python3 模块的理解

一、模块

1.模块定义

#1模块定义
# 模块（Module）就是包含代码的文件，不一定是Python代码，有四种代码类型的模块：
#     •使用Python写的程序( .py文件)
#     •C或C++扩展(已编译为共享库或DLL文件)
#     •包(包含多个模块)
#     •内建模块(使用C编写并已链接到Python解释器内)

2.为什么用模块

#2为什么用模块
#     使用模块可以提高代码的可维护性和重复使用，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，
# 所以编写自己的模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突，但要注意尽量不要与内置函数名字冲突。

2.1 import导入模块

#（1）自定义模块

#my_module.py

print('from the my_module.py')

money = 1000

def read1():
    print('my_module -> read1 -> money',money)

def read2():
    print('my_module -> read2 calling read1')
    read1()

def change():
    global money
    money = 0

#（2）重复导入模块
# 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大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 my_module    #只在第一次导入时才执行my_module.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the my_module.py'
'''结果：
from the my_module.py
'''
import my_module
import my_module
import my_module


import sys
print(sys.modules)        #sys.modules 显示已加载的模块信息，sys.modules返回一个字典。

#（3）模块名称空间
#     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1 money和my_module.money不冲突

import my_module
mmoney = 10
print(my_module.money)
'''结果：
from the my_module.py
1000
'''

#测试2 read1 与 my_module.read1不冲突

import my_module
def read1():
    print('***************')

my_module.read1()
'''结果：
my_module -> read1 -> money 1000
'''


#测试3 执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的

import my_module
money = 1
my_module.change()
print(money)
'''结果：
1
'''

（4）模块导入过程

　　总结：首次导入模块my_module时会做三件事：

　　1.为源文件(my_module模块)创建新的名称空间，在my_module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 my_module

1 提示:导入模块时到底执行了什么？
2 
3 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.
4 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my_module来引用该命名空间

1 这个名字和变量名没什么区别，都是‘第一类的’，且使用my_module.名字的方式可以访问my_module.py文件中定义的名字，my_module.名
字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方。

 

（5）模块重命名

为模块名起别名，相当于m1=1;m2=m1 

1 import my_module as sm
2 print(sm.money)

示例1：

两种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('>>: ')    #输入mysql 或oracle
if db_type == 'mysql':
    import mysql as db
elif db_type == 'oracle':
    import oracle as db

db.sqlparse()     #根据输入调用不同模块中的sqlparse函数

 

示例2：

       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，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，例如

if file_format == 'xml':
     import xmlreader as reader
elif file_format == 'csv':
     import csvreader as reader
data=reader.read_date(filename)

（6）一行导入多个模块

1 import sys,os,re

2.2 form ... import

格式：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

 

而from 语句相当于import，也会创建新的名称空间，但是将my_module中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用名字就可以了

 

# 测试1：导入的函数read1，执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money
from my_module import read1
money = 2000
read1() #调用read1时，所用money变量还是从模块的命名空间中查找，和当前空间的money变量没有关系
'''结果：
from the my_module.py
my_module -> read1 -> money 1000
'''

# 测试2：导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1()
from my_module import read2
def read1():
    print('**********/*')

read2()
'''结果：
from the my_module.py
my_module -> read2 calling read1
my_module -> read1 -> money 1000
'''

# 测试3：导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了
#如果当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果。

from my_module import read1
def read1():
    print('*//*/*/*/*/*/*/')

read1()
'''结果：
from the my_module.py
*//*/*/*/*/*/*/
'''


# 测试4：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系
from my_module import money,read1
money = 2000
print(money)
'''结果：
from the my_module.py
2000
'''
read1()
'''结果：
my_module -> read1 -> money 1000
'''

（1）方法重命名

from my_module import read1 as read

（2）多行导入

from my_module import (read1,
                   read2,
                   money)

（3）*导入所有

       from my_module import * 把my_module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。

from my_module import * #将模块my_module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 my_module.py
1000
<function read1 at 0x1012e8158>
<function read2 at 0x1012e81e0>
<function change at 0x1012e8268>
'''

　　在my_module.py中新增一行

__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from my_module import *就这能导入列表中规定的两个名字

　　*如果my_module.py中的名字前加_,即_money，则from my_module import *,则_money不能被导入

（4）模块当做脚本执行

　　我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
　　当做脚本运行：
　　__name__ 等于'__main__'

　　当做模块导入：
　　__name__= 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__':

def fib(n):
    a, b = 0, 1 
    while b < n:    #如果n 大于 b 开始循环
        print(b, end=' ')   #打印b ，并将print结束设置为空
        a, b = b, a+b   # a = b  , b = a + b  
    print()

if __name__ == "__main__":  #判断模块名是否是__main__
    print(__name__)     #打印输出 __name__ 对应的模块名
    num = input('num :')    #等待用户输入num数字值
    fib(int(num))       #调用fib函数时，将整数num当做实参传递进去

3.模块搜索路径

　　python解释器在启动时会自动加载一些模块，可以使用sys.modules查看

　　在第一次导入某个模块时（比如my_module），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

　　如果没有，解释器则会查找同名的内建模块，如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找my_module.py文件。

　　所以总结模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块

　　sys.path的初始化的值来自于：

　　The directory containing the input script (or the current directory when no file is specified).
　　PYTHONPATH (a list of directory names, with the same syntax as the shell variable PATH).
　　The installation-dependent default.

　　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。

1 >>> import sys
2 >>> sys.path.append('/a/b/c/d')
3 >>> 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。

 

　　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my_module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
执行文件所在的当前目录
PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法一样）
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。

4.编译python文件

　　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，my_module.py模块会被缓存成__pycache__/my_module.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。

 

python解释器在以下两种情况下不检测缓存
　　1 如果是在命令行中被直接导入模块，则按照这种方式，每次导入都会重新编译，并且不会存储编译后的结果（python3.3以前的版本应该是这样）

python -m my_module.py

　　2 如果源文件不存在，那么缓存的结果也不会被使用，如果想在没有源文件的情况下来使用编译后的结果，则编译后的结果必须在源目录下 

提示：

1.模块名区分大小写，foo.py与FOO.py代表的是两个模块

2.你可以使用-O或者-OO转换python命令来减少编译模块的大小

-O转换会帮你去掉assert语句
-OO转换会帮你去掉assert语句和__doc__文档字符串
由于一些程序可能依赖于assert语句或文档字符串，你应该在在确认需要的情况下使用这些选项。

3.在速度上从.pyc文件中读指令来执行不会比从.py文件中读指令执行更快，只有在模块被加载时，.pyc文件才是更快的

4.只有使用import语句是才将文件自动编译为.pyc文件，在命令行或标准输入中指定运行脚本则不会生成这类文件，因而我们可以使用compieall模块为一个目录中的所有模块创建.pyc文件

模块可以作为一个脚本（使用python -m compileall）编译Python源
 
python -m compileall /module_directory 递归着编译
如果使用python -O -m compileall /module_directory -l则只一层
 
命令行里使用compile()函数时，自动使用python -O -m compileall
 
详见：https://docs.python.org/3/library/compileall.html#module-compileall