複数のファイルに対して，それぞれ変数の読み込みと書き込みをするための方法が分からず，困っています

Question

目標：
メインファイル（main.py，コード省略）の「Xとscale_op」を，別ファイル（下記のdata_scaling.py）の「Xdとscale_option」に読み込んで，「data_scaling.py」で求めた「X_std」をメインファイルで使えるようにしたいと考えています．

現状：
メインファイルと別ファイルに書くべきコード（importを含む）を試していますが，エラーが出てしまい，うまくいきません．

エラーメッセージ：
ImportError: cannot import name　など

[main.py] 該当部分
中略
X = Xdata
scale_op = 1
from data_scaling import Xd_std
X_std = data_scaling.Xd_std
中略

[data_scaling.py]
from main import X, scale_option
if scale_option == 1: # データの標準化
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    sc = StandardScaler()
    sc.fit(Xd)
    Xd_std = sc.transform(Xd)
elif scale_option == 2: # データの正規化
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    ms = MinMaxScaler()
    ms.fit(Xd)
    Xd_std = ms.transform(Xd)

初歩的なことと思いますが，この解決方法を教えていただけると助かります．
よろしくお願いします．

Comments

[LouiS0616]

main.pyのインポート部と、data_scaling.pyの全文を差し支えない範囲で追記してください。

Answer 1

相互インポートを見るに、data_scaling.pyに一部の処理を委託したいのかと思います。
その目的ならば、関数を適切に定義した方が良いでしょう。

main.py

import data_scaling

X_std = data_scaling.scale(Xdata, 1)

data_scaling.py

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

def scale(data, option):
    if option == 1:
        scaler = StandardScaler()
    elif option == 2:
        scaler = MinMaxScaler()
    else:
        raise ValueError

    scaler.fit(data)
    return scaler.transform(data)

かなり適当に書いたので、つまらないバグを仕込んでいるかもしれません。悪しからず。

Comments

[kawauso_shiba]

無事に解決できました．ありがとうございました．

[LouiS0616]

解決されたようで何よりです。
Python3の入門書を通し読みしておくと良いかもしれません。

[kawauso_shiba]

お奨めの書籍がございましたら，教えていただけますと幸いです．

[LouiS0616]

Pythonを学んだのは一通りプログラミングに慣れてからだったもので、私自身は公式のPythonチュートリアル https://docs.python.jp/3/tutorial/index.html で入門しました。
ただ、淡々とした内容なので、ちょっととっつきにくいかもしれません。

書店でペラペラめくってみて、読みやすそうなものを選ぶと良いと思います。
注意すべき点は次の三つです。
・ 情報が古くないかどうか。プログラミングの世界は流れが速いので、５，６年前の書籍の内容が化石化している恐れがあります。三年以内くらいを目安に選びましょう。
・ Python3に対応した内容かどうか。直前の条件を満たせば大丈夫かと思いますが、万が一にでも誤って2.7の入門書を買わないように気を付けるべきです。
・ Amazonなどのレビューが極端に少なくないか。また、評価が極端に低くないか。分かりやすさはひとそれぞれなので参考にしかなりませんが、悪評が大勢を占めるものはさすがに避けましょう。

[kawauso_shiba]

大変参考になりました．ありがとうございます．