Python进阶之模块
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。
为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。
使用模块有什么好处？
最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。点这里查看Python的所有内置函数。
你也许还想到，如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。
举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。
现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：
mycompany ├─ __init__.py ├─ abc.py └─ xyz.py
引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。
请注意，每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。
类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：
mycompany
├─ web
│ ├─ __init__.py
│ ├─ utils.py
│ └─ www.py
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py
文件www.py的模块名就是mycompany.web.www，两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。
mycompany.web也是一个模块，则该模块对应的.py文件为__init__.py。
总结
模块是一组Python代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。
创建自己的模块时，要注意：
- 模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符；
- 模块名不要和系统模块名冲突，最好先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交互环境执行
import abc，若成功则说明系统存在此模块。
python之导入模块
要使用一个模块，我们必须首先导入该模块。Python使用import语句导入一个模块。例如，导入系统自带的模块 math：
import math
你可以认为math就是一个指向已导入模块的变量，通过该变量，我们可以访问math模块中所定义的所有公开的函数、变量和类：
>>> math.pow(2, 0.5) # pow是函数 1.4142135623730951 >>> math.pi # pi是变量 3.141592653589793
如果我们只希望导入用到的math模块的某几个函数，而不是所有函数，可以用下面的语句：
from math import pow, sin, log
这样，可以直接引用 pow, sin, log 这3个函数，但math的其他函数没有导入进来：
>>> pow(2, 10) 1024.0 >>> sin(3.14) 0.0015926529164868282
如果遇到名字冲突怎么办？比如math模块有一个log函数，logging模块也有一个log函数，如果同时使用，如何解决名字冲突？
如果使用import导入模块名，由于必须通过模块名引用函数名，因此不存在冲突：
import math, logging print math.log(10) # 调用的是math的log函数 logging.log(10, 'something') # 调用的是logging的log函数
如果使用 from...import 导入 log 函数，势必引起冲突。这时，可以给函数起个“别名”来避免冲突：
from math import log from logging import log as logger # logging的log现在变成了logger print log(10) # 调用的是math的log logger(10, 'import from logging') # 调用的是logging的log
python中动态导入模块
如果导入的模块不存在，Python解释器会报 ImportError 错误：
>>> import something Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named something
有的时候，两个不同的模块提供了相同的功能，比如 StringIO 和 cStringIO 都提供了StringIO这个功能。
这是因为Python是动态语言，解释执行，因此Python代码运行速度慢。
如果要提高Python代码的运行速度，最简单的方法是把某些关键函数用 C 语言重写，这样就能大大提高执行速度。
同样的功能，StringIO 是纯Python代码编写的，而 cStringIO 部分函数是 C 写的，因此 cStringIO 运行速度更快。
利用ImportError错误，我们经常在Python中动态导入模块：
try: from cStringIO import StringIO except ImportError: from StringIO import StringIO
上述代码先尝试从cStringIO导入，如果失败了（比如cStringIO没有被安装），再尝试从StringIO导入。这样，如果cStringIO模块存在，则我们将获得更快的运行速度，如果cStringIO不存在，则顶多代码运行速度会变慢，但不会影响代码的正常执行。
try 的作用是捕获错误，并在捕获到指定错误时执行 except 语句。
例子：
利用import ... as ...，还可以动态导入不同名称的模块。
Python 2.6/2.7提供了json 模块，但Python 2.5以及更早版本没有json模块，不过可以安装一个simplejson模块，这两个模块提供的函数签名和功能都一模一样。
试写出导入json 模块的代码，能在Python 2.5/2.6/2.7都正常运行。
try: import json except ImportError: import simplejson as json print json.dumps({'python':2.7})
注：
JSON（JavaScript Object Notation）：一种轻量级数据交换格式，相对于XML而言更简单，也易于阅读和编写，机器也方便解析和生成，Json是Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是 encoding和 decoding
encoding：把一个Python对象编码转换成Json字符串
decoding：把Json格式字符串解码转换成Python对象
对于简单数据类型（string、unicode、int、float、list、tuple、dict），可以直接处理。
json.dumps方法对简单数据类型encoding。
python之使用__future__
注意：与上文__name__一样，左右为两个短横。
Python的新版本会引入新的功能，但是，实际上这些功能在上一个老版本中就已经存在了。要“试用”某一新的特性，就可以通过导入__future__模块的某些功能来实现。
例如，Python 2.7的整数除法运算结果仍是整数：
>>> 10 / 3 3
但是，Python 3.x已经改进了整数的除法运算，“/”除将得到浮点数，“//”除才仍是整数：
>>> 10 / 3 3.3333333333333335 >>> 10 // 3 3
要在Python 2.7中引入3.x的除法规则，导入__future__的division：
>>> from __future__ import division >>> print 10 / 3 3.3333333333333335
当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到__future__中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性。
例子：
在Python 3.x中，字符串统一为unicode，不需要加前缀 u，而以字节存储的str则必须加前缀 b。请利用__future__的unicode_literals在Python 2.7中编写unicode字符串。
使用from __future__ import unicode_literals将把Python 3.x的unicode规则带入Python 2.7中。
参考代码:
from __future__ import unicode_literals s = 'am I an unicode?' print isinstance(s, unicode)
安装第三方模块
在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。
如果你正在使用Mac或Linux，安装pip本身这个步骤就可以跳过了。
如果你正在使用Windows，请参考安装Python一节的内容，确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path。
在命令提示符窗口下尝试运行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新运行安装程序添加pip。
注意：Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x，因此对应的pip命令是pip3。
例如，我们要安装一个第三方库——Python Imaging Library，这是Python下非常强大的处理图像的工具库。不过，PIL目前只支持到Python 2.7，并且有年头没有更新了，因此，基于PIL的Pillow项目开发非常活跃，并且支持最新的Python 3。
一般来说，第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者pypi上搜索，比如Pillow的名称叫Pillow，因此，安装Pillow的命令就是：
pip install Pillow
耐心等待下载并安装后，就可以使用Pillow了。
本篇博客参考：
慕课网课程：python进阶
廖雪峰老师官网：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
