自学 Python 之模块

冷不防 2022-05-21 10:07 426阅读 0赞

> 微信公众号：一个优秀的废人  
> 如有问题或建议，请后台留言，我会尽力解决你的问题。

![这里写图片描述][70]

#### 前言 ####

我是狗哥，一名程序猿。做过 Android、撸过 Java、目前在自学 Python 。注册 「一个优秀的废人」这个公号已有些日子，真正有心将它运营起来是这两天萌生的想法。注册这个号的初衷是分享我的 Python 学习笔记。一个知识，你自己懂，不算是真的懂，你能把他人说懂，才是真正掌握。分享，是一个最好的复习过程。

#### 什么是模块？ ####

眼尖的朋友一定发现了前面的文章，我都是用 python 解释器来编程，但这有一个弊端，当你从 Python 解释器中退出再进入，这时你会发现你定义的所有方法和变量都消失了。

为了解决这个问题，Python 提供了一个方法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为**模块**，相当于 java/c 中的库。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是**.py**。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

以下是我在之前的文章，使用 python 标准库中模块的例子：

# 文件名: using_sys.py
    
    import sys
    
    print('命令行参数如下:')
    for i in sys.argv:
       print(i)
    
    print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n')

输出结果如下：

$ python using_sys.py 参数1 参数2
    命令行参数如下:
    using_sys.py
    参数1
    参数2
    
    
    Python 路径为： ['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']

解析下上面代码：  
\- 首先，import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。  
\- 然后，sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。  
\- 最后，sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

#### import 语句 ####

如 Java/C 一般，要使用 Python 源文件，只需要在另一个源文件里执行 import 语句，其语法如下：

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

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。例如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

如下演示，先编写源文件 support.py ，然后从 test.py 中引入 support 模块：

# support.py 源码
    
    def print_func( par ):
        print ("Hello : ", par)
        return

test.py 引入 support 模块：

# 导入模块
    import support
    
    # 现在可以调用模块里包含的函数了
    support.print_func("Nasus")

输出结果：

Hello :  Nasus

注意 ： 一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

现在考虑一个问题，当我们使用 import 语句时，Python 解释器是怎样找到对应文件的呢？

其实这其中涉及到 Python 的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python 解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在 Python 编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
    >>> sys.path
    ['', 'C:\\nasus\\Software\\Dev\\Python\\Python36\\python36.zip', 'C:\\nasus\\Software\\Dev\\Python\\Python36\\DLLs', 'C:\\nasus\\Software\\Dev\\Python\\Python36\\lib', 'C:\\nasus\\Software\\Dev\\Python\\Python36', 'C:\\Users\\turod\\AppData\\Roaming\\Python\\Python36\\site-packages', 'C:\\nasus\\Software\\Dev\\Python\\Python36\\lib\\site-packages']
    >>>

如上所示，sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串”，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行 python 解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改 sys.path 来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个 fibo.py 的文件，这里我选用了当前目录，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块
    
    def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列
        a, b = 0, 1
        while b < n:
            print(b, end=' ')
            a, b = b, a+b
        print()
    
    def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列
        result = []
        a, b = 0, 1
        while b < n:
            result.append(b)
            a, b = b, a+b
        return result

然后进入 Python 解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>> import fibo

这样做并没有把直接定义在fibo中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块fibo的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数：

>>>fibo.fib(1000)
    1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
    >>> fibo.fib2(100)
    [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
    >>> fibo.__name__
    'fibo'

另外，如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：

>>> fib = fibo.fib
    >>> fib(500)
    1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

#### from … import 语句 ####

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

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

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，可使用如下语句：

>>> from fibo import fib, fib2
    >>> fib(500)
    1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这个声明不会把整个 fibo 模块导入到当前的命名空间中，它只会将 fibo 里的 fib 函数引入进来。

#### from … import \* 语句 ####

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

#### 深入模块 ####

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞花。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
    >>> fib(500)
    1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

上述这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
    >>> fib(500)
    1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（\_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

#### **name**属性 ####

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用**name** 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

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

运行输出如下：

$ python using_name.py
    程序自身在运行

>>> import using_name
    我来自另一模块
    >>>

说明： 每个模块都有一个**name**属性，当其值是’**main**‘时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

说明：**name** 与 **main** 底下是双下划线， \_ \_ 是这样去掉中间的那个空格。

#### dir() 函数 ####

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:
    </p>
    <pre>
    >>> import fibo, sys
    >>> dir(fibo)
    ['__name__', 'fib', 'fib2']
    >>> dir(sys)  
    ['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
     '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
     '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
     '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
     'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
     'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
     'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
     'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
     'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
     'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
     'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
     'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
     'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
     'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
     'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
     'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
     'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称：

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> import fibo
    >>> fib = fibo.fib
    >>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
    ['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
    >>> a = 5 # 建立一个新的变量 'a'
    >>> dir()
    ['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
    >>>
    >>> del a # 删除变量名a
    >>>
    >>> dir()
    ['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
    >>>

#### 标准模块 ####

Python 本身带着一些标准的模块库，在 Python 库参考文档中将会介绍到（就是后面的“库参考文档”）。

有些模块直接被构建在解析器里，这些虽然不是一些语言内置的功能，但是他却能很高效的使用，甚至是系统级调用也没问题。

这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

应该注意到这有一个特别的模块 sys，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串

>>> import sys
    >>> sys.ps1
    '>>> '
    >>> sys.ps2
    '... '
    >>> sys.ps1 = 'C> '
    C> print('Yuck!')
    Yuck!
    C>

#### 包 ####

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用”点模块名称”。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个”包”）。

现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构（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
                  ...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 **init**.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 :file:**init**.py就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为（将在后面介绍的） **all**变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

import sound.effects.echo

这将会导入子模块:sound.effects.echo。 必须使用全名去访问:

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

还有一种导入子模块的方法是:

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块: echo，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用:

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

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量:

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块: echo，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数:

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

注意当使用from package import item这种形式的时候，对应的item既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import 语法会首先把 item 当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，恭喜，一个 :exc:ImportError 异常被抛出了。

反之，如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

#### 从一个包中导入\* ####

设想一下，如果我们使用 from sound.effects import \* 会发生什么？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，一个一个的把它们都导入进来。

但是很不幸，这个方法在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个大小写不区分的系统。

在这类平台上，没有人敢担保一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块 echo 还是 Echo 甚至 ECHO。

（例如，Windows 95 就很讨厌的把每一个文件的首字母大写显示）而且 DOS 的 8+3 命名规则对长模块名称的处理会把问题搞得更纠结。

为了解决这个问题，只能烦劳包作者提供一个精确的包的索引了。

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 **init**.py 存在一个叫做 **all** 的列表变量，那么在使用 from package import \* 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 **all** 也更新了啊。你说我就不这么做，我就不使用导入 \* 这种用法，好吧，没问题，谁让你是老板呢。这里有一个例子，在 :file:sounds/effects/**init**.py 中包含如下代码:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

这表示当你使用 from sound.effects import \* 这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

如果 **all** 真的没有定义，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 和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行**init**.py 里定义的初始化代码）。

这会把 **init**.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:

import sound.effects.echo
    import sound.effects.surround
    from sound.effects import *

这个例子中，在执行 from…import 前，包sound.effects 中的 echo 和 surround 模块都被导入到当前的命名空间中了。（当然如果定义了 **all** 就更没问题了）

通常我们并不主张使用 \* 这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。不过这样倒的确是可以省去不少敲键的功夫，而且一些模块都设计成了只能通过特定的方法导入。

记住，使用 from Package import specific\_submodule 这种方法永远不会有错。事实上，这也是推荐的方法。除非是你要导入的子模块有可能和其他包的子模块重名。

如果在结构中包是一个子包（比如这个例子中对于包 sound 来说），而你又想导入兄弟包（同级别的包）你就得使用导入绝对的路径来导入。比如，如果模块sound.filters.vocoder 要使用包 sound.effects 中的模块 echo，你就要写成 from sound.effects import echo。

from . import echo
    from .. import formats
    from ..filters import equalizer

无论是隐式的还是显式的相对导入都是从当前模块开始的。主模块的名字永远是 “**main**“，一个 Python 应用程序的主模块，应当总是使用绝对路径引用。

包还提供一个额外的属性 **path** 。这是一个目录列表，里面每一个包含的目录都有为这个包服务的 **init**.py，你得在其他**init**.py 被执行前定义哦。可以修改这个变量，用来影响包含在包里面的模块和子包。

这个功能并不常用，一般用来扩展包里面的模块。

#### 后语 ####

我不是大神，不是什么牛人，于 Python 领域来说，我是菜鸡，但谁刚开始接触一个领域的时候不是菜鸡呢。 写这个号的目的是为了记录我自学 Python 的笔记。

如果本文对你哪怕有一丁点帮助请右下角点赞，否则忽略就好。平时工作较忙，自学 Python 的时间较少，可能会学得慢点，希望大家多多指教。

我一直认为学习不能有所见即所得的想法，咋一看可能很简单，但当你上手操作可能会出现这样那样的问题，千万不要偷懒，所谓大神都是一个一个坑踩过来的。

实践是检验真理的唯一标准，代码是带着思考敲出来的，不是看出来的，希望你们多点实践。此处奉上思维导图：

![Python 模块思维导图][Python]

最后，如果对 Python 、Java 感兴趣请长按二维码关注一波，我会努力带给你们价值，赞赏就不必了，能力没到，受之有愧。

![一个优秀的废人][1240]

[70]: /images/20220521/100c6979fb394349bb720569692912c3.png
[Python]: /images/20220521/43feab6ff799475482ef75a448b9c801.png
[1240]: /images/20220521/f1cf77b271ce45448fd580b4383e7edd.png