模块和包
1 什么是模块？
常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。
但其实import加载的模块分为四个通用类别：
1 使用python编写的代码（.py文件）
2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3 包好一组模块的包
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？
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。
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，
3.如何使用模块？
3.1 模块的创建
注意：1、注意 模块名 需要符合变量命名规范
2、导入模块的时候,pycharm的报错提示是不可靠的
3、导入一个模块 就是import 文件名 ，不带.py
4、import my_module # 导入模块
示例文件：自定义模块my_module.py， 文件名my_module.py， 模块名my_module
#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
3.1.1
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
#demo.py 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',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 my_module import my_module import my_module ''' 执行结果： from the my_module.py '''
我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块，sys.modules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。
3.1.2
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my_module.money不冲突 #demo.py import my_module money=10 print(my_module.money) ''' 执行结果： from the my_module.py 1000 '''
#测试一:money与my_module.money不冲突 #demo.py import my_module money=10 print(my_module.money) ''' 执行结果： from the my_module.py 1000 '''
#测试二：read1与my_module.read1不冲突
#demo.py
import my_module
def read1():
print('========')
my_module.read1()
'''
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read1->money 1000
'''
#测试二：read1与my_module.read1不冲突
#demo.py
import my_module
def read1():
print('========')
my_module.read1()
'''
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read1->money 1000
'''
#测试三：执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的 #demo.py import my_module money=1 my_module.change() print(money) ''' 执行结果： from the my_module.py 1 '''
#测试三：执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的 #demo.py import my_module money=1 my_module.change() print(money) ''' 执行结果： from the my_module.py 1 '''
3.1.3
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。
也可以认为是4件事：
1.创建一个属于这个模块的命名空间
2.执行这个模块中的代码
3.创建一个引用来调用这个模块命名空间中的名字
4.把导入的模块和内存地址存到sys.modules中
3.1.4
可以给导入的模块进行重命名,重命名之后新的名字会出现在内存空间中来作为模块的引用，
但是原模块名就不能在文件中使用了
1 import my_module as sm 2 print(sm.money)
示范用法一：
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()
复制代码
示范用法二：
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)
3.1.5
在一行导入多个模块
顺序: 先导入内置的,再导入扩展的,最后导入自定义的
import sys,os,re
import os as o,sys as s,flask as f
3.2 from ... import...
# 导入这个模块 相当于执行一个模块 # 导入模块 模块名作为这个模块命名空间的一个引用 # 可以使用模块名 随意的使用这个命名空间中的名字 # from my_module import flag # from import 仍然会在导入模块的时候执行整个模块 # 仍然会把模块中所有的名字存在一个属于这个模块的命名空间中 # 区别在于 使用模块中名字的时候不需要再带着模块名 # 而是 导入了 什么名字 就能用什么名字 # 没有导入的名字不能使用 # flag = False # print(flag) # read2() # my_module.read1() # 都会完整的执行这个my_module文件 # 没被导入的其他名字就不能用了 # 导入多个名字和重命名语法 # from my_module import flag as f,read1 as r1 # from my_module import read2 # read2() # print(f) # from my_module import * #==>from my_module import flag,read1,read2 # print(flag) # read1() # 如果你导入一个模块 这个模块中假设有20个方法 # 你只用一个 from 模块 import 这个方法 # 你用10个 import 模块 # from import *
# def time(): # print('time.time') # from my_module import * # time() # 执行my_module里面的time函数 from my_module import read2 read2() # __all__只和*相关 # 如果不定义__all__,默认*可以导入这个模块中的所有名字 # 如果定义了__all__,那么只有出现在all这个列表中的名字可以被*导入
3.2.5 模块的循环引用问题
思考：假如有两个模块a，b。我可不可以在a模块中import b ，再在b模块中import a？ 不可以
3.2.6 模块的加载与修改
考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.modules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.modules中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.modules中的模块对象仍然可能被其他程序的组件所引用，因而不会被清除。
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。
def func1():
print('func1')
def func1():
print('func1')
import time,importlib import aa time.sleep(20) # importlib.reload(aa) aa.func1()
import time,importlib import aa time.sleep(20) # importlib.reload(aa) aa.func1()
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
3.3 把模块当做脚本执行
from my_module import login # __name__是py文件中的一个内置的变量 # 当你直接执行这个py文件的时候,这个文件中的__name__就是'__main__' # 当你以模块的形式导入这个py文件的时候,这个文件中的__name__就是模块名的字符串 if __name__ == '__main__': # 写在这段代码下面的所有内容只有在当前py文件被直接run的时候才会执行 # 被导入的时候不会被执行 pass # main # table会自动补全 # 脚本 : 就是一个被直接执行run的文件
3.4 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。
#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。
补充:dir()函数
内建函数dir是用来查找模块中定义的名字，返回一个有序字符串列表
import my_module dir(my_module)
如果没有参数,dir()列举出当前定义的名字
dir()不会列举出内建函数或者变量的名字，它们都被定义到了标准模块builtin中，可以列举出它们，
import builtins dir(builtins)
