Python模块

note:
一：简介
    从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
    为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，
    为一些脚本或者交互式的解释器实例使    用，这个文件被称为模块。
    模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。
    模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。
    这也是使用 python 标准库的方法。
    模块中创建私有属性和方法，将不会被其他模块导入。除非添加__all__ = [变量， 值]

二：模块的导入方法

    （1）import module

    没有把直接定义在module中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块的名字写到了那里
    用模块名来访问函数.
    常用函数赋一个别名：myName = module.funcName

    （2）from … import 语句
    
    不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间。
    
    （3）from … import *

    把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的。
    （4）模块使用方法：dir()---->help()----->print(module.__doc__)
                         print(module.__file__)阅读源码

三：模块深入学习
    
    （1）模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。
         这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。
         每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用
    （2）模块搜索路径
        首先，Python 会在内建模块中搜寻 foobar；
        若未找到，则 Python 会在当前工作路径（当前脚本所在路径，或者执行 Python 解释器的路径）
        中搜寻 foobar；
        若仍未找到，则 Python 会在环境变量 PYTHONPATH 中指示的路径中搜寻 foobar；
        若依旧未能找到，则 Python 会在安装时指定的路径中搜寻 foobar；
        若仍旧失败，则 Python 会报错，提示找不到 foobar 这个模块

五：__name__属性

    if __name__ == '__main__':
           print('程序自身在运行')
    else:
           print('我来自另一模块')

    dir()函数查看模块中所有的方法和属性

六：包
    Python 允许用户把目录当成模块看待。
    这样一来，目录中的不同模块文件，就变成了「包」里面的子模块。
    包目录下还可以有子目录，这些子目录也可以是 Python 包。
    这种分层，对模块识别、管理，都是非常有好处的。
    特别地，对于一些大型 Python 工具包，内里可能有成百上千个不同功能的模块。
    若是逐个模块发布，那简直成了灾难。
    

七：包的目录结构

    （1）要求每一个「包」目录下，都必须有一个名为 __init__.py 的文件
    __init__.py 中可以保留一些初始化的代码——比如引入依赖的其他 Python 模块。
    （2）https://liam0205.me/2017/07/23/modules-and-packages-of-python/参考文章

八：包的调用

    同模块的调用！

九：源码和帮助文档的使用

    dir()
    help()
    .__file__存放源码的路径

 1 # 熟悉几种导入模块的方法
 2 
 3 
 4 def func_1(func_name, *numbers):
 5     print(func_name, numbers)
 6     return 'Done'
 7 
 8 
 9 money = 200  # 模块里面的全局变量
10 
11 
12 def add_money():
13     global money
14     money = money + 1
15     return money

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