Python--模块与包

2018-11-29 09:47:00来源:博客园 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

模块

1、什么是模块?

一个模块就是一个Python文件,文件名就是模块名字加上.py后缀。因此模块名称也必须符合变量名的命名规范。

  1 使用python编写的代码(.py文件)

  2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

  3 包好一组模块的包

  4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

2、为什么要使用模块?

  如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时就通过python test.py方式去执行,此时test.py被称为脚本script。

    随着程序的发展,功能越来越多,为了方便管理,我们通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用,

3、如何使用模块?

  • 方式一:import
  • 方式二:from ... import ...

import

首先,自定义一个模块my_module.py,文件名my_module.py,模块名my_module

name = "我是自定义模块的内容..."


def func():
    print("my_module: ", name)

print("模块中打印的内容...")
my_module

在import一个模块的过程中,发生了哪些事情?

# 用import导入my_module模块
import my_module
>>>
模块中打印的内容... # 怎么回事,竟然执行了my_module模块中的print语句

import my_module
import my_module
import my_module
import my_module
import my_module
>>>
模块中打印的内容... # 只打印一次

从上面的结果可以看出,import一个模块的时候相当于执行了这个模块,而且一个模块是不会重复被导入的,只会导入一次(python解释器第一次就把模块名加载到内存中,之后的import都只是在对应的内存空间中寻找。)成功导入一个模块后,被导入模块与文本之间的命名空间的问题,就成为接下来要搞清楚的概念了。

被导入模块与本文件之间命名空间的关系?

假设当前文件也有一个变量为: name = 'local file', 也有一个同名的func方法。

# 本地文件
name = "local file"
def func():
    print(name)
    
# 本地文件有跟被导入模块同名的变量和函数,究竟用到的是哪个呢?
import my_module
print(my_module.name)   # 根据结果可以看出,引用的是模块里面的name
my_module.func()        # 执行的是模块里面的func()函数
>>>
模块中打印的内容...
我是自定义模块的内容...
my_module:  我是自定义模块的内容...

print(name)             # 使用的是本地的name变量
func()                  # 使用的是本地的func函数
>>>
local file
local file

在import模块的时候发生了下面的几步:

  1、先寻找模块

  2、如果找到了,就在内存中开辟一块空间,从上至下执行这个模块

  3、把这个模块中用到的对象都收录到新开辟的内存空间中

  4、给这个内存空间创建一个变量指向这个空间,用来引用其内容。

  总之,模块与文件之间的内存空间始终是隔离的

给导入的模块取别名,用as关键字

如果导入的模块名太长不好记,那么可以通过“import 模块名 as  别名”的方式给模块名取一个别名,但此时原来的模块就不再生效了(相当于创建了新的变量名指向模块内存空间,断掉原模块名的引用)。

# 给my_module模块取别名
import my_module as sm
print(sm.name)
>>>
我是自定义模块的内容...
print(my_module.name)   # 取了别名后,原来的模块名就不生效了
>>>
NameError: name 'my_module' is not defined

给模块去别名,还可以使代码更加灵活,减少冗余,常用在根据用户输入的不同,调用不同的模块。

# 按照先前的做法,写一个函数,根据用户传入的序列化模块,使用对应的方法
def dump(method):
    if method == 'json':
        import json
        with open('dump.txt', 'wb') as f:
            json.dump('xxx', f)
    elif method == 'pickle':
        import pickle
        with open('dump.txt', 'wb') as f:
            pickle.dump('xxx', f)

# 上面的代码冗余度很高,如果简化代码?通过模块取别名的方式,可以减少冗余
def dump(method):
    if method == 'json':
        import json as m
    elif method == 'pickle':
        import pickle as m
    with open('dump.txt', 'wb') as f:
        m.dump('dump.txt', f)

如何同时导入多个模块?

方式一:每行导入一个模块

import os
import sys
import time

方式二:一行导入多个模块,模块之间通过逗号“,”来分隔

import os, sys, my_module

但是,根据PEP8规范规定使用第一种方式,并且三种模块有先后顺序(内置>第三方>自定义)

# 根据PEP8规范
import os
import django
import my_module

模块搜索路径

通过sys内置模块,我们知道sys.path存储了所有模块的路径,但是正常的sys.path的路径中除了内置模块,第三方模块所在的路径之外,只有一个路径是永远正确的,就是当前执行的文件所在目录。一个模块是否能够被导入,就取决于这个模块所在的目录是否在sys.path中。

python解释器在启动时会自动加载一些模块,可以使用sys.modules查看

在第一次导入某个模块时(比如my_module),会先检查该模块是否已经被加载到内存中(当前执行文件的名称空间对应的内存),如果有则直接引用

如果没有,解释器则会查找同名的内建模块,如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找my_module.py文件。

所以总结模块的查找顺序是:内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块

需要特别注意的是:我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。

模块和脚本

运行一个py文件有两种方式,但是这两种执行方式之间有一个明显的差别,就是__name__。

  1、已脚本的方式执行:cmd中“python xxx.py” 或者pycharm等IDE中执行

    __name__ = '__main__'

  2、导入模块时执行:import模块,会执行该模块。

    __name__ = 模块名

然而,当你有一个py文件既可以作为脚本执行,又可以作为模块提供给其他模块引用时,这时作为模块需要导入时而不显示多余的打印逻辑/函数调用,所以这些逻辑可以放在“if __name__ = '__main__': xxx” 代码块中。

这样py文件作为脚本执行的时候就能够打印出来,以模块被导入时,便不会打印出来。

from ... import ...

from...import是另一种导入模块的形式,如果你不想每次调用模块的对象都加上模块名,就可以使用这种方式。

在from ... import ... 的过程中发生了什么事儿?

from my_module import name, func
print(name)     # 此时引用模块中的对象时,就不要再加上模块名了。
func()

  1、寻找模块

  2、如果找到模块,在内存中开辟一块内存空间,从上至下执行模块

  3、把模块中的对应关系全部都保存到新开辟的内存空间中

  4、建立一个变量xxx引用改模块空间中对应的xxx, 如果没有import进来的时候,就使用不了。

from ... import ... 方式取别名

与import方式如出一辙,通过"from 模块名 import  对象名  as  别名"。

from my_module import name as n, func as f

from ... import *

import * 相当于把这个模块中的所有名字都引入到当前文件中,但是如果你自己的py文件如果有重名的变量,那么就会产生不好的影响,因此使用from...import *时需要谨慎,不建议使用。

* 与 __all__

__all__是与*配合使用的,在被导入模块中增加一行__all__=['xxx','yyy'],就规定了使用import *是只能导入在__all__中规定的属性。

# 在my_module模块中定义__all__
__all__ = ['name']
name = 'My module...'

def func():
    print("my_module: ", name)

# 在其他文件中通过import *导入所有属性
from my_module import *
print(name)
>>>
My module...

func()
>>>
NameError: name 'func' is not defined

 拓展知识点:

  (1)pyc文件与pyi文件 *

  pyi文件:跟.py一样,仅仅作为一个python文件的后缀名。

  pyc文件: python解释器为了提高加载模块的速度,会在__pycache__目录中生成模块编译好的字节码文件,并且对比修改时间,只有模块改变了,才会再次编译。pyc文件仅仅用于节省了启动时间,但是并不能提高程序的执行效率。

  (2)模块的导入和修改 *

  1.导入模块后,模块就已经被加载到内存中,此后计算对模块进行改动,读取的内容还是内存中原来的结果

  2.如果想让改动生效,可以通过“from importlib import reload”, 需要'reload 模块名'重新加载模块,改动才生效。

  (3)模块的循环使用 ****

  谨记模块的导入必须是单链的,不能有循环引用,如果存在循环,那么就是程序设计存在问题。

  (4)dir(模块名) ***

  可以获得该模块中所有的名字,而且是字符串类型的,就可以通过反射去执行它。

包是一种通过‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

(1)无论是import形式还是from ... import 形式,凡是在导入语句中(而不是在使用时)遇到带点的,都要第一时间提高警觉:这是关于包才有的导入语法

(2)包是目录级的(文件夹级),文件夹是用来组成py文件(包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录)

(3)import导入文件时,产生名称空间中的名字来源与文件,import包,产生的名称空间的名字同样来源与文件,即包下的__init__.py,导入包本质就是在导入文件

  注意:

    1、在python3中,即使包下没有__init__.py文件,import包仍然不会报错,而在python2中,包下一定要有该文件,否则import包会报错

    2、创建包的目的不是为了运行,而是被导入使用,记住,包只有模块的一种形式而已,包即模块

 

标签:

版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有

上一篇:[效率提升] 记一次使用工具编辑正则表达式快速输出匹配结果

下一篇:python中for......else......的使用