模块导入
1.模块的定义与分类
1.1模块是什么?
这几天,我们进入模块的学习。在学习模块之前,我们首先要知道,什么是模块?
一个函数封装一个功能,你使用的软件可能就是由n多个函数组成的(先不考虑面向对象)。比如抖音这个软件,不可能将所有程序都写入一个文件,所以咱们应该将文件划分,这样其组织结构要好并且代码不冗余。假如分了10个文件,每个文件里面可能都有相同的功能(函数),怎么办?所以将这些相同的功能封装到一个文件中,那么这个存储着很多常用的功能的py文件,就是模块。 模块就是文件,存放一堆常用的函数,比如:我要在大草原上策马奔腾,应该怎么样?我应该骑马,你也要去浪,你是不是也要骑马。我们说一个函数就是一个功能,那么把一些常用的函数放在一个py文件中,这个文件就称之为模块,模块,就是一些列常用功能的集合体。
1.2为什么要使用模块?
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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,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
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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,避免重复造轮子.
人们常说的脚本是什么?
如果你在终端上编写的代码运行完后,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。
所以,脚本就是一个python文件,比如你之前写的购物车,模拟博客园登录系统的文件等等。
1.3模块的分类
Python语言中,模块分为三类。
第一类:内置模块,也叫做标准库。此类模块就是python解释器给你提供的,比如我们之前见过的time模块,os模块。标准库的模块非常多(200多个,每个模块又有很多功能),我们这几天就讲常用的十几种,后面课程中还会陆续的讲到。
第二类:第三方模块,第三方库。一些python大神写的非常好用的模块,必须通过pip install 指令安装的模块,比如 Django,等等。大概有6000多个。
第三类:自定义模块。我们自己在项目中定义的一些模块。
我们先定义一个模块,定义一个模块其实很简单就是写一个文件,里面写一些代码(变量,函数)即可。此文件的名字为test.py,文件内容如下:
print('from the meet.py')
name = '小冯'
def read1():
print('test模块:',name)
def read2():
print('test模块')
read1()
def change():
global name
name = "啦啦"
2. import
2.1 import 使用
import 翻译过来是一个导入的意思。
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import很多次,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 import test 只在第一次导入时才执行test.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the test.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 test
import test
import test
import test
import test
# 执行结果:只是打印一次:
from the meet.py
重复导入会直接引用内存中已经加载好的结果
2.2 第一次导入模块执行三件事
1.创建一个以模块名命名的名称空间。
2.执行这个名称空间(即导入的模块)里面的代码。
3.通过此模块名. 的方式引用该模块里面的内容(变量,函数名,类名等)。 这个名字和变量名没什么区别,都是‘第一类的’,且使用test名字的方式可以访问test.py文件中定义的名字,test.名字与test1.py中的名字来自两个完全不同的地方。
2.3 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。
2.4 为模块起别名
2.41.好处可以将很长的模块名改成很短,方便使用
import tbjx as t
t.read1()
2.4.2有利于代码的扩展和优化
#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()
2.5 导入多个模块
我们以后再开发过程中,免不了会在一个文件中,导入多个模块,推荐写法是一个一个导入。
import os,sys,json # 这样写可以但是不推荐
推荐写法
import os
import sys
import json
多行导入:易于阅读 易于编辑 易于搜索 易于维护。
3.from ... import ...
3.1 from ... import ... 使用
from ... import ... 的使用示例。
from test import name, read1
print(name)
read1()
3.2 from...import... 与import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:tbjx.
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
3.2.1执行文件有与模块同名的变量或者函数名,会有覆盖效果。
name = 'oldboy'
from test import name, read1, read2
print(name)
'''
执行结果:
小冯
'''
----------------------------------------
from test import name, read1, read2
name = 'oldboy'
print(name)
'''
执行结果:
oldboy
'''
----------------------------------------
def read1():
print(666)
from meet import name, read1, read2
read1()
'''
执行结果:
test模块: 小冯
'''
3.2.2当前位置直接使用read1和read2就好了,执行时,仍然以meet.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meet.py中寻找全局变量 'alex'
#test.py
from meet import read1
name = 'alex'
read1()
'''
执行结果:
from the meet.py
meet->read1->name = '郭宝元'
'''
#测试二:导入的函数read2,执行时需要调用read1(),仍然回到meet.py中找
#read1()
#test.py
from meet import read2
def read1():
print('==========')
read2()
'''
执行结果:
from the meet.py
meet模块
meet模块: 郭宝元
'''
3.3 from … import也支持as
通过这种方式引用模块也可以对模块进行改名。
from meet import read1 as read
read()
3.4 一行导入多个
from tbjx import read1,read2,name
3.5 from ... import *
from meet import * 把meet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meet.py中新增一行
__all__=['name','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
4.py文件的两种功能
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(比如你之前写的模拟博客园登录那个作业等) 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(或者是在模块文件中测试代码)
if __name__ == '__main__':
print('from the meet.py')
__all__ = ['name', 'read1',]
name = '郭宝元'
def read1():
print('meet模块:',name)
def read2():
print('meet模块')
read1()
def change():
global name
name = '宝浪'
if __name__ == '__main__':
# 在模块文件中测试read1()函数
# 此模块被导入时 __name__ == meet 所以不执行
read1()
5.模块的搜索路径
当你引用一个模块时,不见得每次都可以import到:
当咱们导入同一个目录下的模块的时候就能够使用import成功,不是同一个目录下的导入就会报错
Python中引用模块是按照一定的规则以及顺序去寻找的,这个查询顺序为:先从内存中已经加载的模块进行寻找找不到再从内置模块中寻找,内置模块如果也没有,最后去sys.path中路径包含的模块中寻找。它只会按照这个顺序从这些指定的地方去寻找,如果最终都没有找到,那么就会报错。
内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块
模块的查找顺序
- 在第一次导入某个模块时(比如meet),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(ps:python解释器在启动时会自动加载一些模块到内存中,可以使用sys.modules查看)
- 如果没有,解释器则会查找同名的内置模块
- 如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找meet.py文件。
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。
import sys
sys.path.append('/a/b/c/d')
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:\Users\Administrator\PycharmProjects\a')
#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。