网工学Python——模块和包

Posted 2020-12-25 guoxiangqian

阅读目录

一 模块
3.1 import
3.2 from ... import...
3.3 把模块当做脚本执行
3.4 模块搜索路径
3.5 编译python文件
二 包
2.2 import
2.3 from ... import ...
2.4 __init__.py文件
2.5 from glance.api import *
2.6 绝对导入和相对导入
2.7 单独导入包

一 模块

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 import

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

my_module模块

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‘,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
‘‘‘

demo.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

测试二：read1与my_module.read1不冲突

#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
‘‘‘

测试三：执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的

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

3.创建名字my_module来引用该命名空间

3.1.4

为模块名起别名，相当于m1=1；m2=m1 

import my_module as sm
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

示例用法1

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)

示例方法2

3.1.5

在一行导入多个模块

import sys,os,re

3.2 from...import...

3.2.1

对比import my_module，会将源文件的名称空间‘my_module‘带到当前名称空间中，使用时必须是my_module.名字的方式

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。

from my_module import read1,read2

这样在当前位置直接使用read1和read2就好了，执行时，仍然以my_module.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my_module.py中寻找全局变量money
#demo.py
from my_module import read1
money=1000
read1()
‘‘‘
执行结果:
from the my_module.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my_module.py中找read1()
#demo.py
from my_module import read2
def read1():
    print(‘==========‘)
read2()

‘‘‘
执行结果:
from the my_module.py
my_module->read2 calling read1
my_module->read1->money 1000
‘‘‘

View Code

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
#demo.py
from my_module import read1
def read1():
    print(‘==========‘)
read1()
‘‘‘
执行结果:
from the my_module.py
==========
‘‘‘

View Code

需要特别强调的一点是：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系，如下：

from my_module 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my_module.py中的名字money,仍然为1000

‘‘‘
from the my_module.py
100
my_module->read1->money 1000
‘‘‘

View Code

3.2.2

也支持as

from my_module import read1 as read

3.2.3

也支持导入多行

from my_module import (read1,
                  read2,
                  money)

3.2.4 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‘)

aa.py

import time,importlib
import aa
 
time.sleep(20)
# importlib.reload(aa)
aa.func1()

测试代码

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

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:
        print(b, end=‘ ‘)
        a, b = b, a+b
    print()

if __name__ == "__main__":
    print(__name__)
    num = input(‘num :‘)
    fib(int(num))

View Code

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。

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:UsersAdministratorPycharmProjectsa‘)

View Code

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。

3.5 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。

了解

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

了解

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)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

在一行导入多个模块