python跨文件夹调用别的文件夹下的py文件或参数方式

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摘要：

第一章   运行另一个py文件

（1）在file_A.py中运行file_B.py文件，注意这里是运行，不是引用

（2）file_B.py使用file_A.py传递的参数

（3） 引用另一个py文件中的变量或者方法

第二章 python调用自己写的py文件

（1）同一个目录下的文件

（2）不同目录下的文件

（3）多个文件在多个目录的调用

第三章 关于__init__.py的解释 

（1）初始化包中各个模块，批量导入

（2）__init__.py中的__all__,全部导入所声明的模块

第四章 关于pyc与pyo文件

第五章 模块导入时内部的原理

（1）import可导入的对象可以是以下类型：

（2）解释器工作：

（3）因此可以理解导入文件的三种方式：

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摘要：

        本文章主要介绍了python运行或调用另一个py文件或参数方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，请提出来。

第一章   运行另一个py文件

（1）在file_A.py中运行file_B.py文件，注意这里是运行，不是引用

import os
os.system("python file_B.py para_a1 para_a2")
#其他形式
os.system("python file_B.py %s" % para_A)
os.system("python file_B.py " + para_A)

需要注意文件路径的写法，在docker中运行文件，文件名前面需要加/，如os.system("python /file_B.py")

（2）file_B.py使用file_A.py传递的参数

import sys
print(sys.argv)
#由打印的结果可知，sys.argv[1:]是命令行传递的参数,sys.argv[0]是命令行运行的文件名
para_B = sys.argv[1]

（3） 引用另一个py文件中的变量或者方法

from file_A import df_A

第二章 python调用自己写的py文件

（1）同一个目录下的文件

        同一个目录下直接写import xx就好了，xx为自己要调用的模块名字，虽然会有下划线报错，其实，没有错，仍然可以调用，这个下划线可以忽略。

（2）不同目录下的文件

        不同路径下的文件先要调用添加路径sys.path.append(r"C:\xxx")，再做引用

import sys
#首先，添加路径，windows的路径和linux的路径符号不同\\,/,注意区别
#r是为了告诉python这是路径，别#把\n等特殊组合给转译）
sys.path.append(r"C:\xxx")
#下面import就可以了
import a
import b

（3）多个文件在多个目录的调用

        首先我们也可以多次写sys.path.append(r"C:\xxx")来添加多个目录，但是这样有点麻烦，每次新建个工程可能就要加很多代码去调用公共单元。

        解决方法是添加一个空的__init__.py文件（用于定义包的属性和方法，可以为空），表示这是一个包，比如这样，声明了aaa为一个包，a是内部的方法。

也可以这样，表示bbb是一个包，bb是bbb的子包，b是bb包的内部的方法

  如果你需要调用a.py与b.py：

import aaa.a
import bbb.bb.b
import ccc.c

如果你在c.py文件，想要调用a.py,b.py只需要用到步骤2的知识即可，比如 

import sys
#添加上级目录
sys.path.append("..//")
import aaa.a
import bbb.bb.b

第三章 关于__init__.py的解释 

__init__.py作用是将文件夹变为一个Python模块，导入包时，事实上是导入了它的__init__.py文件

__init__.py 文件可以为空，但是也可以添加如下两个功能

（1）初始化包中各个模块，批量导入

pack包，配置__init__.py

1 2	import a import b

导入pack包

访问__init__.py文件中的引用文件，需要加上包名

（2）__init__.py中的__all__,全部导入所声明的模块

此时导入pack包就相当于导入了a.py，b.py,c.py

pack包，配置__init__.py

1	__all__ = ['a', 'b', 'c']

调用

1	from pack import *

第四章 关于pyc与pyo文件

pyc就是py编译时生成的字节码文件，以后每次导入都会执行pyc，当py文件更新时pyc也会更新

如果解释器添加-o命令，py编译时会生成pyo文件，它相比pyc去掉了断言（assert）、断行号以及其他调试信息，运行速度更快

如果使用-OO选项，生成的pyo文件会忽略文档信息

第五章 模块导入时内部的原理

（1）import可导入的对象可以是以下类型：

• 模块文件（.py文件）
• C或C++扩展（已编译为共享库或DLL文件）
• 包（包含多个模块）
• 内建模块（使用C编写并已链接到Python解释器中）
• 理解为后缀就是.py、.pyo、.pyc、.pyd、.so、.dll

（2）解释器工作：

1.根据导入的文件名创建命名空间（用来访问文件内部属性与方法）

2.在命名空间内执行源代码

3.创建一个源代码文件的对象，这个对象引用对应的命名空间，管理模块的内部函数与变量

4.一个模块可以多次导入，但是后面导入的模块只执行第三步

sys.modules可以打印出导入的模块名与模块对象的映射

（3）因此可以理解导入文件的三种方式：

• import a.b：把a.b导入全局命名空间,想要调用c方法需要a.b.c
• from a import b：把b导入全局命名空间，b.c
• from a.b import c：把b的属性c直接导入命名空间