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  • Python基础之模块与包

    模块介绍

    模块是一系列功能的集合,分为三大类

    1. 内置模块
    2. 第三方模块
    3. 自定义模块
        一个python文件本身就是一个模块, 文件名x.py, 模块名就叫x

    模块分为四种形式:

    1 使用python编写的.py文件
    2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
    3 把一系列模块组织到一起的文件夹(注:文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包)
    4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

    为什么要使用模块

    #1、从文件级别组织程序,更方便管理
    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
    
    #2、拿来主义,提升开发效率
    同样的原理,我们也可以下载别人写好的模块然后导入到自己的项目中使用,这种拿来主义,可以极大地提升我们的开发效率
    
    #ps:
    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。

    使用模块之import

    1. import的使用

    #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到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 spam #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.
    import spam
    import spam
    import spam
    
    '''
    执行结果:
    from the spam.py
    '''

    我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块,sys.modules是一个字典,内部包含模块名与模块对象的映射,该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。

    2. 在第一次导入模块时会做三件事,重复导入会直接引用内存中已经加载好的结果

    #1.为源文件(spam模块)创建新的名称空间,在spam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,见初始导入import spam
        提示:导入模块时到底执行了什么?
        In fact function definitions are also ‘statements’ that are 
        ‘executed’; the execution of a module-level function definition 
        enters the function name in the module’s global symbol table.
        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
        这个名字和变量名没什么区别,都是‘第一类的’,且使用spam.名字的方式
        可以访问spam.py文件中定义的名字,spam.名字与test.py中的名字来自
        两个完全不同的地方。

    3. 被导入模块有独立的名称空间

    每个模块都是一个独立的名称空间,定义在这个模块中的函数,把这个模块的名称空间当做全局名称空间,这样我们在编写自己的模块时,就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时,与使用者的全局变量冲突

    4. 为模块名起别名

    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

    import spam as sm
    
    print(sm.money)

    5. 在一行导入多个模块

    import sys,os,re

    使用模块之from...import...

    1. from...import...的使用

    from spam import read1,read2

    2. from...import 与import的对比

    #唯一的区别就是:使用from...import...则是将spam中的名字直接导入到当前的名称空间中,所以在当前名称空间中,直接使用名字就可以了、无需加前缀:spam.
    
    #from...import...的方式有好处也有坏处
        好处:使用起来方便了
        坏处:容易与当前执行文件中的名字冲突

    3. 也支持as

    from spam import read1 as read

    4. 一行导入多个名字

    from spam import read1,read2,money

    5. from...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

    可以使用__all__来控制*(用来发布新版本),在spam.py中新增一行

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

    6. 模块循环导入问题

    模块循环/嵌套导入抛出异常的根本原因是由于在python中模块被导入一次之后,就不会重新导入,只会在第一次导入时执行模块内代码

    在我们的项目中应该尽量避免出现循环/嵌套导入,如果出现多个模块都需要共享的数据,可以将共享的数据集中存放到某一个地方

    Py文件的两种用途

    #编写好的一个python文件可以有两种用途:
        一:脚本,一个文件就是整个程序,用来被执行
        二:模块,文件中存放着一堆功能,用来被导入使用
    
    
    #python为我们内置了全局变量__name__,
        当文件被当做脚本执行时:__name__ 等于'__main__'
        当文件被当做模块导入时:__name__等于模块名
    
    #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__':

    模块搜索路径

    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

    官网解释:

    #官网链接:https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#the-module-search-path
    搜索路径:
    当一个命名为spam的模块被导入时
        解释器首先会从内建模块中寻找该名字
        找不到,则去sys.path中找该名字
    
    sys.path从以下位置初始化
        1 执行文件所在的当前目录
        2 PTYHONPATH(包含一系列目录名,与shell变量PATH语法一样)
        3 依赖安装时默认指定的
    
    注意:在支持软连接的文件系统中,执行脚本所在的目录是在软连接之后被计算的,换句话说,包含软连接的目录不会被添加到模块的搜索路径中
    
    在初始化后,我们也可以在python程序中修改sys.path,执行文件所在的路径默认是sys.path的第一个目录,在所有标准库路径的前面。这意味着,当前目录是优先于标准库目录的,需要强调的是:我们自定义的模块名不要跟python标准库的模块名重复,除非你是故意的,傻叉。

    包介绍

    1. 什么是包?

    #官网解释
    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。
    
    #具体的:包就是一个包含有__init__.py文件的文件夹,所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来
    
    #需要强调的是:
      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,包只是模块的一种形式而已,包的本质就是一种模块

    2、为何要使用包

    包的本质就是一个文件夹,那么文件夹唯一的功能就是将文件组织起来
    随着功能越写越多,我们无法将所以功能都放到一个文件中,于是我们使用模块去组织功能,而随着模块越来越多,我们就需要用文件夹将模块文件组织起来,以此来提高程序的结构性和可维护性

    3、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。但对于导入后,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)。
    
    #2、import导入文件时,产生名称空间中的名字来源于文件,import 包,产生的名称空间的名字同样来源于文件,即包下的__init__.py,导入包本质就是在导入该文件
    
    #3、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

     

    包的使用

    1. 包的使用之import 

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

    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'
    
    ''' 

    解决方法:

    #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()

    2. 包的使用之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

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

    3. from glance.api 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)。

    4. 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()

    测试结果:注意一定要在于glance同级的文件中测试

    from glance.api import versions 

    5. 包以及包所包含的模块都是用来被导入的,而不是被直接执行的。而环境变量都是以执行文件为准的

    比如我们想在glance/api/versions.py中导入glance/api/policy.py,错误示范:

    #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
    '''

    6.  绝对导入与相对导入总结

    绝对导入与相对导入
    # 绝对导入: 以执行文件的sys.path为起始点开始导入,称之为绝对导入
    #        优点: 执行文件与被导入的模块中都可以使用
    #        缺点: 所有导入都是以sys.path为起始点,导入麻烦
    
    # 相对导入: 参照当前所在文件的文件夹为起始开始查找,称之为相对导入
    #        符号: .代表当前所在文件的文件加,..代表上一级文件夹,...代表上一级的上一级文件夹
    #        优点: 导入更加简单
    #        缺点: 只能在导入包中的模块时才能使用
          #注意:
            1. 相对导入只能用于包内部模块之间的相互导入,导入者与被导入者都必须存在于一个包内
            2. attempted relative import beyond top-level package # 试图在顶级包之外使用相对导入是错误的,言外之意,必须在顶级包内使用相对导入,每增加一个.代表跳到上一级文件夹,而上一级不应该超出顶级包
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