，照做去降级就可以解决问题。

编程哪有现成的？都得自己去动脑筋，如果代码连同业务逻辑连同解决问题的思路都能100%搜出来，那世界上还要程序猿这种需要创造力的职业干什么呢？