Python - 模块编程要点

以下内容参考自《Python学习手册》。

（一）基本用法

#module1.py(示例模块)
x = 1
def printer():
	print x

• import语句：模块中的成员要通过模块对象来获取。e.g.

  >>> import module1
  >>> module1.printer()
  1
  

• from语句：把模块的成员复制到当前的全局作用域。这种情况下修改变量并不会影响模块对象的变量。

  >>> from module1 import printer
  >>> printer()
  1
  >>> from module1 import x
  >>> x = 2
  >>> import module1
  >>> module1.x
  1
  

• from *语句：获取模块的所有成员的拷贝。

  >>> from module1 import *
  >>> printer()
  1
  

  使用from *语句时可以采用特定的措施限制拷贝的变量：
  • 变量名以_开头的成员无法被拷贝。e.g.

    # module2.py
    _a = 1
    

    >>> from module2 import *
    >>> _a
    Traceback (most recent call last):
      File "", line 1, in <module>
    NameError: name '_a' is not defined
    >>> import module2
    >>> module2._a
    1
    

  • 只拷贝__all__列表中变量名对应的成员。e.g.

    #module3.py
    __all__ = ["b"]
    b = 2
    c = 3
    

    >>> from a import *
    >>> b
    2
    >>> c
    Traceback (most recent call last):
      File "", line 1, in <module>
    NameError: name 'c' is not defined
    

• as扩展：为模块或属性起别名。
  • import modulename as name相当于：

    import modulename
    name = modulename
    del modulename
    

  • from modulename import attrname as name

（二）模块导入与重载

1. 导入只发生一次：模块只在第一次import或from时载入并执行，因为该操作开销较大，之后的导入操作都只读取已加载的模块对象。
2. 模块命名空间
   • 顶层的赋值语句会创建模块属性。
   • 模块的命名空间能通过属性__dict__或dir(M)获取。内置属性__file__指明模块从哪个文件加载，__name__属性只指明导入文件的名称（如果文件是以顶层文件执行，__name__属性则为字符串"__main__"）。
   • 模块是一个独立的作用域（本地变量就是全局变量）。变量的获取使用点号运算。
3. 重载模块
   • python2：直接调用内置的reload函数。e.g.

   >>> reload(module1)
   

• python3：调用imp模块的reload函数。e.g.

  >>> import imp
  >>> imp.reload(module1)
  

  注：reload不会影响from导入。

（三）模块包

• 要引用路径为dir0\dir1\dir2\mod.py的模块（dir0为容器），import语句为import dir1.dir2.mod。
• 包导入语句的路径中的每个目录内都必须要有__init__.py这个文件。按照前面的示例：
  • dir1和dir2中必须都含有一个__init__.py文件。导入模块时会自动执行__init__.py文件，而且只会执行一次。
  • dir0是容器，不需要__init__.py文件；如果有的话，这个文件也会被忽略。
  • dir0（而非dir0\dir1）必须列在模块搜索路径中（也就是此目录必须是主目录，或者列在PYTHONPATH中）。

（四）官方常用模块

• copy模块
  • 浅复制：copy.copy(x)
  • 深复制：copy.deepcopy(x)

• types模块

  以下为python2的types模块的部分源码：

  NoneType = type(None)
  TypeType = type
  ObjectType = object
  
  IntType = int
  LongType = long
  FloatType = float
  BooleanType = bool
  try:
      ComplexType = complex
  except NameError:
      pass
  
  StringType = str
  try:
      UnicodeType = unicode
      StringTypes = (StringType, UnicodeType)
  except NameError:
      StringTypes = (StringType,)
  
  BufferType = buffer
  
  TupleType = tuple
  ListType = list
  DictType = DictionaryType = dict
  
  def _f(): pass
  FunctionType = type(_f)
  LambdaType = type(lambda: None)
  CodeType = type(_f.func_code)
  
  def _g():
      yield 1
  GeneratorType = type(_g())
  
  class _C:
      def _m(self): pass
  ClassType = type(_C)
  UnboundMethodType = type(_C._m)
  _x = _C()
  InstanceType = type(_x)
  MethodType = type(_x._m)
  
  BuiltinFunctionType = type(len)
  BuiltinMethodType = type([].append)
  
  ModuleType = type(sys)
  FileType = file
  XRangeType = xrange
  
  SliceType = slice
  
  del sys, _f, _g, _C, _x	# Not for export
  __all__ = list(n for n in globals() if n[:1] != '_')
  

  • python2中有int和long之分，python3都归为int。
  • python2中有经典类和新式类之分，python3则统一为新式类。e.g.

    >>> class A:
    ...     pass
    ...
    >>> type(A) is types.ClassType
    True
    >>> type(A()) is types.InstanceType
    True
    >>> class B(object):
    ...     pass
    ...
    >>> type(B) is type
    True
    >>> type(B()) is B
    True
    

• os模块
  可参见Python - 文件和目录操作

• random模块

  • 设置种子：random.seed(x=None)
  • [0, 1)之间的随机浮点数：random.random()
  • [a, b]之间的随机浮点数：random.uniform(a, b)
  • [a, b]之间的随机浮点数，mode参数用于调节结果的分布，默认是a和b的平均值：random.triangular(a=0.0, b=1.0, mode=None)
  • [a, b]之间的随机整数：random.randint(a, b)
  • 序列（str, list, tuple以及实现了__getitem__方法的其他类型）中的任意一个元素：random.choice(seq)
  • [a, b)之间指定间隔中的随机整数：random.randrange(a, b=None, step=1)
  • 从序列（同上）中随机选取指定个数的元素，随机排列并以list的形式返回：random.sample(seq, k)
  • 对序列（list以及同时实现了__getitem__与__setitem__方法的其他类型）进行重新随机排列，排列结果直接作用于参数：random.shuffle(seq)

• re模块
  可参见Python 正则表达式

• gc模块
  垃圾回收的原理可参见垃圾回收机制和gc模块
  常用方法：

  • gc.get_referents(obj)：获取obj引用的对象列表。e.g.

    >>> a = [1, '1']
    >>> gc.get_referents(a)
    ['1', 1]
    >>> b = {'1': a}
    >>> gc.get_referents(b)
    ['1', [1, '1']]
    

  • gc.get_referrers(obj)：获取引用了obj的对象列表。e.g.

    >>> gc.get_referrers(a)
    [{'1': [1, '1']}, {'a': [1, '1'], 'b': {'1': [1, '1']}, '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__package__': None, 'gc': <module 'gc' (built-in)>, '__name__': '__main__', '__doc__': None}]
    

    如果只是获取个数可使用sys.getrefcount(obj)，返回结果会比正常个数多1。e.g.

    >>> sys.getrefcount(a)
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