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一 模块介绍
1,什么是模块?
1 使用python编写的.py文件
#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:
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
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
提示:导入模块时到底执行了什么?
#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
enters the function name in the module's global symbol table.
In fact function definitions are also 'statements' that are
'executed'; the execution of a module-level function definition
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
测试一: money 与 spam.money 不冲突
测试二:read1 与 spam.read1 不冲突
测试三:执行 spam.change() 操作的全局变量 money 仍然是 spam 中的
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)
有两中 sql 模块 mysql 和 oracle,根据用户的输入,选择不同的 sql 功能
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
5,在一行导入多个模块
1 import sys,os,re
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
验证一:当前位置直接使用 read1 和 read2 就好了,执行时,仍然以 spam.py 文件全局名称空间
验证二:如果当前有重名 read1 或者 read2,那么会有覆盖效果.
验证三:导入的方法在执行时,始终是以源文件为准的
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.
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
四 模块的重载 (了解)
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,因而不会被清楚.
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.
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
五 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__':
六 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.
七 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.
详细的
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.
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
#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:
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
4,上课流程
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
执行文件与示范文件在同级目录下
2,包的使用之 import
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
import glance.db.models
glance.db.models.register_models('mysql')
#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:
执行:
#glance/__init__.py
from . import cmd
#glance/cmd/__init__.py
from . import manage
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
#在于glance同级的test.py中
import glance
glance.cmd.manage.main()
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 *.
from glance.db import models
models.register_models('mysql')
from glance.db.models import register_models
register_models('mysql')
4,from glance.api import *
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).
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')
View Code
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
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
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
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
#在version.py中
import policy
policy.get()
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
'''
十 软件开发规范
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2458157.html