之前其实也讨论过这个话题，但是没有总结出一个简单的结论，报错其实都是相对导入带来的问题，一定不要运行有.或者…相对导入的脚本，这是必然会报错的，这种情况，它只能作为被调用模块，且要么在执行脚本的下一级作为包(注意这个等级要很低，参考之前的例子以及
tensorlayer)，要么直接添加环境变量(系统自动自带的或者自己添加，或者程序中软连接语句)，要么直接采用特定的导入包吧(比如importlib等等)，还有就是文件模块与包还是有区别的，文件夹是文件夹，是包，最好带个__init__文件(虽然我发现好像不带也可以)，而模块通常只是一个py文件，要求低得多，有时候就算是多个文件组成一个文件夹也没关系，只要不要相互以相对导入的方式导入耦合就没问题，除非只是作为模块被调用。
网上有些稀奇古怪的解决方案，有的可能奏效，在特定场合，但由的估计不好使，但是应该都是从上面的角度出发的，绝对路径，环境变量，采用专用导入包等等。
比如：
典型的还是不能直接作为脚本运行，只能被调用。
某些情况下解决linux或者windows以及网络编程中跨平台兼容性问题，但不是很扣主题。类似的还有斜杠与反斜杠，双斜杠，转义字符的问题。
典型的有问题，只有加点才可以，也有可能编译器的问题，也有可能坐着使用的方法不一样，或者打错了。。
讲了半天没讲清楚要点，但是却是要经常使用一些信息来做辅助判断，比如__main__，__file__以及其他的包提供的信息，一定要注意指函数入口，main函数的真正归属，工作空间。
算是说到点子上了，但是没说这个模块式只能调用的，不能直接运行的。python自带的安装位置还是强，解决了很多问题，自带的绝对路径索引。
还行，但是没说完整，也没说到位。
原理分析不够。
这个可以说讲的很细致了，也讲述了python工作机理，也描述了包的组成。
太幼稚，有些情况还是不能很好地使用。
这个讲的也不错，但是缺乏示例。
