Socket是一个模块，包含类Socket。

你需要执行socket.socket(…)或from socket import socket:

>>> import socket
>>> socket
<module 'socket' from 'C:\Python27\lib\socket.pyc'>
>>> socket.socket
<class 'socket._socketobject'>
>>>
>>> from socket import socket
>>> socket
<class 'socket._socketobject'>

下面是错误信息的含义: 它说模块对象是不可调用的，因为你的代码正在调用一个模块对象。模块对象是导入模块时获得的对象类型。您要做的是在模块对象中调用恰好与包含它的模块具有相同名称的类对象。

下面是一种逻辑上分解这类错误的方法:

"模块对象不可调用。Python告诉我，我的代码试图调用一些不能调用的东西。我的代码要调用什么?” "代码正在尝试调用套接字。这应该是可调用的!变量socket是我想的那样吗?｀ 我应该打印出socket，然后检查print(socket)

检查导入语句，因为模块是不可调用的。 在Python中，所有东西(包括函数、方法、模块、类等)都是对象。

解决这个问题的一个简单方法是导出pythonpath变量环境。例如，对于Debian/GNU Linux中的Python 2.6:

export PYTHONPATH=/usr/lib/python2.6`

在其他操作系统中，您将首先找到该模块或socket.py文件的位置。

当我试图在LightGBM中使用optuna(一个用于超参数调优的库)时，我遇到了这个错误。经过一个小时的挣扎，我意识到我直接导入类，这是一个问题。

import lightgbm as lgb

def LGB_Objective(trial):
        parameters = {
            'objective_type': 'regression',
            'max_depth': trial.suggest_int('max_depth', 10, 60),
            'boosting': trial.suggest_categorical('boosting', ['gbdt', 'rf', 'dart']),
            'data_sample_strategy': 'bagging',
            'num_iterations': trial.suggest_int('num_iterations', 50, 250),
            'learning_rate': trial.suggest_float('learning_rate', 0.01, 1.0),
            'reg_alpha': trial.suggest_float('reg_alpha', 0.01, 1.0), 
            'reg_lambda': trial.suggest_float('reg_lambda', 0.01, 1.0)
            }
        
        '''.....LightGBM model....''' 
        model_lgb = lgb(**parameters)
        model_lgb.fit(x_train, y_train)
        y_pred = model_lgb.predict(x_test)
        return mse(y_test, y_pred, squared=True)

study_lgb = optuna.create_study(direction='minimize', study_name='lgb_regression') 
study_lgb.optimize(LGB_Objective, n_trials=200)

这里，model_lgb = lgb(**parameters)试图调用cLass本身。 当我深入到LGB安装的site_packages文件夹中的__init__.py文件时，我确定了适合我的模块(我正在处理回归问题)。因此，我导入了lbmregressor，并用lbmregressor替换了我代码中的lgb，它开始工作了。

如果您(错误地)导入了整个类/目录或类中的目标模块，您可以检入代码。

from lightgbm import LGBMRegressor

def LGB_Objective(trial):
        parameters = {
            'objective_type': 'regression',
            'max_depth': trial.suggest_int('max_depth', 10, 60),
            'boosting': trial.suggest_categorical('boosting', ['gbdt', 'rf', 'dart']),
            'data_sample_strategy': 'bagging',
            'num_iterations': trial.suggest_int('num_iterations', 50, 250),
            'learning_rate': trial.suggest_float('learning_rate', 0.01, 1.0),
            'reg_alpha': trial.suggest_float('reg_alpha', 0.01, 1.0), 
            'reg_lambda': trial.suggest_float('reg_lambda', 0.01, 1.0)
            }
        
        '''.....LightGBM model....''' 
        model_lgb = LGBMRegressor(**parameters) #here I've changed lgb to LGBMRegressor
        model_lgb.fit(x_train, y_train)
        y_pred = model_lgb.predict(x_test)
        return mse(y_test, y_pred, squared=True)

study_lgb = optuna.create_study(direction='minimize', study_name='lgb_regression') 
study_lgb.optimize(LGB_Objective, n_trials=200)

我知道这个线程已经有一年了，但真正的问题在您的工作目录中。

我相信工作目录是C:\Users\Administrator\Documents\Mibot\oops\。请在这个目录下检查名为socket.py的文件。一旦你找到它，重命名或移动它。导入socket时，使用当前目录中的socket.py，而不是Python目录中的socket.py。希望这对你有所帮助。：）

注意:永远不要使用Python目录中的文件名来保存程序的文件名;它将与您的程序发生冲突。

在YourClassParentDir中添加到主__init__.py，例如:

from .YourClass import YourClass

然后，当你将你的类实例导入到另一个脚本时，你将有一个就绪的类实例:

from YourClassParentDir import YourClass