Python学习笔记（十五）模块与客户端

模块

Python标准模块

内置库或内置模块是 Python 的组成部分，随 Python 解释器一起安装在系统中。

math 模块：提供了数值运算函数、幂对数函数、三角对数函数和高等特殊函数等类型。

time 模块： 提供各种操作时间的函数。（ datetime 和 calendat 模块）

• time.sleep(secs) ：推迟调用线程的运行， secs 的单位是秒；

比如：当连续爬虫时，当爬取当前网页后让程序暂停几秒然后再爬取，突破反扒机制

• time.time() ：以秒为单位以浮点数返回历元之后的时间。

常用作计时： exe_time=ending_time-strating_time

• time.clock( ) ：用以浮点数计算的秒数返回当前的 CPU 时间。 用来衡量不同程序的耗时，比

time.time() 更有用。

模块的下载

自己下载（官网）

PyPI(Python Package Index) 是 python 官方的第三方库的仓库，所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI 。

https://pypi.org ，该站点列出 Python 语言超过 14 万个第三方库的基本信息

 使用命令行pip语句自动下载

pip(python install packages )

• PyPI 推荐使用 pip 包管理器来下载第三方库，可跨平台且后续版本已内置而无需安装。

• pip 工具由 Python 官方提供并维护，是常用且高效的在线第三方库安装工具。

• pip 需要在 cmd 命令行（而非 IDLE ）下执行。 (win+R>>>)

pip常用语句合集

pip命令实例	说明
pip download SomePackage[==version]	下载扩展库的指定版本，不安装
pip freeze [> requirements.txt]	以 requirements 的格式列出已安装模块
pip list	列出当前已安装的所有模块
pip install SomePackage[==version]	在线安装 SomePackage 模块的指定版本
pip install SomePackage.whl	通过 whl 文件离线安装扩展库
pip install package1 package2 ...	依次（在线）安装 package1 、 package2 等扩展模块
pip install -r requirements.txt	安装 requirements.txt 文件中指定的扩展库
pip install --upgrade SomePackage	升级 SomePackage 模块
pip uninstall SomePackage[==version]	卸载SomePackage模块的指定版本

 pip下载常见问题

1、下载速度慢——使用镜像源

Windows 系统下，使用 pip 会遇到超时的问题，导致第三方库无法顺利安装， 需要设置国内镜像源。

pip install -i <国内镜像> <第三方库名称>

例如 :pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspider

• 清华： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 阿里云： http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

• 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

• 华中理工大学： http://pypi.hustunique.com/

• 豆瓣： http://pypi.douban.com/simple/

使用镜像源后，pip扩展包的速度不会受到限制。

离线安装

whl包安装

pip install XlsxWriter-1.0.5-py2.py3-none-any.whl

tar.gz包安装或安装zip包

• 加压当前文件，并寻找当目录中 setup.py 文件

• 在当前目录中的 cmd 中执行python setup.py install

pip和conda的区别

两者的部分功能相同，但确实要根据不同的场景和目的进行选择和使用。

Pip

• pip 是 Python 包管理工具，可用于从 Python 软件包索引 (Python Package Index)——PyPI 安装

软件包。

• pip 在递归的串行循环中安装依赖项，不会确保同时满足所有软件包的依赖关系。

Conda

• Conda 是一个跨平台的软件包（不限于 Python ，任何语言都可）和环境管理器 ;

• Conda 能够创建隔离的环境，该环境可以包含不同版本的 Python 以及其他软件包。

• conda 使用 SAT （ satisfiability ） solver 来验证是否满足环境中安装的所有软件包的所有要求。

此检查可能需要花费更多时间，但有助于防止环境被破坏。

conda 比 pip 做的更多， conda 可以调和所有有包 ( 包括 python 包 ) 之间的库依赖；而 pip 更关注python包，会忽略非 python 包的库依赖。

有的时候（比如pytorch环境配置和tensorflow安装），对于不同扩展包有不同版本的限制，这时，就需要使用conda配置不同扩展包特定的版本以适应需求

打开conda命令行

Windows 用户请打开“ Anaconda Prompt” ； macOS 和 Linux 用户请打开 “ Terminal” （“终端”）进行操作。

运行环境展示：

 

创建新环境

conda create --name  

• 即创建的环境名。建议以英文命名，且不加空格。

• 即安装在环境中的包名。

• 若要安装指定的版本号，则只需要在包名后面以 = 和版本号的形式执行。

如： conda create -- name python2 python=2.7，即创建一个名为“ python2” 的环境，环境中安装版本为 2.7 的python

• 若在新创建的环境中创建多个包，则直接在 后以空格隔开，添加多个包名

即可。如： conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas ，即创建一个名为“python3” 的环境，环境中安装版本为 3.5 的 python ，同时也安装了 numpy 和 pandas 。

提示：默认情况下新创建的环境将会被保存在 /Users//anaconda3/env 目录下，其中， 为当前用户的用户名。

更多管理环境

切换环境：

activate

退出环境至：

root deactivate

显示已创建环境：

conda env list

复制环境：

conda create --name --clone

删除环境：

conda remove --name --all

 安装扩展包

在指定环境中安装包

conda install --name

• 即将包安装的 指定环境名 。环境名两边不加尖括号“ <>” 。

• 即要 安装的包名 。包名两边不加尖括号“ <>” 。

在当前环境中安装包

conda install

 • 即要安装的包名。包名两边不加尖括号“<>”

卸载安装包

卸载指定环境中的包

conda remove --name

• 即卸载包所在指定环境的名称。环境名两边不加尖括号“ <>” 。

• 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“ <>” 。

卸载当前环境中的包

conda remove

 • 即要卸载包的名称。包名两边不加尖括号“<>”。

更新所有包

conda update --all

 更新指定包

 conda update

常用的模块：skelearn、numpy、matplotlib、scipy等等

描述及其内容查询（直接在console里面输入即可）

help(module-name)

查看任意模块中所有的对象列表

>>> import math
>>> help(math)
Help on built-in module math: NAME
math
DESCRIPTION
This module provides access to the
mathematical functions
defined by the C standard.
-- More --

dir(obj)

查看任意模块中的对象列表

>>> dir(math)
[‘ __doc __', '__file __', ' __name __',
'acos', 'asin', 'atan', 'atan2', 'ceil',
'cos', 'cosh', 'degrees', ‘e', 'exp',
'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot',
'ldexp', 'log', 'log10', 'modf', ‘pi',
'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan',
'tanh']

导入模块时的文件搜索顺序

• 当前文件夹

• sys.path 变量指定的文件夹

• 标准库库目录

需要导入多个模块，建议按如下顺序进行导入：

• 标准模块

• 成熟的第三方扩展模块

• 自己开发的模块

模块搜索路径sys.path

该方法适用于自己构建的module与正在运行的py不在同一个位置，由于编辑器查找完同目录的module后，会再查找path中的，所以我们可以使用sys.path.append通过增加临时搜索路径，使得在不同位置的module也可以调用。

sys 模块的 sys.path 属性返回一个路径列表。

使用 import 语句导入模块时，系统自动从

该列表的路径中搜索模块，如果没有找到，

则程序报错。

临时增加模块搜索路径：

import sys
sys.path.append("c:\\pythompa\works")

>>> import sys
>>> sys.path
['D:\\Program\\Anaconda\\python39.zip',
'D:\\Program\\Anaconda\\DLLs',
'D:\\Program\\Anaconda\\lib',
'D:\\Program\\Anaconda',
'',
'D:\\Program\\Anaconda\\lib\\site-packages',
'D:\\Program\\Anaconda\\lib\\site-packages\\win32',
'D:\\Program\\Anaconda\\lib\\site-packages\\win32\\lib',
'D:\\Program\\Anaconda\\lib\\site-packages\\Pythonwin',
'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\11']

为了帮助理解，再举一个实例

上图中，fangchengjie这个.py位于D盘的mokuai里面，而ceshi2位于C盘中，通过使用sys.path.append,可以实现不同位置的直接调用 。

如此一来就可以调用了，代码如下

import sys
sys.path.append(r"D:\mokuai")
from fangchengjie import solution
print(solution(4,5,3))

调用模块

1 .导入整个模块

import moduels( 模块名字）

2. 导入整个模块并重命名

import moduels (模块名字) as XX

3. 从一个模块里导入某函数方法

from modules( 模块名字 ) import func(方法或类）

# 也可重命名：

from modules( 模块名字 ) import func( 方法） as XX

4. 从一个包的模块里导入方法

from package.modules import func(方法或类）

也可以用别名表示，

from modules( 模块名字 ) import func( 方法） as XX

5.将 module中的全部函数方法（或叫做成员）都导入到当前的global namespace中 (谨慎使用)

from moduels import *

模块整体和部分引入

模块整体引入

基本格式：

import module_name

引用格式：module_name

>>> import math
>>> math.sin(30)
-0.9880316240

模块部分引入

基本格式：

from module import func

引用格式：func()

>>> from math import sin
>>> sin(30)
-0.9880316240

模块整体和部分重命名

import 模块名 as 别名

>>> import math as m
>>> m.sin(30)
-0.9880316240

from 模块名 import 对象名 as 别名

# 可以减少查询次数，提高执行速度
>>> from math import sin as f
>>> f(30)
-0.9880316240

.pyc文件（按照字节编译的文件类型）

.pyc 文件是经过编译后的字节码，这样下次导入时，如果模块源代码 .py 文件 没有修改（通过比较两者的时间戳），则直接导入 .pyc 文件，从而提高程序效 率。

编译前.py->编译后.pyc

Python中的包

为了组织好模块，通常会将 多个模块放在一个包 ( 文件夹 ) 。

包是 python 模块文件所在的 目录，且该目录下必须存在 __init__.py 文件（文件内容 可以为空）。

包的主要结构：

从包中导入模块

如果 main.py 想要引用 package_a 中的模块 modulea1

引入整个模块

import [包名1.[包名2…]].模块名

import urllib.request
#导入urllib包中的request模块
urllib.request.urlopen(url_robots) #调用模块中的方法

引入模块中的函数

from [包名1.[包名2…]].模块名 import 函数名

from urllib.request import urlopen
urlopen(url)

 不同包之间的相互调用

如果 package_a 中的 module_a1 需要引用 package_b ，那么默认情况下， Python 是找 不到 package_b 的。

可以在 package_a 中的 __init__.py 中添加 “ sys.path.append('../')” 将该包下的所有 module 都添加 * import __ init __ 即可。

模块的制作

在Python中的每个Python文件均可以作为一个模块，模块的名子就是文件名，USER可以自己创建自己的模块。

tip： 注意：要处于同一目录下。

# text.py文件
def add(a,b)
return a + b
def product(a,b)
return a*b

#调用
>>> from text import add
>>> result = add(11, 12)
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模块测试

在实际开发中，当一个程序员编写完一个门模块中，为了让函数在项目中达到 想要的效果，往往在 py 文件中添加以下测试信息。

实例

# text.py文件
def add(a,b)
return a + b
result = add(12,22) #测试信息
print(“int test.pyfile,12+22={}”.format(result))

#调用
>>> import text
>>> result = add(11, 12)
>>> print(result)
int test.pyfile,12+22=34
23

其中一个重要的属性就是__name__属性

通过__name__属性，可以实现在脚本运行时：

• 假如是单独运行该module，那么运行后面的测试代码，程序员可以看到自己设计的module是否符合自己的要求
• 假如是导入该module后在程序中使用，则该测试代码不会运行，（类似于被注释掉的感觉）

 实例

# text.py文件
def add(a,b):
return a+b
def product(a,b):
return a*b
#用来进行测试
if __name__=='__main__':
rel=add(1,2)
print('int test.py file,1+2=%d'%rel)

# a.py文件中调用模块
>>> from text import add
>>> result = add(1,2)
>>> print(result)
3

上述代码，假如直接测试该模块，那么__name__就等于__main__后面的测试代码就会运行，假如该模块是import到程序里面的，那么__name__就不会自动转换为__main__，故后面的代码就不会运行。

模块的发布

(1)将模块放在setup.py包

(2) 编辑 setup.py 文件，指明需要包含哪 些 py 文件

from distutils.core import setup 
setup(
name="itheima", 
version="1.0",
description="itheima belongs to itcast",
author="itcast",
py_modules=['suba.aa', 'suba.bb', 'subb.cc', 'subb.dd'] )

(3) 命令窗口中，使用 built 命令 构建模块

python setup.py build

构建后的目录结构 

 

(4) 使用 sdist 命令生成发布压缩 包

python setup.py sdist

 

补充知识点（time模块）

time.sleep(secs)

• 作用：在给定的秒数内挂起调用线程的执行。

• 参数：秒数，参数可以是一个浮点数，表示更精确的睡眠时间。

time.time()-->float # 常用作计算程序的运行时间

• 作用：以秒为单位以浮点数返回历元之后的时间

>>> strating_time=time.time()
>>> for i in range(4):
>>> print(i**3)
>>> ending_time=time.time()
running_time= strating_time- endinging_time

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