【Python】Python系列教程-- Python3 模块（二十三）

拼搏现实的明天。 2023-10-12 11:02 58阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  前言
 *  import 语句
 *  from … import 语句
 *  from … import \* 语句
 *  深入模块
 *  \_\_name\_\_属性
 *  dir() 函数
 *  标准模块
 *  包
 *  从一个包中导入\*

## 前言 ##

往期回顾：

*  [Python系列教程–Python3介绍（一）][Python_Python3]
 *  [Python系列教程–Python3 环境搭建（二）][Python_Python3 1]
 *  [Python系列教程–Python3 VScode（三）][Python_Python3 VScode]
 *  [Python系列教程–Python3 基础语法（四）][Python_Python3 2]
 *  [Python系列教程–Python3 基本数据类型（五）][Python_Python3 3]
 *  [Python系列教程-- Python3 数据类型转换（六）][Python_-- Python3]
 *  [Python系列教程-- Python3 推导式（七）][Python_-- Python3 1]
 *  [Python系列教程-- Python3 解释器和注解（八）][Python_-- Python3 2]
 *  [Python系列教程-- Python3 什么是运算符（九）][Python_-- Python3 3]
 *  [Python系列教程-- Python3 数字(Number)（十）][Python_-- Python3 _Number]
 *  [Python系列教程-- Python3 字符串（十一）][Python_-- Python3 4]
 *  [Python系列教程-- Python3 列表（十二）][Python_-- Python3 5]
 *  [Python系列教程-- Python3 元组（十三）][Python_-- Python3 6]
 *  [Python系列教程-- Python3 字典（十四）][Python_-- Python3 7]
 *  [Python系列教程-- Python3 集合（十五）][Python_-- Python3 8]
 *  [Python系列教程-- Python3 条件控制（十六）][Python_-- Python3 9]
 *  [Python系列教程-- Python3 循环语句（十七）][Python_-- Python3 10]
 *  [Python系列教程-- Python3 编程第一步（十八）][Python_-- Python3 11]
 *  [Python系列教程-- Python3 推导式（十九）][Python_-- Python3 12]
 *  [Python系列教程-- Python3 迭代器与生成器（二十）][Python_-- Python3 13]
 *  [Python系列教程-- Python3 函数（二十一）][Python_-- Python3 14]
 *  [Python系列教程-- Python3 数据结构（二十二）][Python_-- Python3 15]

在前面的几个章节中我们基本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，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。

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。

下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。

实例(Python 3.0+)

#!/usr/bin/python3
    # 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')

执行结果如下所示：

$ 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']

1、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。  
2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。  
3、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 ##

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，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。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

support.py 文件代码

#!/usr/bin/python3
    # Filename: support.py
     
    def print_func( par ):
        print ("Hello : ", par)
        return

test.py 引入 support 模块：

test.py 文件代码

#!/usr/bin/python3
    # 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("demo")

以上实例输出结果：

$ python3 test.py 
    Hello :  demo

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。

当我们使用 import 语句的时候，Python 解释器是怎样找到对应的文件的呢？

这就涉及到 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
    ['', '/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']
    >>>

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，代码如下：

实例

# 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：

实例

>>>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'

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，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混。

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

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。

#!/usr/bin/python3
    # 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

$ python
    >>> 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:

>>> 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('demo!')
    demo!
    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。 他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，抛出一个 :exc:ImportError 异常。

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\* ##

如果我们使用 from sound.effects import \* 会发生什么呢？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，然后一个一个的把它们都导入进来。

但这个方法在 Windows 平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个不区分大小写的系统。

在 Windows 平台上，我们无法确定一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块是 echo 还是 Echo，或者是 ECHO。

为了解决这个问题，我们只需要提供一个精确包的索引。

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。

以下实例在 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。

[Python_Python3]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130980776
[Python_Python3 1]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130980858
[Python_Python3 VScode]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130980893
[Python_Python3 2]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130981255
[Python_Python3 3]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130999519
[Python_-- Python3]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130999535
[Python_-- Python3 1]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/130999553
[Python_-- Python3 2]: https://writer.blog.csdn.net/article/details/130999590
[Python_-- Python3 3]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131017296
[Python_-- Python3 _Number]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131017307
[Python_-- Python3 4]: https://writer.blog.csdn.net/article/details/131017321
[Python_-- Python3 5]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131028799
[Python_-- Python3 6]: https://writer.blog.csdn.net/article/details/131028904
[Python_-- Python3 7]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131029088
[Python_-- Python3 8]: https://writer.blog.csdn.net/article/details/131031598
[Python_-- Python3 9]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131040742
[Python_-- Python3 10]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131040928
[Python_-- Python3 11]: https://writer.blog.csdn.net/article/details/131043423
[Python_-- Python3 12]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131043599
[Python_-- Python3 13]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131059837
[Python_-- Python3 14]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131060144
[Python_-- Python3 15]: https://blog.csdn.net/u011397981/article/details/131060502