刻意练习Python基础 ——day 17：模块（完结）
Day 01——Task01：变量、运算符与数据类型
Day 02——Task02：条件与循环
Day 03——Task03：列表与元组（上）
Day 04——Task03：列表与元组（下）
Day 05——Task04：字符串与序列
Day 06——Task05：函数与Lambda表达式（上）
Day 07——Task05：函数与Lambda表达式（下）
Day 08——Task06：字典与集合
Day 09——Task07：文件与文件系统（上）
Day 10——Task07：文件与文件系统（下）
Day 11——Task08：异常处理
Day 12——Task09：else 与 with 语句
Day 13——Task10：类与对象（上）
Day 14——Task10：类与对象（下）
Day 15——Task11：魔法方法（上）
Day 16——Task11：魔法方法（下）
Day 17——Task12：模块
文章目录
- 1. Python 模块
- 2. import 语句
- 3. from … import 语句
- 4. from … import * 语句
- 5. 深入模块
- 6. __name__属性
- 7. dir() 函数
- 8. 标准模块
- 9. 包
- 10. 从一个包中导入*
- 参考资料
1. Python 模块
在前面的几个章节中我们脚本上是用 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。
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：
命令行参数如下:
E:\桌面\using_sys.py
Python 路径为： ['E:\\桌面', 'D:\\Python\\python38.zip', 'D:\\Python\\DLLs', 'D:\\Python\\lib', 'D:\\Python', 'D:\\Python\\lib\\site-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。
2. 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：
# Filename: support.py
def print_func( par ):
print ("Hello : ", par)
return
test.py引入 support模块：
# Filename: test.py
import support
support.print_func("Runoob")
# Hello : Runoob
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
['E:\\桌面', 'D:\\Python\\python38.zip', 'D:\\Python\\DLLs', 'D:\\Python\\lib', 'D:\\Python', 'D:\\Python\\lib\\site-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：
# 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：
>>>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
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. __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。
# 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
>>> 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。
7. 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']
>>>
8. 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('Runoob!')
Runoob!
C>
9. 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。
10. 从一个包中导入*
设想一下，如果我们使用from sound.effects import *会发生什么？
Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，一个一个的把它们都导入进来。
但是很不幸，这个方法在 Windows平台上工作的就不是非常好，因为Windows是一个大小写不区分的系统。
在这类平台上，没有人敢担保一个叫做ECHO.py的文件导入为模块echo还是 Echo甚至 ECHO。
（例如，Windows 95就很讨厌的把每一个文件的首字母大写显示）而且 DOS 的 8+3 命名规则对长模块名称的处理会把问题搞得更纠结。
为了解决这个问题，只能烦劳包作者提供一个精确的包的索引了。
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。你说我就不这么做，我就不使用导入*这种用法，好吧，没问题，谁让你是老板呢。这里有一个例子，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。
参考资料
- https://www.runoob.com/python3/python3-module.html