模块和包

模块分三种
    自定义模块
    内置模块 time re sys os
    第三方模块/扩展模块
自定义模块  *****
    模块的创建 导入 模块名
    import
        模块的命名空间
        在导入模块的时候发生了什么?
        那么这个模块的名字能够找到这个模块所在的内存空间,任意使用里面的名字
        为模块起别名  as
        导入多个模块
    from import
        模块的命名空间
        在导入模块的时候发生了什么?
            只导入模块中的某一个名字,其他没有导入的不能直接使用
        为模块起别名 as
        导入多个名字
            可以 from 模块 import 名字1,名字2
            也可以 from 模块 import *  一般情况下不用
                *和__all__
    模块的循环引用 - 一定会报错
    模块的加载与修改(了解)
        import importlib
        importlib.reload(模块名)
    把模块当做脚本来执行(*****)
        if __name__ == '__main__'下面的代码只有在直接执行这个文件的时候才被执行
    模块搜索路径
        sys.path
        第一个元素 是你当前执行的py文件所在的目录
        所以同目录下的py文件的导入都不会报错
        如果要导入的文件不是同目录下的,需要自己修改sys.path目录
包 ***
    导入模块 常用的
        import
        from import
    导入包
        __init__文件  在导入包的时候执行这个包下的__init__方法
        绝对导入,永远要注意路径的问题
        相对导入,永远不要直接执行使用了相对导入的文件
        __all__和* 也不是完美的,但是可以简化你的操作

软件的开发规范 *****
    选课系统
    ftp

模块的创建:
注意 模块名 需要符合变量命名规范
导入模块的时候,pycharm的报错提示是不可靠的
导入一个模块 就是import 文件名 不带.py
import my_module  # 导入模块(my_module自定义的)

示例文件：自定义模块my_module.py，文件名my_module.py,模块名my_module

__all__ = ['read1','flag']
# print('hahaha')
flag = True
def read1():
    print('read1')

def read2():
    print('read2',flag)

def time():
    print('in time')
# print('HAHAHA')
# read1()

def login():
    print('login')

if __name__ == '__main__':
    login()

模块的导入:

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 

#demo.py
import my_module #只在第一次导入时才执行my_module.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the my_module.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 my_module
import my_module
import my_module

'''
执行结果：
from the my_module.py
'''

模块的导入import:
1.模块导入的过程到底做了哪些事?
相当于执行了这个被导入的py文件
这个模块不会被重复导入
import sys
print(sys.modules)
内存中所有被导入的模块都会存储在sys.modules字典中
这个字典的key是这个模块的名字,value是这个模块的内存地址
import my_module
print(sys.modules['my_module'])
print(my_module)
模块导入之后 可以直接使用这个模块中的函数 和 变量
print(my_module.flag)
my_module.read1()
my_module.read2()

def read2():
    print('in my read2')
flag = False
my_module.read2()
模块的命名空间
每一个模块的导入都会创建一个属于自己的命名空间
在导入模块的时候发生了什么?
    1.创建一个属于这个模块的命名空间
    2.执行这个模块中的代码
    3.创建一个引用来调用这个模块命名空间中的名字
    4.把导入的模块和内存地址存到sys.modules中
import my_module as m
可以给导入的模块进行重命名,重命名之后新的名字会出现在内存空间中来作为模块的引用但是原模块名就不能在文件中使用了
import configparser as conf
m.read2()
序列化
json pickle
你提供序列化功能,帮助用户对***进行序列化
def dump(somthing,m = 'json'):
    if m == 'json':import json as m
    else:import pickle as m
    m.dumps(somthing)
数据库
oracle oracle_db
mysql mysql_db
if db_name == 'mysql':# import mysql_db as db
elif db_name == 'oracle': import oracle_db as db
db.connect()
db.exec()

 导入多个模块
1.都写在文件的开始
2.顺序: 先导入内置的,再导入扩展的,最后导入自定义的
import os
import sys

import flask    # 扩展的web框架
import requests # 请求url

import my_module
3.导入多个模块
import os as o,sys as s,flask as f
os.remove()
sys.path

模块的导入from  import
import my_module
导入这个模块 相当于执行一个模块
导入模块 模块名作为这个模块命名空间的一个引用
可以使用模块名 随意的使用这个命名空间中的名字
from my_module import flag
from import 仍然会在导入模块的时候执行整个模块
仍然会把模块中所有的名字存在一个属于这个模块的命名空间中
区别在于 使用模块中名字的时候不需要再带着模块名
而是 导入了 什么名字 就能用什么名字
没有导入的名字不能使用
flag = False
print(flag)
read2()
my_module.read1()
都会完整的执行这个my_module文件
没被导入的其他名字就不能用了

导入多个名字和重命名语法

from my_module import flag as f,read1 as r1
from my_module import read2
read2()
print(f)

from my_module import *  #==>from my_module import flag,read1,read2
print(flag)
read1()

如果你导入一个模块 这个模块中假设有20个方法
你只用一个 from 模块 import 这个方法
你用10个   import 模块

from import *
def time():
    print('time.time')
from my_module import *
time()

from my_module import read2
read2()

__all__只和*相关
如果不定义__all__,默认*可以导入这个模块中的所有名字
如果定义了__all__,那么只有出现在all这个列表中的名字可以被*导入

模块的独立名称空间:

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

#测试一:money与my_module.money不冲突
#demo.py
import my_module
money=10
print(my_module.money)

'''
执行结果：
from the my_module.py
1000
'''

#测试二：read1与my_module.read1不冲突
#demo.py
import my_module
def read1():
    print('========')
my_module.read1()

'''
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read1->money 1000
'''

#测试三：执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的
#demo.py
import my_module
money=1
my_module.change()
print(money)

'''
执行结果：
from the my_module.py
1
'''

总结：首次导入模块my_module时会做三件事：

1.为源文件(my_module模块)创建新的名称空间，在my_module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 my_module

1 提示:导入模块时到底执行了什么？
2 
3 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.
4 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my_module来引用该命名空间

1 这个名字和变量名没什么区别，都是‘第一类的’，且使用my_module.名字的方式可以访问my_module.py文件中定义的名字，my_module.名字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方。

为模块名起别名，相当于m1=1;m2=m1 

1 import my_module as sm
2 print(sm.money)
 

示范用法一：

有两中sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不同的sql功能

#mysql.py
def sqlparse():
    print('from mysql sqlparse')
#oracle.py
def sqlparse():
    print('from oracle sqlparse')

#test.py
db_type=input('>>: ')
if db_type == 'mysql':
    import mysql as db
elif db_type == 'oracle':
    import oracle as db

db.sqlparse() 
复制代码

示范用法二： 

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)

在一行导入多个模块

1 import sys,os,re

3.2 from ... import...

3.2.1
对比import my_module，会将源文件的名称空间'my_module'带到当前名称空间中，使用时必须是my_module.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my_module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、

 1 from my_module import read1,read2
这样在当前位置直接使用read1和read2就好了，执行时，仍然以my_module.py文件全局名称空间

#测试一：导入的函数read1，执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money
#demo.py
from my_module import read1
money=1000
read1()
'''
执行结果:
from the my_module.py
spam->read1->money 1000
'''

#测试二:导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1()
#demo.py
from my_module import read2
def read1():
    print('==========')
read2()

'''
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read2 calling read1
my_module->read1->money 1000
'''

如果当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果。

#测试三:导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了
#demo.py
from my_module import read1
def read1():
    print('==========')
read1()
'''
执行结果:
from the my_module.py
==========
'''

需要特别强调的一点是：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系，如下：

from my_module import money,read1
money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100
print(money) #打印当前的名字
read1() #读取my_module.py中的名字money,仍然为1000

'''
from the my_module.py
100
my_module->read1->money 1000
'''

也支持as

1 from my_module import read1 as read
也支持导入多行

1 from my_module import (read1,
2                   read2,
3                   money)

3.2.4
from my_module import * 把my_module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 my_module import * #将模块my_module中所有的名字都导入到当前名称空间
print(money)
print(read1)
print(read2)
print(change)

'''
执行结果:
from the my_module.py
1000
<function read1 at 0x1012e8158>
<function read2 at 0x1012e81e0>
<function change at 0x1012e8268>
'''

在my_module.py中新增一行

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

*如果my_module.py中的名字前加_,即_money，则from my_module import *,则_money不能被导入

3.2.5 模块的循环引用问题
思考：假如有两个模块a，b。我可不可以在a模块中import b ，再在b模块中import a？

3.2.6 模块的加载与修改
考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.modules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.modules中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.modules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。

如果只是你想交互测试的一个模块，使用 importlib.reload(), e.g. import importlib; importlib.reload(modulename)，这只能用于测试环境。

import time,importlib
import aa
 
time.sleep(20)
# importlib.reload(aa)
aa.func1()

def func1():
    print('func1')

在20秒的等待时间里，修改aa.py中func1的内容，等待test.py的结果。

打开importlib注释，重新测试

模块的加载与修改:(了解)

import time
import importlib

import my_module
print(my_module.flag)
time.sleep(20)
importlib.reload(my_module)   # 测试
print(my_module.flag)

把模块当成脚本执行:

from my_module import login
__name__是py文件中的一个内置的变量
    当你直接执行这个py文件的时候,这个文件中的__name__就是'__main__'
    当你以模块的形式导入这个py文件的时候,这个文件中的__name__就是模块名的字符串
__file__

if __name__ == '__main__':
    写在这段代码下面的所有内容只有在当前py文件被直接run的时候才会执行
    被导入的时候不会被执行
    pass
main + table会自动补全(快捷键)
脚本 : 就是一个被直接执行run的文件

3.3 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__= 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__':

def fib(n):   
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()

if __name__ == "__main__":
    print(__name__)
    num = input('num :')
    fib(int(num))

模块的搜索路径:
import sys
print(sys.path)
导入模块的时候,从这个列表中的目录下去找
sys.path.append(r'E:sylarpython_workspaceday31homework')
import core
core.login()

3.4 模块搜索路径
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

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。虽然每次都说，但是仍然会有人不停的犯错。 

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。

1 >>> import sys
2 >>> sys.path.append('/a/b/c/d')
3 >>> sys.path.insert(0,'/x/y/z') #排在前的目录，优先被搜索

注意：搜索时按照sys.path中从左到右的顺序查找，位于前的优先被查找，sys.path中还可能包含.zip归档文件和.egg文件，python会把.zip归档文件当成一个目录去处理。

#首先制作归档文件：zip module.zip foo.py bar.py

import sys
sys.path.append('module.zip')
import foo,bar

#也可以使用zip中目录结构的具体位置
sys.path.append('module.zip/lib/python')

#windows下的路径不加r开头，会语法错误
sys.path.insert(0,r'C:UsersAdministratorPycharmProjectsa')

至于.egg文件是由setuptools创建的包，这是按照第三方python库和扩展时使用的一种常见格式，.egg文件实际上只是添加了额外元数据(如版本号，依赖项等)的.zip文件。

需要强调的一点是：只能从.zip文件中导入.py，.pyc等文件。使用C编写的共享库和扩展块无法直接从.zip文件中加载（此时setuptools等打包系统有时能提供一种规避方法），且从.zip中加载文件不会创建.pyc或者.pyo文件，因此一定要事先创建他们，来避免加载模块是性能下降。

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my_module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
执行文件所在的当前目录
PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法一样）
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。

补充:dir()函数
内建函数dir是用来查找模块中定义的名字，返回一个有序字符串列表

import my_module
dir(my_module)
 

如果没有参数,dir()列举出当前定义的名字


dir()不会列举出内建函数或者变量的名字，它们都被定义到了标准模块builtin中，可以列举出它们，

import builtins
dir(builtins)

包:
要使用get方法 得先导入policy
第一种:
import glance.api.policy  #只能也必须精确到模块
glance.api.policy.get()
第二种:(常用)
import glance.api.policy  as policy  #只能也必须精确到模块
policy.get()

from glance.api import policy

policy.get()

如果导入的是一个包的名字而不是一个py文件的名字
就会直接执行这个包下面的__init__.py
除此之外什么也不会做
import sys
print(sys.path)
import glance  # -->init-->import api
glance.api.policy.get()

import glance
使用相对导入,不能直接执行使用了相对导入的文件
必须将这个存在着相对导入的包作为一个整体来使用

只有你写了一个包
这个包对外提供功能,而不是用来直接执行这个包中的某个py文件的时候才会用到相对导入

homework文件下:
__pycache__   # (文件夹)
bin   # (文件夹)
      __init__.py
      star.py   #(内容如下):
import os
import sys
Base_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
sys.path.append(Base_dir)
from core import main

if __name__ == '__main__':
    main.entry_point()
conf    # (文件夹)
__pycache__文件夹
__init__.py
settings.py   # (内容如下)
import os  (在这里改文件路径)
base_path = r'E:sylarpython_workspaceday32'
userinfo_path = os.path.join(base_path,'homework','db','userinfo')
stuinfo_path = os.path.join(base_path,'homework','db','student_info')
core   # (文件夹)
__pycache__文件夹
__innit__.py
auth.py    #  (内容如下);
from conf import settings
def login():
         print('打开了一个文件',settings.userinfo_path)
main.py   #  (内容如下):
from core import auth
def entry_point():
        print('这是程序的总入口')
        auth.login()
db    # (文件夹)
studentinfo
userinfo
log  # (文件夹)
__init__.py

glance文件下:
__pycache__  #(文件夹)
api  #(文件夹)
__pycache__
__init__.py    #(内容如下):
from . import policy
from . import versions
policy.py    #(内容如下):
from . import versions
def get():
                print('from policy.py')
versions.create_resource('aaa')
      versions.py   # (内容如下):
def create_resource(conf):
                print('from version.py: ',conf)
       cmd  #(文件夹)
__init__.py
manage.py   #(内容如下):
def main():
            print('from manage.py')
db   #(文件夹)
__init__.py
models.py   # (内容如下)
def register_models(engine):
            print('from models.py: ',engine)
     __init__.py  # (内容如下):
     from . import api

包是一种通过使用‘.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

强调：

　　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，包即模块


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

import os
os.makedirs('glance/api')
os.makedirs('glance/cmd')
os.makedirs('glance/db')
l = []
l.append(open('glance/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/api/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/api/policy.py','w'))
l.append(open('glance/api/versions.py','w'))
l.append(open('glance/cmd/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/cmd/manage.py','w'))
l.append(open('glance/db/models.py','w'))
map(lambda f:f.close() ,l)

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

1 import glance.db.models
2 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 

1 from glance.db import models
2 models.register_models('mysql')
3 
4 from glance.db.models import register_models
5 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 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）。

glance/                   

├── __init__.py      

├── api                  

│   ├── __init__.py   __all__ = ['policy','versions'] 

│   ├── policy.py

│   └── versions.py

├── cmd               __all__ = ['manage']    

│   ├── __init__.py

│   └── manage.py    

└── db                __all__ = ['models']              

    ├── __init__.py

    └── models.py



from glance.api import *
policy.get()

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()

测试结果：注意一定要在于glance同级的文件中测试

1 from glance.api import versions 

注意：在使用pycharm时，有的情况会为你多做一些事情，这是软件相关的东西，会影响你对模块导入的理解，因而在测试时，一定要回到命令行去执行，模拟我们生产环境，你总不能拿着pycharm去上线代码吧！！！

特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块（已经在sys.path中），但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中)，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

1 #在version.py中
2 
3 import policy
4 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
'''

glance/                   

├── __init__.py      from glance import api
                             from glance import cmd
                             from glance import db

├── api                  

│   ├── __init__.py  from glance.api import policy
                              from glance.api import versions

│   ├── policy.py

│   └── versions.py

├── cmd                 from glance.cmd import manage

│   ├── __init__.py

│   └── manage.py

└── db                   from glance.db import models

    ├── __init__.py

    └── models.py

glance/                   

├── __init__.py      from . import api  #.表示当前目录
                     from . import cmd
                     from . import db

├── api                  

│   ├── __init__.py  from . import policy
                     from . import versions

│   ├── policy.py

│   └── versions.py

├── cmd              from . import manage

│   ├── __init__.py

│   └── manage.py    from ..api import policy   
                     #..表示上一级目录，想再manage中使用policy中的方法就需要回到上一级glance目录往下找api包，从api导入policy

└── db               from . import models

    ├── __init__.py

    └── models.py

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'

'''

解决方法：

1 #glance/__init__.py
2 from . import cmd
3 
4 #glance/cmd/__init__.py
5 from . import manage

执行：

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

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

import glance之后直接调用模块中的方法

glance/                   

├── __init__.py     from .api import *
                    from .cmd import *
                    from .db import *    
├── api                  

│   ├── __init__.py   __all__ = ['policy','versions'] 

│   ├── policy.py

│   └── versions.py

├── cmd               __all__ = ['manage']    

│   ├── __init__.py

│   └── manage.py    

└── db                __all__ = ['models']              

    ├── __init__.py

    └── models.py


import glance
policy.get()

软件开发规范

#=============>bin目录：存放执行脚本
#start.py
import sys,os

BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)

from core import core
from conf import my_log_settings

if __name__ == '__main__':
    my_log_settings.load_my_logging_cfg()
    core.run()

#=============>conf目录：存放配置文件
#config.ini
[DEFAULT]
user_timeout = 1000

[egon]
password = 123
money = 10000000

[alex]
password = alex3714
money=10000000000

[yuanhao]
password = ysb123
money=10

#settings.py
import os
config_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'config.ini')
user_timeout=10
user_db_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))),
                     'db')


#my_log_settings.py
"""
logging配置
"""

import os
import logging.config

# 定义三种日志输出格式 开始

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' 
                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# 定义日志输出格式 结束

logfile_dir = r'%slog' %os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))  # log文件的目录

logfile_name = 'all2.log'  # log文件名

# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
    os.mkdir(logfile_dir)

# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)

# log配置字典
LOGGING_DIC = {
    'version': 1,
    'disable_existing_loggers': False,
    'formatters': {
        'standard': {
            'format': standard_format
        },
        'simple': {
            'format': simple_format
        },
    },
    'filters': {},
    'handlers': {
        #打印到终端的日志
        'console': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕
            'formatter': 'simple'
        },
        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志
        'default': {
            'level': 'DEBUG',
            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件
            'formatter': 'standard',
            'filename': logfile_path,  # 日志文件
            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M
            'backupCount': 5,
            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
        },
    },
    'loggers': {
        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
        '': {
            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
            'level': 'DEBUG',
            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递
        },
    },
}


def load_my_logging_cfg():
    logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置
    logger = logging.getLogger(__name__)  # 生成一个log实例
    logger.info('It works!')  # 记录该文件的运行状态

if __name__ == '__main__':
    load_my_logging_cfg()

#=============>core目录：存放核心逻辑
#core.py
import logging
import time
from conf import settings
from lib import read_ini

config=read_ini.read(settings.config_path)
logger=logging.getLogger(__name__)

current_user={'user':None,'login_time':None,'timeout':int(settings.user_timeout)}
def auth(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        if current_user['user']:
            interval=time.time()-current_user['login_time']
            if interval < current_user['timeout']:
                return func(*args,**kwargs)
        name = input('name>>: ')
        password = input('password>>: ')
        if config.has_section(name):
            if password == config.get(name,'password'):
                logger.info('登录成功')
                current_user['user']=name
                current_user['login_time']=time.time()
                return func(*args,**kwargs)
        else:
            logger.error('用户名不存在')

    return wrapper

@auth
def buy():
    print('buy...')

@auth
def run():

    print('''
购物
查看余额
转账
    ''')
    while True:
        choice = input('>>: ').strip()
        if not choice:continue
        if choice == '1':
            buy()



if __name__ == '__main__':
    run()

#=============>db目录：存放数据库文件
#alex_json
#egon_json

#=============>lib目录：存放自定义的模块与包
#read_ini.py
import configparser
def read(config_file):
    config=configparser.ConfigParser()
    config.read(config_file)
    return config

#=============>log目录：存放日志
#all2.log
[2017-07-29 00:31:40,272][MainThread:11692][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:31:41,789][MainThread:11692][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:31:46,394][MainThread:12348][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:31:47,629][MainThread:12348][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:31:57,912][MainThread:10528][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:03,340][MainThread:12744][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:05,065][MainThread:12916][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:08,181][MainThread:12916][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:32:13,638][MainThread:7220][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:32:23,005][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:32:40,941][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:32:47,222][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:32:51,949][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:33:00,213][MainThread:7220][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:33:50,118][MainThread:8500][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
[2017-07-29 00:33:55,845][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:20][INFO][登录成功]
[2017-07-29 00:34:06,837][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:34:09,405][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]
[2017-07-29 00:34:10,645][MainThread:8500][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在]

模块的循环使用:
a.py文件里的内容
import b  # sys.modules
flag = True
b.func()
print(__name__)

b.py文件里的内容
import a  # sys.modules
def  func():
    print('in b func')
print(a.flag)
###  只要是循环使用就会报错