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Python--模块

2018年11月29日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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模块

1、什么是模块？

一个模块就是一个python文件，文件名就是模块名字加上.py后缀。因此模块名称也必须符合变量名的命名规范。

　　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、为什么要使用模块？

  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？

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

import

首先，自定义一个模块my_module.py，文件名my_module.py,模块名my_module

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一个模块的过程中，发生了哪些事情？

# 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_module
import my_module
import my_module
import my_module
import my_module
>>>
模块中打印的内容... # 只打印一次

从上面的结果可以看出，import一个模块的时候相当于执行了这个模块，而且一个模块是不会重复被导入的，只会导入一次（python解释器第一次就把模块名加载到内存中，之后的import都只是在对应的内存空间中寻找。）成功导入一个模块后，被导入模块与文本之间的命名空间的问题，就成为接下来要搞清楚的概念了。

被导入模块与本文件之间命名空间的关系？

假设当前文件也有一个变量为： name = 'local file'， 也有一个同名的func方法。

# 本地文件
name = "local file"
def func():
    print(name)
    
# 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_module
print(my_module.name)   # 根据结果可以看出，引用的是模块里面的name
my_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(name)             # 使用的是本地的name变量
func()                  # 使用的是本地的func函数
>>>
local file
local file

在import模块的时候发生了下面的几步：

　　1、先寻找模块

　　2、如果找到了，就在内存中开辟一块空间，从上至下执行这个模块

　　3、把这个模块中用到的对象都收录到新开辟的内存空间中

　　4、给这个内存空间创建一个变量指向这个空间，用来引用其内容。

　　总之，模块与文件之间的内存空间始终是隔离的

给导入的模块取别名，用as关键字

如果导入的模块名太长不好记，那么可以通过“import 模块名 as  别名”的方式给模块名取一个别名，但此时原来的模块就不再生效了（相当于创建了新的变量名指向模块内存空间，断掉原模块名的引用）。

# 给my_module模块取别名
import my_module as sm
print(sm.name)
>>>
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

给模块去别名，还可以使代码更加灵活，减少冗余，常用在根据用户输入的不同，调用不同的模块。

# 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(method):
    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(method):
    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)

如何同时导入多个模块？

方式一：每行导入一个模块

import os
import sys
import time

方式二：一行导入多个模块，模块之间通过逗号“,”来分隔

import os, sys, my_module

但是，根据pep8规范规定使用第一种方式，并且三种模块有先后顺序（内置>第三方>自定义）

# 根据pep8规范
import os
import django
import my_module

模块搜索路径

通过sys内置模块，我们知道sys.path存储了所有模块的路径，但是正常的sys.path的路径中除了内置模块，第三方模块所在的路径之外，只有一个路径是永远正确的，就是当前执行的文件所在目录。一个模块是否能够被导入，就取决于这个模块所在的目录是否在sys.path中。

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

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。

模块和脚本

运行一个py文件有两种方式，但是这两种执行方式之间有一个明显的差别，就是__name__。

　　1、已脚本的方式执行：cmd中“python xxx.py” 或者pycharm等ide中执行

　　　　__name__ = '__main__'

　　2、导入模块时执行：import模块，会执行该模块。

　　　　__name__ = 模块名

然而，当你有一个py文件既可以作为脚本执行，又可以作为模块提供给其他模块引用时，这时作为模块需要导入时而不显示多余的打印逻辑/函数调用，所以这些逻辑可以放在“if __name__ = '__main__': xxx” 代码块中。

这样py文件作为脚本执行的时候就能够打印出来，以模块被导入时，便不会打印出来。

from ... import ...

from...import是另一种导入模块的形式，如果你不想每次调用模块的对象都加上模块名，就可以使用这种方式。

在from ... import ... 的过程中发生了什么事儿？

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

　　1、寻找模块

　　2、如果找到模块，在内存中开辟一块内存空间，从上至下执行模块

　　3、把模块中的对应关系全部都保存到新开辟的内存空间中

　　4、建立一个变量xxx引用改模块空间中对应的xxx， 如果没有import进来的时候，就使用不了。

from ... import ... 方式取别名

与import方式如出一辙，通过"from 模块名 import  对象名  as  别名"。

from my_module import name as n, func as f

from ... import *

import * 相当于把这个模块中的所有名字都引入到当前文件中，但是如果你自己的py文件如果有重名的变量，那么就会产生不好的影响，因此使用from...import *时需要谨慎，不建议使用。

* 与 __all__

__all__是与*配合使用的，在被导入模块中增加一行__all__=['xxx','yyy']，就规定了使用import *是只能导入在__all__中规定的属性。

# 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(name)
>>>
my module...

func()
>>>
nameerror: name 'func' is not defined

 拓展知识点：

　　(1)pyc文件与pyi文件 *

　　pyi文件：跟.py一样，仅仅作为一个python文件的后缀名。

　　pyc文件: python解释器为了提高加载模块的速度，会在__pycache__目录中生成模块编译好的字节码文件，并且对比修改时间，只有模块改变了，才会再次编译。pyc文件仅仅用于节省了启动时间，但是并不能提高程序的执行效率。

　　(2)模块的导入和修改 *

　　1.导入模块后，模块就已经被加载到内存中，此后计算对模块进行改动，读取的内容还是内存中原来的结果。

　　2.如果想让改动生效，可以通过“from importlib import reload”, 需要'reload 模块名'重新加载模块，改动才生效。

　　(3)模块的循环使用 ****

　　谨记模块的导入必须是单链的，不能有循环引用，如果存在循环，那么就是程序设计存在问题。

　　(4)dir(模块名) ***

　　可以获得该模块中所有的名字，而且是字符串类型的，就可以通过反射去执行它。

 

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