Python【第四课】 模块 and 包

本篇内容

1. 模块基础和导入(import,from...import...)

2. 包常识和导入(import,from...import...)

3. 函数式第一类对象

1.模块基础和导入

1.1 模块认识

什么是模块：

　　 一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。

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

1.2 模块的使用

1.2.1 import导入方式

实例文件：blog.py，文件名blog.py，模块名为blog

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# blog.py

print("file name is %s"%__file__)
num = 1000
def read():
    print("num is None")

def reads(num):
    print("num is %s" %num)

def chang_num():
    global num
    num = 0
    print("chang num ->%s" %num)

模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句），如下 

# test.py

import sys,os,re # 一行可以导入多个模块

import blog  # #只在第一次导入时才执行spam.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the spam.py',当然其他的顶级代码也都被执行了,只不过没有显示效果.
print('运行了以下的导入')
import blog
import blog
import blog
import blog

# 输出
# file name is C:UsersheleiDesktoppython-s15day5olglog.py
# 运行了以下的导入

导入模块中变量作用域

 1.测试导入模块中的变量与原变量是否冲突

# test.py
import blog  

num = 2222
print(num)
print(blog.num)

# 输出:(证明不冲突)
# file name is C:UsersheleiDesktoppython-s15day5olglog.py
# 运行了以下的导入
# 2222
# 1000

2.测试导入模块中的函数与原函数是否冲突

# test.py
import blog  

num = 2222
def read():
    print("num is None(test.py)")
read()
blog.read()

# 输出:(证明不冲突)
# file name is C:UsersheleiDesktoppython-s15day5olglog.py
# num is None(test.py)
# num is None

3.测试导入模块修改全局变量的函数是否可以改变原函数中的全局变量

# test.py
import blog

num = 2222
blog.chang_num()
print(num)

# 输出:
# file name is C:UsersheleiDesktoppython-s15day5olglog.py
# chang num ->0
# 2222
# 测试总结：
# 从输出结果看：chang_num函数已经执行，且输出的变量num也改为了0，但是没有改变原函数num

总结：首次导入模块blog时会做三件事：

1.为源文件(blog模块)创建新的名称空间，在blog中定义的函数和方法若是使用到了global时访问的就是这个名称空间。

2.在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码，即初始导入import blog模块

1 提示:导入模块时到底执行了什么？
2 事实上函数定义也是“被执行”的语句，模块级别函数定义的执行将函数名放入模块全局名称空间表，用globals()可以查看

3.创建名字spam来引用该命名空间

为模块起别名(import blog as bg)

　　为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用，假设有两个模块xmlreader.py和csvreader.py，它们都定义了函数read_data(filename):用来从文件中读取一些数据，但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块，例如

if file_format == 'xml':
    import xmlreader as reader
elif file_format == 'csv':
    import csvreader as reader
data=reader.read_date(filename)

1.2.2 from ... import ...

　　对比import blog，会将源文件的名称空间'blog'带到当前名称空间中，使用时必须是blog.名字的方式而from 语句相当于import，也会创建新的名称空间，但是将blog中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用名字就可以了。

　　from...import...导入模块的作用域和导入时做的事情和import导入时是一样的。需要注意的是一下这一点：

# test.py
from blog import read

num = 2222
read()
def read():
    print("num is None(test.py)")
read()

# 输出
# file name is C:UsersheleiDesktoppython-s15day5olglog.py
# num is None
# num is None(test.py)
# 总结 
# 导入的函数read，被当前位置定义的read覆盖掉了

 form ... import *

 from spam import * 把spam中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，因为*你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字，而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。

from blog import *
print(num)
read()
reads(num)
chang_num

# 输出
#C:Python35python3.exe C:/Users/helei/Desktop/python-s15/day5/bolg/test.py
# file name is C:UsersheleiDesktoppython-s15day5olglog.py
# 1000
# num is None
# num is 1000

可以使用__all__来控制*（用来发布新版本）

在blog.py中新增一行

__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from blog import *就这能导入列表中规定的两个名字

考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.module中，如果你改变了模块的内容，你必须重启程序，python不支持重新加载或卸载之前导入的模块，

有的同学可能会想到直接从sys.module中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.module中的模块对象仍然可能被其他程序的组件所引用，因而不会被清除。

特别的对于我们引用了这个模块中的一个类，用这个类产生了很多对象，因而这些对象都有关于这个模块的引用。

把模块当做脚本执行 

我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
当做脚本运行：
__name__ 等于'__main__'

当做模块导入：
__name__=

作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑
if __name__ == '__main__':

def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b

if __name__ == '__main__':
    fib(15)
# 输出
# 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 

1.3 模块搜索路径

当模块(blog)被导入时，解释器首先查找同名的内建模块，如果不存在，
就从一个由变量sys.path给出的目录列表中依次寻找spam.py文件。sys.path的初始化的值来自于：
The directory containing the input script (or the current directory when no file is specified).
PYTHONPATH (a list of directory names, with the same syntax as the shell variable PATH).
The installation-dependent default.

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。

在初始化后，python程序可以修改sys.path,路径放到前面的优先于标准库被加载。

# 显示模块的搜索路径
import sys
for i in sys.path:
    print(i)

# 通过这样的方式可以添加模块的搜索路径
import sys
sys.path.append('/PATH/TO/FILENAME')

1.4 编译python文件

为了提高模块的加载速度，Python缓存编译的版本，每个模块在__pycache__目录的以module.version.pyc的形式命名，通常包含了python的版本号，如在cpython版本3.5，关于blog.py的编译版本将被缓存成__pycache__/blog.cpython-35.pyc，这种命名约定允许不同的版本，不同版本的Python编写模块共存。

Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比，如果过期就需要重新编译。这是完全自动的过程。并且编译的模块是平台独立的，所以相同的库可以在不同的架构的系统之间共享，即pyc使一种跨平台的字节码，类似于JAVA或.NET,是由python虚拟机来执行的，但是pyc的内容跟python的版本相关，不同的版本编译后的pyc文件不同，2.5编译的pyc文件不能到3.5上执行，并且pyc文件是可以反编译的，因而它的出现仅仅是用来提升模块的加载速度的。

2 包常识和导入

Packages are a way of structuring Python’s module namespace by using “dotted module names”
包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

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

包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录。
包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间

glance/                   #Top-level package

├── __init__.py      #Initialize the glance package

├── api                  #Subpackage for api

│   ├── __init__.py

│   ├── policy.py

│   └── versions.py

├── cmd                #Subpackage for cmd

│   ├── __init__.py

│   └── manage.py

└── db                  #Subpackage for db

    ├── __init__.py

    └── models.py

#文件内容

#policy.py
def get():
    print('from policy.py')

#versions.py
def create_resource(conf):
    print('from version.py: ',conf)

#manage.py
def main():
    print('from manage.py')

#models.py
def register_models(engine):
    print('from models.py: ',engine)

2.1 注意事项

1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。

2.对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。

3.对比import item 和from item import name的应用场景：
如果我们想直接使用name那必须使用后者。

2.2 import

我们在与包glance同级别的文件中测试

import glance.db.models
glance.db.models.register_models('mysql') 

2.3 from...import...

需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法

我们在与包glance同级别的文件中测试 

from glance.db import models
models.register_models('mysql')

from glance.db.models import register_models
register_models('mysql')

2.4 __init__.py文件

不管是哪种方式，只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下)，这个文件可以为空，但是也可以存放一些初始化包的代码。

2.5 from...import *

在讲模块时，我们已经讨论过了从一个模块内导入所有*，此处我们研究从一个包导入所有*。

此处是想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下__init__.py文件中定义的名字，我们可以在这个文件中定义__all___:

#在__init__.py中定义
x=10

def func():
    print('from api.__init.py')

__all__=['x','func','policy']

此时我们在于glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容（versions仍然不能导入）。

2.6 绝对导入和相对导入

我们的最顶级包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：

绝对导入：以glance作为起始

相对导入：用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）

例如：我们在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py

在glance/api/version.py

#绝对导入
from glance.cmd import manage
manage.main()

#相对导入
from ..cmd import manage
manage.main()

特别需要注意的是：

可以用import导入内置或者第三方模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。

比如我们想在glance/api/versions.py中导入glance/api/policy.py，有的同学一抽这俩模块是在同一个目录下，十分开心的就去做了，它直接这么做

#在version.py中

import policy
policy.get()

没错，我们单独运行version.py是一点问题没有的，运行version.py的路径搜索就是从当前路径开始的，于是在导入policy时能在当前目录下找到

但是你想啊，你子包中的模块version.py极有可能是被一个glance包同一级别的其他文件导入，比如我们在于glance同级下的一个test.py文件中导入version.py，如下

from glance.api import versions

'''
执行结果:
ImportError: No module named 'policy'
'''

'''
分析:
此时我们导入versions在versions.py中执行
import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py,
这必然是找不到的
'''

2.7 单独导入包

单独导入包名称时不会导入包中所有包含的所有子模块，如

#在与glance同级的test.py中
import glance
glance.cmd.manage.main()

'''
执行结果：
AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd'

'''

解决办法：

#glance/__init__.py
from . import cmd

#glance/cmd/__init__.py
from . import manage

执行：

#在于glance同级的test.py中
import glance
glance.cmd.manage.main()

千万别问：__all__不能解决吗，__all__是用于控制from...import * ，fuck

抄袭原作者：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6379069.html

3.函数式第一类对象

函数式第一类对象的意思就是函数可以被当做数据来传递

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
def func():
        print("hello")

# 被引用
f1 = func
f1()

# 可作为参数
def foo(x):
    x()
foo(func)

# 返回值可以为函数
def foo():
    return func
res = foo()
res()

# 可以作为容器类型的元素
func_dic={
    'func':func
}
func_dic[func]()