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这几天,我们进入模块的学习。在学习模块之前,我们首先要知道,什么是模块?
一个函数封装一个功能,你使用的软件可能就是由n多个函数组成的(先不考虑面向对象)。比如抖音这个软件,不可能将所有程序都写入一个文件,所以咱们应该将文件划分,这样其组织结构要好并且代码不冗余。假如分了10个文件,每个文件里面可能都有相同的功能(函数),怎么办?所以将这些相同的功能封装到一个文件中,那么这个存储着很多常用的功能的py文件,就是模块。 模块就是文件,存放一堆常用的函数,比如:我要在大草原上策马奔腾,应该怎么样?我应该骑马,你也要去浪,你是不是也要骑马。我们说一个函数就是一个功能,那么把一些常用的函数放在一个py文件中,这个文件就称之为模块,模块,就是一些列常用功能的集合体。
从文件级别组织程序,更方便管理, 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,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
拿来主义,提升开发效率 同样的原理,我们也可以下载别人写好的模块然后导入到自己的项目中使用,这种拿来主义,可以极大地提升我们的开发效率,避免重复造轮子.
人们常说的脚本是什么?
如果你在终端上编写的代码运行完后,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。
所以,脚本就是一个python文件,比如你之前写的购物车,模拟博客园登录系统的文件等等。
python语言中,模块分为三类。
第一类:内置模块,也叫做标准库。此类模块就是python解释器给你提供的,比如我们之前见过的time模块,os模块。标准库的模块非常多(200多个,每个模块又有很多功能),我们这几天就讲常用的十几种,后面课程中还会陆续的讲到。
第二类:第三方模块,第三方库。一些python大神写的非常好用的模块,必须通过pip install 指令安装的模块,比如 django,等等。大概有6000多个。
第三类:自定义模块。我们自己在项目中定义的一些模块。
我们先定义一个模块,定义一个模块其实很简单就是写一个文件,里面写一些代码(变量,函数)即可。此文件的名字为test.py,文件内容如下:
print('from the meet.py') name = '小冯' def read1(): print('test模块:',name) def read2(): print('test模块') read1() def change(): global name name = "啦啦"
import 翻译过来是一个导入的意思。
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到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 test 只在第一次导入时才执行test.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the test.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 test import test import test import test import test # 执行结果:只是打印一次: from the meet.py
重复导入会直接引用内存中已经加载好的结果
1.创建一个以模块名命名的名称空间。
2.执行这个名称空间(即导入的模块)里面的代码。
3.通过此模块名. 的方式引用该模块里面的内容(变量,函数名,类名等)。 这个名字和变量名没什么区别,都是‘第一类的’,且使用test名字的方式可以访问test.py文件中定义的名字,test.名字与test1.py中的名字来自两个完全不同的地方。
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。
import tbjx as t t.read1()
#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()
我们以后再开发过程中,免不了会在一个文件中,导入多个模块,推荐写法是一个一个导入。
import os,sys,json # 这样写可以但是不推荐 推荐写法 import os import sys import json
多行导入:易于阅读 易于编辑 易于搜索 易于维护。
from ... import ... 的使用示例。 from test import name, read1 print(name) read1()
唯一的区别就是:使用from...import...则是将spam中的名字直接导入到当前的名称空间中,所以在当前名称空间中,直接使用名字就可以了、无需加前缀:tbjx.
from...import...的方式有好处也有坏处
好处:使用起来方便了
坏处:容易与当前执行文件中的名字冲突
name = 'oldboy' from test import name, read1, read2 print(name) ''' 执行结果: 小冯 ''' ---------------------------------------- from test import name, read1, read2 name = 'oldboy' print(name) ''' 执行结果: oldboy ''' ---------------------------------------- def read1(): print(666) from meet import name, read1, read2 read1() ''' 执行结果: test模块: 小冯 '''
#测试一:导入的函数read1,执行时仍然回到meet.py中寻找全局变量 'alex' #test.py from meet import read1 name = 'alex' read1() ''' 执行结果: from the meet.py meet->read1->name = '郭宝元' ''' #测试二:导入的函数read2,执行时需要调用read1(),仍然回到meet.py中找 #read1() #test.py from meet import read2 def read1(): print('==========') read2() ''' 执行结果: from the meet.py meet模块 meet模块: 郭宝元 '''
通过这种方式引用模块也可以对模块进行改名。
from meet import read1 as read read()
from tbjx import read1,read2,name
from meet import * 把meet中所有的不是以下划线(_)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。
可以使用all来控制*(用来发布新版本),在meet.py中新增一行
__all__=['name','read1'] #这样在另外一个文件中用from spam import *就这能导入列表中规定的两个名字
编写好的一个python文件可以有两种用途: 一:脚本,一个文件就是整个程序,用来被执行(比如你之前写的模拟博客园登录那个作业等) 二:模块,文件中存放着一堆功能,用来被导入使用 python为我们内置了全局变量__name__, 当文件被当做脚本执行时:name 等于'main' 当文件被当做模块导入时:__name__等于模块名 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(或者是在模块文件中测试代码)
if __name__ == '__main__': print('from the meet.py') __all__ = ['name', 'read1',] name = '郭宝元' def read1(): print('meet模块:',name) def read2(): print('meet模块') read1() def change(): global name name = '宝浪' if __name__ == '__main__': # 在模块文件中测试read1()函数 # 此模块被导入时 __name__ == meet 所以不执行 read1()
当你引用一个模块时,不见得每次都可以import到:
当咱们导入同一个目录下的模块的时候就能够使用import成功,不是同一个目录下的导入就会报错
python中引用模块是按照一定的规则以及顺序去寻找的,这个查询顺序为:先从内存中已经加载的模块进行寻找找不到再从内置模块中寻找,内置模块如果也没有,最后去sys.path中路径包含的模块中寻找。它只会按照这个顺序从这些指定的地方去寻找,如果最终都没有找到,那么就会报错。
内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块
模块的查找顺序
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。 import sys sys.path.append('/a/b/c/d') 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:\users\administrator\pycharmprojects\a') #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。
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