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模块与包,铁乐学python_day28_模块学习3

始于认知

设置完python后,python自带一部分模块,自带的模块又称作内置模块。当中部分模块在路线Lib下。(这里的文书夹能够当作包,能够把多少个模块放进二个包里)

图片 1

从模块的发源来讲,能够分二种:内置模块、自定义模块(自身定义的)、第三方模块 比如下载网络的django模块。

从模块的运行角度看,能够分三种:直接实践称自主模块,被导入才实施称非自主模块。

 一个连串为py的文书可以当作二个模块,模块名正是文件名。模块名能够看成全局变量使用。

python的模块和C语言中的头文件以及Java中的包很周围,用来导入已经写好的别样代码程序

模块

1、什么是模块?

叁个模块正是一个Python文件,文件名正是模块名字加上.py后缀。由此模块名称也必须符合变量名的命名标准。

  1 选拔python编写的代码

  2 已被编写翻译为分享库或DLL的C或C 扩充

  3 包好一组模块的包

  4 行使C编写并链接到python解释器的停放模块

2、为啥要接纳模块?

若果您退出python解释器然后再行进入,那么你前边定义的函数也许变量都将遗失,因而大家平日将次第写到文件中以便永世保存下来,要求时就由此python test.py情势去实施,此时test.py被喻为脚本script。

乘势程序的上进,功用更是多,为了方便管理,大家不足为奇将次第分成一个个的公文,那样做程序的结构更清楚,方便管理。这时大家不光能够把这几个文件作为脚本去实行,仍是能够把他们作为模块来导入到其余的模块中,达成了意义的双重使用,

3、怎样运用模块?

  • 方式一:import
  • 方式二:from ... import ...

大部份内容摘自授课助教的博客

一、协程函数

使用

 在某路线建了module.py,复制下边代码

def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        print(a, end=' ')
        a, b = b, a b
    print()

def fib2(n):   # return Fibonacci series up to n
    result = []
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        result.append(a)
        a, b = b, a b
    return result

在该路径张开解释器,导入模块,使用模块里的某部函数。

图片 2

一旦须求在模块里用到其他模块,供给超前导入。

贰次导入n个模块的全数功能:import module1[, module2[,... moduleN]

独立导入模块的某些功用:from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

导入模块的一体职能:from modname import * 好处是无需模块名点出来就能够用。

图片 3

给模块起小名:在模块名后加 as 小名

图片 4

 

模块属性:__name__

1、因为近些日子moduly.py模块是被导入推行的,所以它的__name__质量是模块名称

图片 5

2、修改module.py ,在第一行加入 print(__name__)

解释器施行module.py模块,喔?此次是自己作主模块了。

图片 6

 

dir函数,查看模块能够用的函数、属性等。

图片 7

 

举例模块修改了,要求借助重新加载,不然找不到修改过的东西。

import importlib; importlib.reload(modulename)

  Python模块是三个带有全部你定义的函数和变量的文本,其后缀名是.py。模块能够被其余程序引进,以使用该模块中的函数等职能。那也是采纳python 标准库的方法。

import

先是,自定义三个模块my_module.py,文件名my_module.py,模块名my_module

图片 8图片 9

name = "我是自定义模块的内容..."def func():    print("my_module: ", name)print("模块中打印的内容...")

my_module

在import三个模块的进度中,产生了何等工作?

# 用import导入my_module模块import my_module>>>模块中打印的内容... # 怎么回事,竟然执行了my_module模块中的print语句import my_moduleimport my_moduleimport my_moduleimport my_moduleimport my_module>>>模块中打印的内容... # 只打印一次

从地方的结果能够见到,import叁个模块的时候一定于实施了那个模块,何况二个模块是不会再一次被导入的,只会导入一遍(python解释器第贰次就把模块名加载到内部存款和储蓄器中,之后的import都只是在相应的内部存款和储蓄器空间中追寻。)成功导入三个模块后,被导入模块与公事之间的命名空间的标题,就改成接下去要搞通晓的概念了。

被导入模块与本文件之间命名空间的涉及?

万一当前文件也可能有三个变量为: name = 'local file', 也可以有一个同名的func方法。

# 本地文件name = "local file"def func():    print    # 本地文件有跟被导入模块同名的变量和函数,究竟用到的是哪个呢?import my_moduleprint(my_module.name)   # 根据结果可以看出,引用的是模块里面的namemy_module.func()        # 执行的是模块里面的func()函数>>>模块中打印的内容...我是自定义模块的内容...my_module:  我是自定义模块的内容...print             # 使用的是本地的name变量func()                  # 使用的是本地的func函数>>>local filelocal file

在import模块的时候发生了上面包车型地铁几步:

  1、先找找模块

  2、要是找到了,就在内部存储器中开荒一块空间,从上至下实行这么些模块

  3、把那个模块中用到的靶子都选择到新开拓的内部存款和储蓄器空间中

  4、给那几个内部存款和储蓄器空间创设三个变量指向那一个空间,用来引用其内容。

  由此可知,模块与公事之间的内部存款和储蓄器空间始终是隔绝的

图片 10

给导入的模块取别称,用as关键字

倘诺导入的模块名太长倒霉记,那么能够由此“import 模块名 as 别称”的方法给模块名取贰个外号,但那时本来的模块就不再生效了(约等于创制了新的变量名指向模块内部存款和储蓄器空间,断掉原模块名的引用)。

# 给my_module模块取别名import my_module as smprint>>>我是自定义模块的内容...print(my_module.name)   # 取了别名后,原来的模块名就不生效了>>>NameError: name 'my_module' is not defined

给模块去别称,还是能使代码越来越灵敏,减弱冗余,常用在依附用户输入的例外,调用分化的模块。

# 按照先前的做法,写一个函数,根据用户传入的序列化模块,使用对应的方法def dump:    if method == 'json':        import json        with open('dump.txt', 'wb') as f:            json.dump('xxx', f)    elif method == 'pickle':        import pickle        with open('dump.txt', 'wb') as f:            pickle.dump('xxx', f)# 上面的代码冗余度很高,如果简化代码?通过模块取别名的方式,可以减少冗余def dump:    if method == 'json':        import json as m    elif method == 'pickle':        import pickle as m    with open('dump.txt', 'wb') as f:        m.dump('dump.txt', f)

怎么着同有时候导入八个模块?

办法一:每行导入一个模块

import osimport sysimport time

艺术二:一行导入八个模块,模块之间通过逗号“,”来分隔

import os, sys, my_module

可是,遵照PEP8标准规定利用第一种办法,而且二种模块有先后顺序(内置>第三方>自定义)

# 根据PEP8规范import osimport djangoimport my_module

模块寻找路线

经过sys内置模块,咱们理解sys.path存款和储蓄了具有模块的门路,不过符合规律的sys.path的不二等秘书诀中除去内置模块,第三方模块所在的路子之外,唯有多个门道是世代精确的,正是日前施行的文本所在目录。三个模块是不是能够被导入,就取决于这些模块所在的目录是不是在sys.path中。

python解释器在运转时会自动加载一些模块,能够使用sys.modules查看

在首先次导入某些模块时(譬如my_module),会先检查该模块是或不是业已被加载到内部存款和储蓄器中(当前实施文书的称谓空间对应的内部存款和储蓄器),假设有则直接援用

假使未有,解释器则会寻觅同名的内建立模型块,假设还并未有找到就从sys.path给出的目录列表中各种搜索my_module.py文件。

故此计算模块的寻找顺序是:内部存款和储蓄器中已经加载的模块->内置模块->sys.path路线中蕴藏的模块

亟待特别注意的是:我们自定义的模块名不应当与系统内置模块重名。

模块和本子

运转二个py文件有二种方法,但是这两种施行办法之间有叁个显明的差别,就是__name__。

  1、已脚本的艺术施行:cmd中“python xxx.py” 恐怕pycharm等IDE中进行

    __name__ = '__main__'

  2、导入模块时进行:import模块,会实施该模块。

    __name__ = 模块名

而是,当您有多个py文件不仅能当作脚本实践,又足以作为模块提供给其余模块引用时,那时作为模块必要导入时而不出示多余的打字与印刷逻辑/函数调用,所以那些逻辑能够放在“if __name__ = '__main__': xxx” 代码块中。

那样py文件作为脚本实施的时候就可见打字与印刷出来,以模块被导入时,便不会打字与印刷出来。

OS模块复习一二

图片 11

>>> import os
>>> os.getcwd()  # 获取当前所在目录
'D:\PortableSoft\Python35'

>>> os.chdir('d:\PortableSoft')  # 改变工作目录,相当于cd命令
>>> os.getcwd()
'd:\PortableSoft'

>>> os.curdir  # 获取'.'字符串,相当于当前目录
'.'
>>> os.pardir # 获取'..'字符串,相当于上级(父目录)目录
'..'

>>> import os
>>> os.sep
'\'
>>> os.linesep
'rn'
>>> os.pathsep
';'
>>> os.name
'nt'

os.system('dir')  # 直接就运行完命令了
print(os.popen('dir').read()) # 执行的输出有返回值

 驱动器 E 中的卷是 VM
 卷的序列号是 4AE6-716D

 E:Pythonday28 的目录

2018-04-25  17:21    <DIR>          .
2018-04-25  17:21    <DIR>          ..
2018-04-25  17:11                 4 new.txt
2018-04-25  17:21               323 OS模块.py
               2 个文件            327 字节
               2 个目录 62,048,944,128 可用字节

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print(os.path)  # <module 'ntpath' from 'D:\PortableSoft\Python35\lib\ntpath.py'>
print(os.path.abspath(os.curdir))           # E:Pythonday28
print(os.path.split('E:Pythonday28'))   # ('E:\Python', 'day28')
print(os.path.abspath(os.pardir))           # E:Python
print(os.path.dirname('E:Pythonday28'))    # E:Python
print(os.path.basename('E:Pythonday28'))  # day28
print(os.path.exists('E:Pythonday28'))  # True
print(os.path.exists('E:Pythonday29'))  # False
print(os.path.join('E:Python', 'day28', 'OS模块.py'))  # E:Pythonday28OS模块.py
print(os.path.getmtime('E:Pythonday28'))  # 1524649925.9140468 获取到的是时间戳,所以还需要转格式化字符串的时间
res = os.path.getmtime('E:Pythonday28')
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X', time.gmtime(res)))  # 2018-04-25 09:57:58

补充:os.walk
os.walk输入一个路径名称,以yield的方式(其实是一个生成器)返回一个三元组 dirpath, dirnames, filenames

例子:打印输出目录树

import os
def travelTree(currentPath, count):
    '''
    以树状的方式递归显示文件目录
    :param currentPath: 要显示的目录路径
    :param count: 要显示的目录层级
    :return: 没有返回值,直接递归打印输出格式化好的文件树
    '''
    # 判断传入进来的路径存不存在,不存在直接返回None
    if not os.path.exists(currentPath):
        return
    # 判断传入进来的路径是否为文件
    if os.path.isfile(currentPath):
        # 是文件则返回文件名
        fileName = os.path.basename(currentPath)
        # 打印输出定义好的 层级制表符 拼接 树状符号 再加文件名
        print('t' * count   '├── '   fileName)
    # 当路径是一个目录时
    elif os.path.isdir(currentPath):
        # 打印输出定义好的 层级制表符 拼接 树状符号 再加目录路径
        print('t' * count   '├── '   currentPath)
        # 将目录以列表方式放入一个列表中
        pathList = os.listdir(currentPath)
        # for循环并且递归重复前面操作
        for eachPath in pathList:
            travelTree(currentPath   '/'   eachPath, count   1)

1 协程函数的概念

协程函数正是运用了yield表达式变成的生成器

实例:

def eater(name):
    print('%s eat food' %name)
    while True:
        food = yield
    print('done')

g = eater('Yim')
print(g)

#执行结果:
<generator object eater at 0x000000000227FEB8>                  #证明g现在是一个生成器函数

模块的路径

在向来不点超模块的不二等秘书诀时,导入时会去什么路线下找模块呢?

1、当前py脚本的同级路线,即A脚本是ALib下,则会去ALib目录下找

2、情形变量 path

3、依赖于安装时开首化的有个别路子,比方地点的Lib目录。

那边有个暗中同意查找模块路线商量:

 

官方网址参照他事他说加以考察:

 

模块的导入

模块的导入要求上面多少个至关心爱戴要字

  from,import,as

from ... import ...

from...import是另一种导入模块的方式,假诺您不想每回调用模块的对象都增加模块名,就足以选择这种艺术。

在from ... import ... 的进程中发出了怎么着事情?

from my_module import name, funcprint     # 此时引用模块中的对象时,就不要再加上模块名了。func()

  1、寻觅模块

  2、假诺找到模块,在内部存款和储蓄器中开辟一块内部存款和储蓄器空间,从上至下进行模块

  3、把模块中的对应关系总体都封存到新开垦的内部存款和储蓄器空间中

  4、构建贰个变量xxx援用改模块空间中对应的xxx, 若无import进来的时候,就使用持续。

from ... import ... 格局取外号

与import格局毫发不爽,通过"from 模块名 import 对象名 as 外号"。

from my_module import name as n, func as f

from ... import *

import * 也等于把这一个模块中的所著名字都引进到当前文件中,不过即使您自身的py文件假设有重名的变量,那么就能够发出不好的影响,因而利用from...import *时索要小心,不提出使用。

* 与 __all__

__all__是与*相称使用的,在被导入模块中追加一行__all__=['xxx','yyy'],就分明了使用import *是不得不导入在__all__中规定的品质。

# 在my_module模块中定义__all____all__ = ['name']name = 'My module...'def func():    print("my_module: ", name)# 在其他文件中通过import *导入所有属性from my_module import *print>>>My module...func()>>>NameError: name 'func' is not defined

进展知识点:

  pyc文件与pyi文件 *

  pyi文件:跟.py一样,仅仅看做多个python文件的后缀名。

  pyc文件: python解释器为了加强加载模块的进度,会在__pycache__目录中变化模块编写翻译好的字节码文件,何况比较修改时间,唯有模块更改了,才会重新编写翻译。pyc文件仅仅用于节省了运行时间,不过并不能增高程序的实践成效。

  模块的导入和修改*

  1.导入模块后,模块就曾经被加载到内存中,此后计量对模块实行更动,读取的从头到尾的经过依然内部存款和储蓄器中原本的结果。

  2.假如想让退换生效,能够由此“from importlib import reload”, 须求'reload 模块名'重新加载模块,更改才生效。

  模块的巡回利用 ****

  谨记模块的导入必须是单链的,不能够有轮回援用,纵然存在循环,那么正是先后设计存在难题。

  dir ***

  能够拿走该模块中持有的名字,况兼是字符串类型的,就能够通过反射去执行它。

什么是模块?

普及的处境:贰个模块正是三个富含了python定义和申明的公文,文件名就是模块名字加上.py的后缀。
但实在import加载的模块分为多个通用项目: 
  1 利用python编写的代码(.py文件)
  2 已被编写翻译为分享库或DLL的C或C 扩大
  3 包好一组模块的包
  4 使用C编写并链接到python解释器的停放模块

2 协程函数的赋值

率先阶段:next()早先化函数,让函数暂停在yield职位

第二阶段:send()给yield传值

next()和send()都以让函数在上次中断的职位继续推行。next是让函数开始化,send会给yield赋值并触发下三次代码实践

实例:

def eater(name):
    print('%s start to eat food' %name)
    while True:
        food = yield
        print('%s eat %s' %(name,food))

e = eater('Yim')

next(e)                             #初始化,等同于e.send(None)
e.send('米饭')                      #给yield传值
e.send('大饼')

#执行结果
Yim start to eat food
Yim eat 米饭
Yim eat 大饼

def eater(name):
    print('%s start to eat food' %name)
    food_list = []
    while True:
        food = yield food_list
        food_list.append(food)
        print('%s eat %s' %(name,food))

e = eater('Yim')

next(e)                  #初始化
print(e.send('米饭'))          #1、给yield传值   2、继续往下执行,直到再次碰到yield,然后暂停并且把yield后的返回值当做本次调用的返回值
print(e.send('大饼'))

#执行结果
Yim start to eat food
Yim eat 米饭
['米饭']
Yim eat 大饼
['米饭', '大饼']

import 语句

想使用 Python 源文件,只需在另一个源文件里实践 import 语句,语法如下:

import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器遇到 import 语句,要是模块在当前的追寻路线就能够被导入
检索路线是二个解释器会先进行查找的全体目录的列表。如想要导入模块 support,须求把命令放在脚本的顶部:
support.py 文件代码为:

# Filename: support.py

def print_func( par ):
    print ("Hello : ", par)
    return

test.py 引入 support 模块:

# Filename: test.py

# 导入模块
import support

# 现在可以调用模块里包含的函数了 
support.print_func("Runoob") # Hello :  Runoob

调用模块的格式为: 模块名.方法

  注:怎么必须抬高模块名调用吧?   

因为大概存在这么一种状态:在多少个模块中蕴藏同样名称的函数,此时一经只是经过函数名来调用,解释器无法知晓到底要调用哪个函数。所以一旦像上述如此引进模块的时候,调用函数必须抬高模块名

三个模块只会被导入二次,不管你实行了稍稍次import。那样可防止止导入模块被三次又贰到处实践。

当大家选取import语句的时候,Python解释器是什么样找到相应的文本的吧?

那就关乎到Python的寻找路线,探索路线是由一连串目录名组成的,Python解释器就相继从这几个目录中去搜求所引进的模块。
那看起来很像情状变量,事实上,也可以透过定义景况变量的不二秘技来规定搜索路径。

搜索顺序是:

  • 当前目录
  • 假如不在当前目录,Python则寻找在shell变量PYTHONPATH下的每一种目录。
  • 要是都找不到,Python会察看暗中同意路线。UNIX下,暗许路线一般为/usr/local/lib/python/
  • 模块搜索路线存储在system模块的sys.path变量中。变量里包蕴当前目录,PYTHONPATH和由设置进程决定的暗中认可目录。

  寻找路线是在Python编写翻译或安装的时候明确的,安装新的库应该也会修改。寻找路线被积攒在sys模块中的path变量,做三个简短的试验,在交互式解释器中,输入以下代码:

>>> import sys
>>> sys.path
['', 'D:\Python\python36.zip', 'D:\Python\DLLs', 'D:\Python\lib', 'D:\Python', 'D:\Python\lib\site-packages']
>>> 

  sys.path 输出是一个列表,当中第一项是空白'',代表当前目录(假诺从一个剧本中打字与印刷出来的话,能够更掌握地见到是哪位目录),亦即大家实施python解释器的目录(对于脚本的话便是运作的脚本所在的目录)。

  因而若像本身同一在当前目录下存在与要引进模块同名的公文,就能把要引进的模块屏蔽掉。

  驾驭了追寻路线的定义,就能够在剧本中期维修改sys.path来引进一些不在寻觅路线中的模块。如选拔sys.path.append增加自定义的岗位

包是一种通过‘.模块名’来公司python模块名称空间的章程。

随意import情势还是from ... import 方式,凡是在导入语句中遭受带点的,都要第不时间提升警觉:那是有关包才有的导入语法

包是目录级的,文件夹是用来整合py文件(包的本质正是贰个含有__init__.py文件的目录)

import导入文本时,发生名称空间中的名字来自与公事,import包,发生的名号空间的名字一样来自与公事,即包下的__init__.py,导入包本质正是在导入文本

  注意:

    1、在python3中,就算包下没有__init__.py文件,import包照旧不会报错,而在python第22中学,包下一定要有该公文,不然import包会报错

    2、创设包的目标不是为了运营,而是被导入使用,记住,包唯有模块的一种情势而已,包即模块

包A和包B下有同超模块也不会抵触,如A.a与B.a来自四个指令空间

亲自过问景况如下:

图片 13图片 14

import osos.makedirs('glance/api')os.makedirs('glance/cmd')os.makedirs('glance/db')l = []l.append(open('glance/__init__.py','w'))l.append(open('glance/api/__init__.py','w'))l.append(open('glance/api/policy.py','w'))l.append(open('glance/api/versions.py','w'))l.append(open('glance/cmd/__init__.py','w'))l.append(open('glance/cmd/manage.py','w'))l.append(open('glance/db/models.py','w'))map(lambda f:f.close

制造目录代码图片 15图片 16

glance/                   #Top-level package├── __init__.py      #Initialize the glance package├── api                  #Subpackage for api│   ├── __init__.py│   ├── policy.py│   └── versions.py├── cmd                #Subpackage for cmd│   ├── __init__.py│   └── manage.py└── db                  #Subpackage for db│   ├── __init__.py│   └── models.py

目录结构图片 17图片 18

#文件内容#policy.pydef get():    print('from policy.py')#versions.pydef create_resource:    print('from version.py: ',conf)#manage.pydef main():    print('from manage.py')#models.pydef register_models:    print('from models.py: ',engine)

文本内容

干什么要利用模块?

万一您退出python解释器然后重新步入,那么你前面定义的函数恐怕变量都将错过,因而大家平常将先后写到文件中以便长久保存下来,必要时就由此python test.py情势去推行,此时test.py被叫作脚本script。

乘机程序的前进,功用进一步多,为了方便管理,我们平日将先后分成二个个的公文,那样做程序的结构更清晰,方便管理。那时大家既能够把这么些文件作为脚本去实践,仍是能够把他们当作模块来导入到别的的模块中,达成了遵从的重新使用。

模块可以涵盖可施行的说话和函数的定义,那几个言辞的目标是开端化模块,它们只在模块名第三回境遇导入import语句时才实践(import语句是能够在程序中的肆意地方应用的,且针对同三个模块很import多次,为了以免你再一次导入,python的优化手腕是:第三遍导入后就将模块名加载到内部存款和储蓄器了,后续的import语句仅是对已经加载大内部存款和储蓄器中的模块对象扩张了一遍援引,不会再度实施模块内的话语)

作者们能够从sys.modules中找到当前已经加载的模块,sys.modules是三个字典,内部含有模块名与模块对象的照耀,该字典决定了导入模块时是还是不是需要再行导入。

种种模块都以二个单身的称谓空间,定义在这么些模块中的函数,把那一个模块的名称空间作为全局名称空间,那样咱们在编写自个儿的模块时,就毫无忧虑我们定义在融洽模块中全局变量会在被导入时,与使用者的全局变量争辨。

3 用装饰器早先化协程函数

def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        res = func(*args,**kwargs)
        next(res)
        return res
    return wrapper

@init
def eater(name):
    print('%s start to eat food' %name)
    food_list = []
    while True:
        food = yield food_list
        food_list.append(food)
        print('%s eat %s' %(name,food))

e = eater('Yim')
print(e.send('米饭'))
print(e.send('大饼'))

 

from…import 语句

  Python的from语句让您从模块中导入一个点名的一对到当前命名空间中,语法如下:

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

举例,要导入模块fib的fibonacci函数,使用如下语句:

    from fib import fibonacci

注:不会把全路fib模块导入到当前的命名空间中,它只会将fib里的fibonacci单个引进

  • from … import *

把贰个模块的有着剧情全都导入到当前的命名空间也可以有效的,只需选取如下宣示:

from modname import *

注意
那提供了四个归纳的不二法门来导入一个模块中的全数类型。可是这种申明不应该被过多地使用。

从包中程导弹入模块

从包中程导弹入模块有二种办法,可是无论哪类,无论在哪些地方,都必须遵守三个尺度:(大凡在导入时带点的,点的左边都必须是三个包),不然违规。

对此导入后,在使用就从不这种限制,点的侧面能够是包,模块,函数,类(它们都得以用点的措施调用本人的习性)

对照import item 和from item import name的运用场景:如若大家想直接采纳name那么必须利用后面一个。

方式一:import

模块与包,铁乐学python_day28_模块学习3。  例如: 包名1.包名2.包名3.模块名

# 在与包glance同级别的文件中测试import glance.db.modelsglance.db.models.register_models('mysql') """执行结果:from models.py mysql"""

方式二:from ... import ...

  例如:from 包名1.包名2 import 模块名

     from 包名1.包名2.模块名 import 变量名/函数名/变量名

  注意:要求专注的是from后import导入的模块,必须是家喻户晓的二个不可能带点,不然会有语法错误,如:from a import b.c是一无所能语法

# 在与包glance同级别的文件中测试from glance.db import modelsmodels.register_models('mysql')"""执行结果:from models.py mysql"""from glance.cmd import managemanage.main()"""执行结果:from manage.py"""

小结:第一回导入模块时会做三件事:

1.为源文件(导入的module模块)创立新的称呼空间,在中游定义的函数和情势假设使用到了global时访谈的便是那个名号空间。
2.在新创设的命名空间中施行模块中含有的代码;

导入模块时究竟推行了何等?
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.
事实上函数定义也是“被试行”的语句,模块等级函数定义的实践将函数名归入模块全局名称空间表,用globals()可以查阅。

3.创立名字用导入的module名来援用该命名空间
其一名字和变量名没什么分歧,都以‘第一类的’,且使用导入的module名字的主意得以访谈该py文件中定义的名字,被导入的py内的.名字与公事中的名字源于八个精光两样的地方。

二、 面向进度编制程序

模块与包,铁乐学python_day28_模块学习3。面向进程的编制程序观念:流水生产线式的编程思想,在打算程序时,须求把任何工艺流程设计出来

优点:

  种类布局更清晰

  简化程序的复杂度

缺点:

  可扩张性差

运用场景:

  Linux内核、git、httpd、shell脚本

实例:

# grep -rl 'error' /dir

import os

#初始化装饰器
def init(func):
    def wrapper(*args,**kwargs):
        g=func(*args,**kwargs)
        next(g)
        return g
    return wrapper

#1、找到所有文件的绝对路径 --os.walk
@init
def search(target):
    while True:
        filepath=yield
        g=os.walk(filepath)
        for pardir,_,files in g:
            for file in files:                      #对最后一个元素进行遍历,这些都是文件
                abspath=r'%s%s' %(pardir,file)
                target.send(abspath)

#2、打开文件 --open
@init
def opener(target):
    while True:
        abspath=yield                           #  接收search传递的路径
        with open(abspath,'rb') as f:
            target.send((abspath,f))            # send多个用元组的方式,为了把文件的路径传递下去

#3、循环读取每一行内容 --for line in f
@init
def cat(target):
    while True:
        abspath,f=yield #(abspath,f)
        for line in f:
            res=target.send((abspath,line))     # 同时传递文件路径和每一行的内容
            if res:break

#4、过滤关键字 --if 'error' in line
@init
def grep(pattern,target):           # # patter是过滤的参数
    tag=False                       #为了去掉重复的文件路径,因为一个文件中存在多个error关键字
    while True:
        abspath,line=yield tag
        tag=False
        if pattern in line:
            target.send(abspath)    # 传递有相应内容的文件路径
            tag=True

#5、打印该行属于的文件名
@init
def printer():
    while True:
        abspath=yield
        print(abspath)

g = search(opener(cat(grep('os'.encode('utf-8'), printer()))))
g.send(r'F:PythonCode')

 

From…import...as

as是为函数或模块重命名

>>> import time as Text
>>> import time as tt
>>> time.sleep(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
NameError: name 'time' is not defined
>>> tt.sleep(1)
>>> from time import sleep as sp
>>> sleep(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<console>", line 1, in <module>
NameError: name 'sleep' is not defined
>>> sp(1)

直接导入包

如固然直接导入贰个包,那么一定于推行了那个包中的__init__文件

并不会帮你把那一个包下边的其余包以及py文件自动的导入到内部存款和储蓄器

假设您愿意平昔导入包之后,全体的那么些包下边包车型地铁其余包以及py文件都能一直通过包来调用,那么供给你和谐解和管理理__init__文件。

__init__.py文件

无论是是哪个种类艺术,只要是首先次导入包照旧是包的另外另外一些,都会挨个试行李包裹下的__init__.py文件;那么些文件可以为空,可是也足以贮存一些起初化包的代码。

纯属导入和相对导入

大家的最顶尖包glance是写给外人用的,然后在glance包内部也可以有相互之间相互导入的急需,那时候就有相对导入和相持导入二种方法:

绝对导入:以glance作为开场

周旋导入:用. 恐怕.. 的措施作为开局(只好在二个包中使用,不能够用来不一样目录内)

纯属导入和相对导入示例:

绝对导入:    既然导入包就是执行包下的__init__.py文件,那么尝试在啊glance的__init__.py文件中"import api",执行一下,貌似没有报错,在尝试下在包外导入,情况如何?    在包外创建一个test.py文件,在里面操作如下:    import glance    glance.api    ModuleNotFoundError: No module named 'api'    原因:为什么还会报错?因为一个模块能不能被导入就看在sys.path中有没有路径,在哪里执行文件,sys.path永远记录该文件的目录。    (1)在glance的__init__.py文件中,sys.path的路径是:    'E:\Python练习\包\glance'    所以能够找到同级的api    (2)但是在test文件中导入,此时sys.path的路径是:    'E:\李彦杰\Python练习\包'    所以找不到不同层级的api,所以就会报No module name 'api'    解决办法一:    使用绝对路径(绝对路径为当前执行文件的目录)    (1)在glance包中的__init__.py中通过绝对路径导入:    "from glance import api"    (2)这样在test文件中执行,就能找到同层级的glance,再去里面找api    同理,如果想使用api包中的模块,也要在api包中的__init__.py文件中导入"from glance.api import policy, veersions",    (4)现在在test文件中调用glance下的api下的policy模块就不会报错:        import glance        glance.api.policy.get()        glance.api.versions.create_resource('测试')        执行结果:            from policy.py            from versions.py 测试绝对导入的缺点:如果以后包的路径发生了转移,包内的所有__init__.py文件中的绝对路径都需要改变解决办法二:    使用相对导入        . 表示当前目录        .. 表示上一级目录    (1)在glance包中的__init__.py中通过相对路径的形式导入:     “from . import api”    (2)同理在api包中的__init__.py中通过相对路径的形式导入:     “from . import policy,version”    (3)同样在test文件中调用glance下的api下的policy模块就不会报错:        import glance        glance.api.policy.get()        glance.api.versions.create_resource('测试')        执行结果:            from policy.py            from versions.py 测试相对导入的优点:    包发生路径转移,其中的相对路径都没有改变,所以不用逐个逐个修改。相对导入的缺点:    但凡带着相对导入的文件,只能当做模块导入,不能作为一个脚本单独执行!!!

扩大知识:

  同级目录下的包导入

  供给:今后亟需在bin上边的start文件中程导弹入core目录下的main模块;怎么破?

project├── bin                 #Subpackage for bin    ├── __init__.py    └── start.py├── core                #Subpackage for core    ├── __init__.py    └── main.py

# main.py文件中的内容:def func():    print("In main")

、在start中直接导入,因为路径不对,所以直接报错:

import main # 执行,报错ModuleNotFoundError: No module named 'main'

、由上面报错我们知道肯定路径不对,那么我们想到直接将core路径加进去不就好了吗?是的,这样是可行的

import syspath = 'E:练习包core'   # 复制得到core的绝对路径sys.path.append     # 将core路径添加import main         # 再次导入便不会报错main.func()         # 执行结果:In main

、上面的方法看似可行,但是还是有一个问题,如果我将project打包发给别人,或者我换个环境运行呢?   那么又得更改对应的path。不怎么合理,那么我们看下面的方法:

import sysprint(__file__)ret = __file__.split('/')base_path = '/'.join(ret[:-2])sys.path.append(base_path)from core import mainmain.func()     # In main

 1、__file__ 可以得到当前文件的绝对路径,E:/练习/project/bin/start.py

 2、__file__.split 将当前文件的绝对路径进行处理,按照'/'分隔得到:['E:', '练习', 'project', 'bin', 'start.py']

 3、'/'.join 因为我们只需要拿到project项目的动态路径,所以进行切割,在jojn得到: E:/练习/project

 4、sys.path.append(base_path) 再将得到的路径添加到sys.path中

 5、from core import main   因为我们拿到的是project目录,所以导入是从当前路径的core包导入main模块

 6、main.func()  最后再是模块名.方法。

为模块起小名:

为模块名起小名,相当于json=seq;pickle=seq

亲自去做用法一:
有两中sql模块mysql和oracle,依据用户的输入,采纳区别的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() 

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)

from ... import...
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from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。

例:from math import pi

这样在当前位置直接使用pi就好了,执行时,仍然回math文件全局名称空间寻找名字pi。
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。
from同样支持as,起别名。

另外
from my_module import * 把my_module中所有不是以下划线(_)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。

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 * 导入的是列表中规定的两个名字。

三、函数的递归调用

在调用贰个函数的经过中,直接或直接的调用了函数自身,就叫递归调用

施行有四个级次:递推和追忆

递归的成效低,需求在走入下贰遍递归时保留当前的事态,化解办法是尾递归,即在函数的末梢一步(而非最终一行)调用自身,不过python又从未尾递归,且对递归层级做了限定

  1. 务必有一个理解的利落条件

  2. 老是走入越来越深一层递归时,难点规模比较上次递归都应享有回落

3. 递归作用不高,递归档次过多会形成栈溢出(在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构达成的,每当步向三个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数重临,栈就能减一层栈帧。由于栈的轻重不是当世无双的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出)

#直接
def func():
    print('from func')
    func()

func()


#间接
def foo():
    print('from foo')
    bar()

def bar():
    print('from bar')
    foo()

foo()

# salary(5)=salary(4) 300
# salary(4)=salary(3) 300
# salary(3)=salary(2) 300
# salary(2)=salary(1) 300
# salary(1)=100
#
# salary(n)=salary(n-1) 300     n>1
# salary(1) =100                       n=1

def salary(n):
    if n == 1:
        return 100
    return salary(n-1) 300

print(salary(5))    

 

深深模块

  模块除了艺术定义,还足以归纳可实行的代码。那些代码一般用来伊始化那些模块。那几个代码独有在率先次被导入时才会被施行。

  每一个模块有分别独立的符号表,在模块内部为保有的函数当作全局符号表来使用。

  所以,模块的撰稿人可以放心大胆的在模块内部使用这么些全局变量,而不用担心把别的用户的全局变量搞花。

  从另一个方面,当你真正驾驭您在做什么样的话,你也得以因此 modname.itemname 那样的象征法来访问模块内的函数。

  模块是能够导入其余模块的。在叁个模块(可能脚本,只怕其余地方)的最前边使用 import 来导入多少个模块,当然那只是一个规矩,实际不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的暗号表中。

模块的加载与修改

设想到品质的开始和结果,各个模块只被导入二遍,放入字典sys.modules中,
只要你转移了模块的原委,你不能够不重启程序,python不扶助再一次加载或卸载从前导入的模块,
局地同学可能会想到直接从sys.modules中删除贰个模块不就足以卸载了啊,
在意了,你删了sys.modules中的模块对象依旧恐怕被其余程序的零部件所引述,由此不会被解除。
专程的对于大家援用了那一个模块中的贰个类,用这一个类产生了累累目的,因此那几个目的都有关于这些模块的引用。

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。

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__':

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。

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。

官方网站链接:
追寻路径:
当三个命名字为my_module的模块被导入时,解释器首先会从内建立模型块中寻找该名字,找不到,则去sys.path中找该名字。

四、模块

一经你从 Python 解释器退出再进来,那么您定义的保有的艺术和变量就都未有了。为此 Python 提供了二个措施,把这一个概念存放在文书中,为局地剧本也许交互式的解释器实例使用,那个文件被称为模块。

模块是一个包涵全部你定义的函数和变量的文本,其后缀名是.py。模块能够被其余程序引进,以使用该模块中的函数等成效。那也是Python标准库的艺术

__name__属性 ##

  三个模块被另三个顺序第一回引进时,其主程序将运维。如若我们想在模块被引进时,模块中的某一程序块不试行,我们能够用**__name__属性来使该程序块仅在该模块自个儿运营时实践**。

if __name__ == '__main__':
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

注:每一个模块都有一个__name__天性,当其值是'main'时,申明该模块本人在运营,不然是被引入。

sys.path从以下职责开头化:

1)试行文书所在的当前目录
2)PTYHONPATH(富含一体系目录名,与shell变量PATH语法一样)
3)信Ryan装时暗中同意钦点的

小心:在支撑软连接的文件系统中,实行脚本所在的目录是在软链接之后被总括的,
换句话说,包蕴软链接的目录不会被加多到模块的搜索路线中。

在初步化后,大家也能够在python程序中修改sys.path,实施文书所在的门道私下认可是sys.path的第一个目录,
在颇具标准库路线的前方。那象征,当前目录是事先于标准库目录的,
需求重申的是:大家自定义的模块名不要跟python规范库的模块名重复。

end
2018-4-27

1 import语句

import加载的模块分为多个通用项目:

  1. 应用Python编写的代码(.py文件)
  2. 已被编写翻译为分享库或DLL的C或C 扩大
  3. 包好一组模块的包
  4. 使用C编写并链接到Python解释器的放权模块

import语法:

       import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器碰到import语句,如若模块在时下的找出路线就能被导入,搜索路线是多少个解释器会先进行查找的持有目录的列表。如想要导入模块 support,须求把命令放在脚本的上方:

support.py 文件代码为:

def print_func( par ):
    print ("Hello : ", par)
  return

test.py引入support模块:

import support              #导入模块

support.print_func('Yim')   #现在可以调用模块里包含的函数了

#执行结果
Hello :  Yim

还能给模块起八个别称:

import support as s1

s1.print_func('Yim')

二个模块只会被导入二次,不管您试行了不怎么次import。那样可避防止导入模块被三次又叁四处实行(能够接纳sys.modules查看验证):

import support
import support
import support

support.print_func('Yim')

#执行结果:
Hello :  Yim

dir() 函数

  内置的函数 dir() 能够找到模块钦点义的拥盛名称。以三个字符串列表的款式再次来到:

>>> import os
>>> import sys
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'os', 'sys']
>>> dir(os)
['DirEntry', 'F_OK', 'MutableMapping', 'O_APPEND', 'O_BINARY', 'O_CREAT', 'O_EXCL', 'O_NOINHERIT', 'O_RANDOM', 'O_RDONLY', 'O_RDWR', 'O_SEQUENTIAL', 'O_SHORT_LIVED', 'O_TEMPORARY', 'O_TEXT', 'O_TRUNC', 'O_WRONLY', 'P_DETACH', 'P_NOWAIT', 'P_NOWAITO', 'P_OVERLAY', 'P_WAIT', 'PathLike', 'R_OK', 'SEEK_CUR', 'SEEK_END', 'SEEK_SET', 'TMP_MAX', 'W_OK', 'X_OK', '_Environ', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_execvpe', '_exists', '_exit', '_fspath', '_get_exports_list', '_putenv', '_unsetenv', '_wrap_close', 'abc', 'abort', 'access', 'altsep', 'chdir', 'chmod', 'close', 'closerange', 'cpu_count', 'curdir', 'defpath', 'device_encoding', 'devnull', 'dup', 'dup2', 'environ', 'errno', 'error', 'execl', 'execle', 'execlp', 'execlpe', 'execv', 'execve', 'execvp', 'execvpe', 'extsep', 'fdopen', 'fsdecode', 'fsencode', 'fspath', 'fstat', 'fsync', 'ftruncate', 'get_exec_path', 'get_handle_inheritable', 'get_inheritable', 'get_terminal_size', 'getcwd', 'getcwdb', 'getenv', 'getlogin', 'getpid', 'getppid', 'isatty', 'kill', 'linesep', 'link', 'listdir', 'lseek', 'lstat', 'makedirs', 'mkdir', 'name', 'open', 'pardir', 'path', 'pathsep', 'pipe', 'popen', 'putenv', 'read', 'readlink', 'remove', 'removedirs', 'rename', 'renames', 'replace', 'rmdir', 'scandir', 'sep', 'set_handle_inheritable', 'set_inheritable', 'spawnl', 'spawnle', 'spawnv', 'spawnve', 'st', 'startfile', 'stat', 'stat_float_times', 'stat_result', 'statvfs_result', 'strerror', 'supports_bytes_environ', 'supports_dir_fd', 'supports_effective_ids', 'supports_fd', 'supports_follow_symlinks', 'symlink', 'sys', 'system', 'terminal_size', 'times', 'times_result', 'truncate', 'umask', 'uname_result', 'unlink', 'urandom', 'utime', 'waitpid', 'walk', 'write']
>>> dir(sys)
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__interactivehook__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__', '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_enablelegacywindowsfsencoding', '_getframe', '_git', '_home', '_xoptions', 'api_version', 'argv', 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder', 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook', 'dllhandle', 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix', 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style', 'get_asyncgen_hooks', 'get_coroutine_wrapper', 'getallocatedblocks', 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getfilesystemencodeerrors', 'getfilesystemencoding', 'getprofile', 'getrecursionlimit', 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettrace', 'getwindowsversion', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info', 'intern', 'is_finalizing', 'last_traceback', 'last_type', 'last_value', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path', 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1', 'ps2', 'set_asyncgen_hooks', 'set_coroutine_wrapper', 'setcheckinterval', 'setprofile', 'setrecursionlimit', 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout', 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions', 'winver']
>>> 

2 from…import*语句

优点:使用源文件内的名字时不须求加前缀,使用方便

劣势:轻巧与当下文件的名目空间内的名字混淆

把一个模块的装有剧情全都导入到当前的命名空间也是一蹴而就的,只需使用如下宣示:

from modname import *               #不推荐使用

上边只导入support模块里面包车型大巴print_func函数:

from support import print_func      #可以用逗号分隔,写上多个函数名

print_func('Yim')                   #直接执行print_func函数

也得以起外号:

from support import print_func as p1

p1('Yim')

能够采取__all__来控制*,修改support.py文件:

__all__ = [print_func]                  #可以在列表内添加多个函数名

def print_func( par ):
    print ("Hello : ", par)
    return

test.py文件如下:

from support import *

print_func('Yim')                       #执行结果报错,NameError: name 'print_func' is not defined

专门的学业模块

  Python 本人带着有个别专门的学业的模块库,这么些模块间接被营造在分析器里,这一个纵然不是局地言语内置的作用,不过她却能很飞快的施用,以至是系统级调用也没难题。

  这么些零部件会依照差别的操作系统实行不一致式样的配备,比方 winreg 那些模块就只会提供给 Windows 系统。

3 模块的追寻路线

寻觅路线是由一名目大多目录名组成的,Python解释器就相继从那些目录中去查究所引进的模块

查找路线是在Python编译或设置的时候鲜明的,安装新的库应该也会修改。搜索路线被积累在sys模块中的path变量

模块的检索顺序是:内部存款和储蓄器中已经加载的模块->内置模块->sys.path路线中蕴藏的模块

亟需极度注意的是:我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名

import sys

print(sys.path)

#执行结果:
['F:\Python\Code\模块', 'F:\Python', 'C:\Python36\python36.zip', 'C:\Python36\DLLs', 'C:\Python36\lib', 'C:\Python36', 'C:\Python36\lib\site-packages']

在剧本中期维修改sys.path,引进一些不在寻找路线中的模块

import sys

print(sys.path)

sys.path.append('F:\Python\Code\不常用模块')
# sys.path.insert(0,'F:\Python\Code\不常用模块')        #也可以使用insert,排在前的目录会优先被搜索

print(sys.path)

#执行结果
['F:\Python\Code\模块', 'F:\Python\2017-18s', 'C:\Python36\python36.zip', 'C:\Python36\DLLs', 'C:\Python36\lib', 'C:\Python36', 'C:\Python36\lib\site-packages']
['F:\Python\Code\模块', 'F:\Python\2017-18s', 'C:\Python36\python36.zip', 'C:\Python36\DLLs', 'C:\Python36\lib', 'C:\Python36', 'C:\Python36\lib\site-packages', 'F:\Python\Code\不常用模块']

以下是法定文书档案:

#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spam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
    1 执行文件所在的当前目录
    2 PYTHONPATH(包含一系列目录名,与shell变量PATH语法一样)
    3 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

  包是一种管理 Python 模块命名空间的款式,选拔"点模块名称"。
  比方贰个模块的称谓是 A.B, 那么他意味着一个包 A中的子模块 B 。就接近使用模块的时候,你绝不操心区别模块之间的全局变量互相影响同样,选用点模块名称这种样式也不用担心分化库之间的模块重名的情况。
  那样差别的撰稿人都得以提供 NumPy 模块,也许是 Python 图形库。

  无妨若是你想设计一套统一管理声音文件和数指标模块(恐怕叫做多少个"包")。
  现成很两种区别的音频文件格式(基本上都以通过后缀名区分的,举个例子: .wav,:,:,),所以你必要有一组不断追加的模块,用来在不一致的格式之间调换。
  並且针对这一个点子数据,还应该有众多差异的操作(举个例子混音,加多回声,增添均衡器成效,创设人造立体声效果),所你还索要一组怎么也写不完的模块来管理那么些操作。

  这里给出了一种恐怕的包结构(在分层的文件系统中):

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

  在导入三个包的时候,Python 会依据 sys.path 中的目录来寻找那几个包中富含的子目录。
  目录独有隐含七个叫做 init.py 的公文才会被认作是二个包(在python第22中学是那样,python3中早已不须要了),首要是为着幸免有个别滥俗的名字(比如叫做 string)十分大心的熏陶找出路线中的有效模块。
  最简易的景色,**放叁个空的 :file:__init__.py就足以了**。当然这些文件中也得以分包部分初始化代码恐怕为(将在背后介绍的) __all__变量赋值。

  用户能够每一回只导入三个包里面包车型地铁特定模块,举例:

import sound.effects.echo

那将会导入子模块:sound.effects.echo。 他必须接纳人名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还应该有一种导入子模块的点子是:

from sound.effects import echo

那等同会导入子模块: echo,并且她无需那一个长篇大论的前缀,所以他得以那样使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还大概有一种变化正是直接导入一个函数大概变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同一的,这种办法会导入子模块: echo,何况能够直接动用他的 echofilter() 函数:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

  注意当使用from package import item这种样式的时候,对应的item不仅可以够是包里面的子模块(子包),大概包里面定义的其余名目,比方函数,类如故变量
  import语法会首先把item当作二个包定义的名称,倘若没找到,再试图根据三个模块去导入。借使还没找到,恭喜,三个:exc:ImportError 至极被抛出了。
  反之,假若选用形如import item.subitem.subsubitem这种导入格局,除了末尾一项,都必须是包,而最终一项则足以是模块可能是包,可是不可以是类,函数或许变量的名字。

4 __name__属性

一个模块被另一个顺序第三遍引进时,其主程序将运转。假诺大家想在模块被引进时,模块中的某一程序块不实践,我们得以用__name__属性来使该程序块仅在该模块本人运营时实行。

if __name__ == '__main__':                      #文件当做脚本运行时,__name__ 等于'__main__'
   print('程序自身在运行')
else:
   print('我来自另一模块')

#执行结果
程序自身在运行 

#交互式,导入模块
>>> import support
我来自另一模块

证实: 种种模块都有四个__name__本性,当其值是'__main__'时,注脚该模块本人在运转,不然是被引进。

常用实例:

def func1():
    print('from func1')

def func2():
    print('from func2')

if __name__ == '__main__':
   func1()
   func2()

 

from sound.effects import *

  Python 会步向文件系统,找到这么些包里面装有的子模块,叁个二个的把它们都导入进来。不过很不幸,那个方法在 Windows平台上干活的就不是十分好,因为Windows是三个分寸写不区分的系统。
  在那类平台上,未有人敢保障三个叫作 ECHO.py 的文本导入为模块 echo 依旧 Echo 以致 ECHO。

为了减轻这几个难题,只好包小编提供叁个正确的包的目录了

导入语句遵从如下准绳:
  若是包定义文件 init.py 存在贰个称作** all** 的列表变量,那么在选拔 from package import * 的时候就把那几个列表中的所著名字作为包内容导入。

  如果 **all 未有概念*,那么使用from sound.effects import 这种语法的时候,就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包sound.effects和它在那之中定义的兼具剧情导入进来(恐怕运营__init__.py里定义的初阶化代码)。

  经常我们并不主持采用*这种方法来导入模块,因为这种办法日常会招致代码的可读性收缩。不过尔尔倒确实是能够节约非常多敲键的造诣,而且一些模块都布署成了只好通过特定的办法导入。

五、包

包是一种管理 Python 模块命名空间的款型,选取"点模块名称",举个例子二个模块的名称是 A.B, 那么他代表八个包 A中的子模块 B

任由import格局照旧from...import情势,凡是在导入语句中(实际不是在使用时)遭遇带点的,那都以有关包才有的导入语法

包是目录级的(文件夹级),文件夹是用来构成py文件(包的本质便是三个包蕴__init__.py文件的目录)

强调:

  1. 在python3中,固然包下未有__init__.py文件,import 包依旧不会报错,而在python第22中学,包下应当要有该公文,不然import 包报错
  2. 创立包的目标不是为了运维,而是被导入使用,记住,包只是模块的一种样式而已,包即模块

有四个包结构如下:

glance/                     #顶层包
├── __init__.py        #初始化 glance 包
├── api
│   ├── __init__.py
│   ├── policy.py

导入包里的子模块:

import glance.api.policy

非得接纳人名去寻访:

glance.api.policy.func()

还应该有一种导入模块的形式是:

from glance.api import policy               #从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中

它无需那三个大书特书的前缀,所以能够如此使用:

policy.func()

再有一种就是平昔导入三个函数可能变量:

from glance.api.policy import func

能够间接接纳func()函数:

func()

1 导入包实例

包结构如下:

glance/                     #顶层包
run.py                      # 执行文件
├── __init__.py        #初始化 glance 包
├── api
│   ├── __init__.py
│   ├── policy.py     

导入包:

#1、run.py用全名访问func(),内容如下:
import glance
glance.api.policy.func()
# glance/__init__.py如下:
import glance.api                           #也可以用from glance import api
# glance/api/__init__.py如下:
import glance.api.policy                    #也可以用from glance.api import policy

#2、run.py直接访问func(),内容如下:
import glance
glance.func()
# glance/__init__.py如下:
from glance.api.policy import func          #不能用import glance.api.policy.func
# glance/api/__init__.py可以不用写

当使用from package import item这种样式的时候,对应的item既可以够是包里面包车型地铁子模块(子包),大概包里面定义的别的名目,比方函数,类依旧变量。

import语法会首先把item当作一个包定义的称谓,纵然没找到,再试图依照三个模块去导入。假若还没找到,恭喜,二个:exc:ImportError 非常被抛出了。

反过来讲,就算接纳形如import item.subitem.subsubitem这种导入方式,除了最终一项,都必须是包,而最后一项则足以是模块大概是包,不过不能是类,函数也许变量的名字。

注意事项:

  1. 关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...三种,不过不管哪类,无论在什么样岗位,在导入时都不可能不依照一个标准:凡是在导入时带点的,点的左边手都不能够不是二个包,不然违法。能够涵盖一而再串的点,如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这一个法则
  2. 对此导入后,在采纳时就从不这种限制了,点的左侧能够是包,模块,函数,类(它们都能够用点的艺术调用自个儿的属性)
  3. 对照import item 和from item import name的运用场景:假如大家想直接选择name那必须运用前面一个。

2 相对导入和对峙导入

以地点的例子是纯属导入的措施

纯属导入:以glance作为开场

相对导入:用.只怕..的法子作为开场(只可以在三个包中使用,不能够用于区别目录内)

实例:

run.py直接访问func(),内容如下:
import glance
glance.func()
# glance/__init__.py如下:
from .api.policy import func        #1、这样的好处是:就算包名glance被更改也不会有影响,只需改run.py内的import …2、..表示上级目录,可以导入上级目录中的其他模块

刻意要求留神的是:

  • 能够用import导入内置可能第三方模块(已经在sys.path中),然则要断然制止选取import来导入自定义包的子模块(未有在sys.path中),应该接纳from... import ...的相对化大概相对导入
  • 包的相对导入只好用from的花样

 

六、软件开垦规范

 图片 19

bin:存放执行脚本
conf:存放配置文件
core:存放核心逻辑
db:存放数据库文件
lib:存放自定义的模块与包
log:存放日志

start.py内容:

import os
import sys

# print(os.path.abspath(__file__))                       #获取当前文件的绝对路径,F:softbintest.py
# print(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))       #获取当前文件所在的目录,F:softbin
# print(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))      #获取当前文件所在的目录的上级目录,F:soft

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)                                   #将soft这个包的路径加到环境变量

from core import core
    ……                      #导入其他模块

if if __name__ == '__main__':
    ……                      #执行

 

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