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python:模块

时间:2019-09-01 18:38:44      阅读:80      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:直接   关于   管理   加密   pat   ati   relative   错误   过期   

 

一 模块介绍

1、什么是模块?

#常见的场景:一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py,模块名为spam,可以通过import spam使用。

#在python中,模块的使用方式都是一样的,但其实细说的话,模块可以分为四个通用类别: 

  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

2、为何要使用模块?

#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。

3、以spam.py为例来介绍模块的使用:文件名spam.py,模块名spam

import  spam

导入模块的本质是把python文件解释一遍
导入包的本质就是执行该包下面的__init__.py文件

二 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
‘‘‘

ps:我们可以从sys.module中找到当前已经加载的模块,sys.module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。
import  module#  将module下的所有内容赋值给本文件下一个叫module的变量

3,为模块起别名

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

1 import spam as test  # 给模块起别名
2 print(test.money)    # 调用sm下的money方法

4,在一行导入多个模块

mport  module1  module2

三 使用模块之from ... import...

1、from...import...的使用

 1 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

1 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字。而且可读性极其的差,在交互式环境中导入时没有问题。

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

四,py文件区分两种用途:模块与脚本

#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__‘:

五 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。

六 编译python文件(了解)

为了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度。python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc。通常会包含python的版本号。例如,在CPython3.3版本下,spam.py模块会被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc。这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存。

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火.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,不是用来加密的。

七 导入自定义模块

技术图片

 

 

八 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 

九 包的使用

1、示范文件

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
技术图片技术图片
#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)

包所包含的文件内容
文件内容

执行文件与示范文件在同级目录下

2、包的使用之import 

1 import glance.db.models
2 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:

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()

3、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

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

4、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___:

1 #在__init__.py中定义
2 x=10
3 
4 def func():
5     print(‘from api.__init.py‘)
6 
7 __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)。

练习:

#执行文件中的使用效果如下,请处理好包的导入
from glance import *

get()
create_resource(‘a.conf‘)
main()
register_models(‘mysql‘)
技术图片技术图片
#在glance.__init__.py中
from .api.policy import get
from .api.versions import create_resource

from .cmd.manage import main
from .db.models import  register_models

__all__=[‘get‘,‘create_resource‘,‘main‘,‘register_models‘]
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5、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

1 在glance/api/version.py
2 
3 #绝对导入
4 from glance.cmd import manage
5 manage.main()
6 
7 #相对导入
8 from ..cmd import manage
9 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 

6、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,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

 1 from glance.api import versions
 2 
 3 ‘‘‘
 4 执行结果:
 5 ImportError: No module named ‘policy‘
 6 ‘‘‘
 7 
 8 ‘‘‘
 9 分析:
10 此时我们导入versions在versions.py中执行
11 import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py,
12 这必然是找不到的
13 ‘‘‘

7 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

实验: https://pan.baidu.com/s/1C1Rzioen64WvvuOiQuamZQ

8、包的分发(了解)

https://packaging.python.org/distributing/

十 软件开发规范

技术图片

 

python:模块

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原文地址:https://www.cnblogs.com/wzy23/p/11442843.html

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