一 模块介绍
在Python中,一个py文件就是一个模块,文件名为xxx.py模块名则是xxx,导入模块可以引用模块中已经写好的功能。如果把开发程序比喻成制造一台电脑,编写模块就像是在制造电脑的零部件,准备好零部件后,剩下的工作就是按照逻辑把它们组装到一起。
将程序模块化会使得程序的组织结构清晰,维护起来更加方便。比起直接开发一个完整的程序,单独开发一个小的模块也会更加简单,并且程序中的模块与电脑中的零部件稍微不同的是:程序中的模块可以被重复使用。所以总结下来,使用模块既保证了代码的重用性,又增强了程序的结构性和可维护性。另外除了自定义模块外,我们还可以导入使用内置或第三方模块提供的现成功能,这种“拿来主义”极大地提高了程序员的开发效率。
二 模块的使用
2.1 import语句
有如下示范文件
要想在另外一个py文件中引用foo.py中的功能,需要使用import foo,首次导入模块会做三件事:
1、执行源文件代码
2、产生一个新的名称空间用于存放源文件执行过程中产生的名字
3、在当前执行文件所在的名称空间中得到一个名字foo,该名字指向新创建的模块名称空间,若要引用模块名称空间中的名字,需要加上该前缀,如下
加上foo.作为前缀就相当于指名道姓地说明要引用foo名称空间中的名字,所以肯定不会与当前执行文件所在名称空间中的名字相冲突,并且若当前执行文件的名称空间中存在x,执行foo.get()或foo.change()操作的都是源文件中的全局变量x。
需要强调一点是,第一次导入模块已经将其加载到内存空间了,之后的重复导入会直接引用内存中已存在的模块,不会重复执行文件,通过import sys,打印sys.modules的值可以看到内存中已经加载的模块名。
提示:
用import语句导入多个模块,可以写多行import语句
还可以在一行导入,用逗号分隔开不同的模块
但其实第一种形式更为规范,可读性更强,推荐使用,而且我们导入的模块中可能包含有python内置的模块、第三方的模块、自定义的模块,为了便于明显地区分它们,我们通常在文件的开头导入模块,并且分类导入,一类模块的导入与另外一类的导入用空行隔开,不同类别的导入顺序如下:
当然,我们也可以在函数内导入模块,对比在文件开头导入模块属于全局作用域,在函数内导入的模块则属于局部的作用域。
2.2 from-import 语句
from…import…与import语句基本一致,唯一不同的是:使用import foo导入模块后,引用模块中的名字都需要加上foo.作为前缀,而使用from foo import x,get,change,Foo则可以在当前执行文件中直接引用模块foo中的名字,如下
无需加前缀的好处是使得我们的代码更加简洁,坏处则是容易与当前名称空间中的名字冲突,如果当前名称空间存在相同的名字,则后定义的名字会覆盖之前定义的名字。
另外from语句支持from foo import 语法,代表将foo中所有的名字都导入到当前位置
如果我们需要引用模块中的名字过多的话,可以采用上述的导入形式来达到节省代码量的效果,但是需要强调的一点是:只能在模块最顶层使用的方式导入,在函数内则非法,并且的方式会带来一种副作用,即我们无法搞清楚究竟从源文件中导入了哪些名字到当前位置,这极有可能与当前位置的名字产生冲突。模块的编写者可以在自己的文件中定义__all__变量用来控制*代表的意思
这样我们在另外一个文件中使用*导入时,就只能导入__all__定义的名字了
2.3 其他导入语法(as)
我们还可以在当前位置为导入的模块起一个别名
还可以为导入的一个名字起别名
通常在被导入的名字过长时采用起别名的方式来精简代码,另外为被导入的名字起别名可以很好地避免与当前名字发生冲突,还有很重要的一点就是:可以保持调用方式的一致性,例如我们有两个模块json和pickle同时实现了load方法,作用是从一个打开的文件中解析出结构化的数据,但解析的格式不同,可以用下述代码有选择性地加载不同的模块
2.4 循环导入问题
循环导入问题指的是在一个模块加载/导入的过程中导入另外一个模块,而在另外一个模块中又返回来导入第一个模块中的名字,由于第一个模块尚未加载完毕,所以引用失败、抛出异常,究其根源就是在python中,同一个模块只会在第一次导入时执行其内部代码,再次导入该模块时,即便是该模块尚未完全加载完毕也不会去重复执行内部代码
我们以下述文件为例,来详细分析循环/嵌套导入出现异常的原因以及解决的方案
m1.py
m2.py
run.py
测试一
测试二
解决方案
注意:循环导入问题大多数情况是因为程序设计失误导致,上述解决方案也只是在烂设计之上的无奈之举,在我们的程序中应该尽量避免出现循环/嵌套导入,如果多个模块确实都需要共享某些数据,可以将共享的数据集中存放到某一个地方,然后进行导入
2.5 搜索模块的路径与优先级
模块其实分为四个通用类别,分别是:
1、使用纯Python代码编写的py文件
2、包含一系列模块的包
3、使用C编写并链接到Python解释器中的内置模块
4、使用C或C++编译的扩展模块
在导入一个模块时,如果该模块已加载到内存中,则直接引用,否则会优先查找内置模块,然后按照从左到右的顺序依次检索sys.path中定义的路径,直到找模块对应的文件为止,否则抛出异常。sys.path也被称为模块的搜索路径,它是一个列表类型
列表中的每个元素其实都可以当作一个目录来看:在列表中会发现有.zip或.egg结尾的文件,二者是不同形式的压缩文件,事实上Python确实支持从一个压缩文件中导入模块,我们也只需要把它们都当成目录去看即可。
sys.path中的第一个路径通常为空,代表执行文件所在的路径,所以在被导入模块与执行文件在同一目录下时肯定是可以正常导入的,而针对被导入的模块与执行文件在不同路径下的情况,为了确保模块对应的源文件仍可以被找到,需要将源文件foo.py所在的路径添加到sys.path中,假设foo.py所在的路径为/pythoner/projects/
2.6 区分py文件的两种用途
一个Python文件有两种用途,一种被当主程序/脚本执行,另一种被当模块导入,为了区别同一个文件的不同用途,每个py文件都内置了__name__变量,该变量在py文件被当做脚本执行时赋值为“__main__”,在py文件被当做模块导入时赋值为模块名
作为模块foo.py的开发者,可以在文件末尾基于__name__在不同应用场景下值的不同来控制文件执行不同的逻辑
通常我们会在if的子代码块中编写针对模块功能的测试代码,这样foo.py在被当做脚本运行时,就会执行测试代码,而被当做模块导入时则不用执行测试代码。
2.7 编写一个规范的模块
我们在编写py文件时,需要时刻提醒自己,该文件既是给自己用的,也有可能会被其他人使用,因而代码的可读性与易维护性显得十分重要,为此我们在编写一个模块时最好按照统一的规范去编写,如下
视频链接:
模块的使用之import
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模块的使用之from…import…
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区分python文件的两种用途
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