Модули появляются, но не отображают функции в ReadTheDocs, без явных ошибок в Sphinx

Я работаю над документированием фрагмента кода с помощью ReadTheDocs (RTD). Вот репозиторий GitHub, который он создает, а ниже - текущее состояние веб-сайта:

Репо: https://github.com/GluonicPenguin/AutoDQM.

RTD: https://autodqm.readthedocs.io/en/latest/index.html < / а>

Я запустил сборку Sphinx локально и проверил сборку на RTD, и я не получаю никаких предупреждений или ошибок, но _ 1_ неправильно отображает список функций на RTD, т.е. списки функций не отображаются. У меня тоже была проблема с autodqm/compare_hists.py, и я обнаружил проблема заключалась в том, что у меня была строка import ROOT вверху (с другими строками импорта), которая, когда импорт вызывается через функцию ROOT (), по какой-то причине это устраняет проблему, и модуль autodqm/compare_hists.py правильно отображается на веб-сайте.

Я думал, что подобное исправление будет работать с autodqm/dqm.py, но в этом случае мне нужно определить вверху функции

def lxml():
    import lxml.html
    return lxml.html

def FuturesSession():
    from requests_futures.sessions import FuturesSession
    return FuturesSession

и мне нужно удалить класс DQMSession. По крайней мере, я могу думать, что RTD не любит обрабатывать функции импорта в форме import <package>.<subpackage>.

Я также заранее извиняюсь за все коммиты и расплывчатые / плохие сообщения о коммитах - я делал это исчерпывающе и разрабатывал это локально, а не на GitHub, поэтому мне пришлось продолжать настаивать, чтобы проверить это.

Есть ли причина, по которой текущая установка не работает? Есть ли другие проблемы, которые мне не хватает? Я никогда раньше не использовал Sphinx / RTD, так что я новичок, когда дело доходит до исправления подобных вещей. Причина, по которой я не хочу поддерживать описанное выше быстрое исправление с отдельными функциями импорта, заключается в том, что этот код должен быть эффективным, поскольку он предназначен для сканирования большого количества гистограмм для выполнения сравнения статистики, для которых в таком масштабе важна эффективность.