模块与包
一、模块
1 所有的模块导入都应该尽量往上写 2 # 内置模块 3 # 扩展模块 4 # 自定义模块
1)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: 使用python编写的.py文件 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 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) 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:
#spam.py print('from the spam.py') money=1000 def read1(): print('spam模块:',money) def read2(): print('spam模块') read1() def change(): global money money=0
2)使用模块之import
1.import:
#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。
3.被导入模块有独立的名称空间:
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
#test.py import spam money=10 print(spam.money) ''' 执行结果: from the spam.py ''' 测试一:money与spam.money不冲突
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
#test.py import spam def read1(): print('========') spam.read1() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read1->money 1000 ''' 测试二:read1与spam.read1不冲突
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
#test.py import spam money=1 spam.change() print(money) ''' 执行结果: from the spam.py ''' 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
1 import spam as sm 2 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
#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()
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
if file_format == 'xml': import xmlreader as reader elif file_format == 'csv': import csvreader as reader data=reader.read_date(filename)
5.在一行导入多个模块:
1 import sys,os,re
3)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
#测试一:导入的函数read1,执行时仍然回到spam.py中寻找全局变量money #test.py from spam import read1 money=1000 read1() ''' 执行结果: from the spam.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spam.py中找read1() #test.py from spam import read2 def read1(): print('==========') read2() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read2 calling read spam->read1->money 1000 '''
验证二: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 #test.py from spam import read1 def read1(): print('==========') read1() ''' 执行结果: from the spam.py ========== '''
验证三:导入的方法在执行时,始终是以源文件为准的
from spam 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spam.py中的名字money,仍然为1000 ''' from the spam.py spam->read1->money 1000 '''
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。
from spam import * #将模块spam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 spam.py <function read1 at 0x1012e8158> <function read2 at 0x1012e81e0> <function change at 0x1012e8268> '''
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
二、包
1.)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
#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
2)包的使用
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
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#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()
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___:
#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')
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#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']
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
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 '''