22 Python 模块与包

　　　　　　　　　一 模块

1 什么是模块？

常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。

但其实import加载的模块分为四个通用类别：　

　　1 使用python编写的代码（.py文件）

　　2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展

　　3 包好一组模块的包

　　4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

2 为何要使用模块？

如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用，

3.如何使用模块？

　　自定义模块my_module.py，文件名my_module.py,模块名my_module

 #my_module.py
 print('from the my_module.py')

 money=1000

 def read1():
     print('my_module->read1->money',money)

 def read2():
     print('my_module->read2 calling read1')
     read1()

 def change():
     global money
     money=0

自定义模块

　　模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句）

　　我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块，sys.modules是一个字典，内部包含模块名与模块对象的映射，该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。

　　每个模块都是一个独立的名称空间，定义在这个模块中的函数，把这个模块的名称空间当做全局名称空间，这样我们在编写自己的模块时，就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突

总结：首次导入模块my_module时会做三件事：

　　1.为源文件(my_module模块)创建新的名称空间，在my_module中定义的函数和方法若是使用到了global时访问的就是这个名称空间。

　　2.在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码，见初始导入import my_module

　　3.创建名字my_module来引用该命名空间

　　有两中sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不同的sql功能

 #mysql.py
 def sqlparse():
     print('from mysql sqlparse')
 #oracle.py
 def sqlparse():
     print('from oracle sqlparse')

 #test.py
 db_type=input('>>: ')
 if db_type == 'mysql':
     import mysql as db
 elif db_type == 'oracle':
     import oracle as db

 db.sqlparse() 

模块重新命名

　　为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用，假设有两个模块xmlreader.py和csvreader.py，它们都定义了函数read_data(filename):用来从文件中读取一些数据，但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块

 if file_format == 'xml':
      import xmlreader as reader
 elif file_format == 'csv':
      import csvreader as reader
 data=reader.read_date(filename)

模块拟名

　　在一行可以导入多个模块

1 import sys,os,re　

　　而from 语句相当于import，也会创建新的名称空间，但是将my_module中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用名字就可以了、

 1 from my_module import read1,read2

　　需要特别强调的一点是：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系

 from my_module import money,read1
 money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100
 print(money) #打印当前的名字
 read1() #读取my_module.py中的名字money,仍然为1000

 '''
 from the my_module.py
 100
 my_module->read1->money 1000

　　也支持as

1 from my_module import read1 as read

　　也支持导入多行

1 from my_module import (read1,
2                   read2,
3                   money)

　　from my_module import * 把my_module中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，因为*你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。

from my_module import * #将模块my_module中所有的名字都导入到当前名称空间
print(money)
print(read1)
print(read2)
print(change)

　　在my_module.py中新增一行

__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from my_module import *就这能导入列表中规定的两个名字

　　考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.modules中，如果你改变了模块的内容，你必须重启程序，python不支持重新加载或卸载之前导入的模块，

特别的对于我们引用了这个模块中的一个类，用这个类产生了很多对象，因而这些对象都有关于这个模块的引用。

如果只是你想交互测试的一个模块，使用 importlib.reload(), e.g. import importlib; importlib.reload(modulename)，这只能用于测试环境。

import time,importlib
import aa

time.sleep(20)
# importlib.reload(aa)
aa.func1()

 把模块当做脚本执行

我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
当做脚本运行：
__name__ 等于'__main__'

当做模块导入：
__name__= 模块名

作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑
if __name__ == '__main__':

 def fib(n):
     a, b = 0, 1
     while b < n:
         print(b, end=' ')
         a, b = b, a+b
     print()

 if __name__ == "__main__":
     print(__name__)
     num = input('num :')
     fib(int(num))

模块搜索路径

　　python解释器在启动时会自动加载一些模块，可以使用sys.modules查看

　　在第一次导入某个模块时（比如my_module），会先检查该模块是否已经被加载到内存中（当前执行文件的名称空间对应的内存），如果有则直接引用

　　如果没有，解释器则会查找同名的内建模块，如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找my_module.py文件。

　　所以总结模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块

　　sys.path的初始化的值来自于：

The directory containing the input script (or the current directory when no file is specified).
PYTHONPATH (a list of directory names, with the same syntax as the shell variable PATH).
The installation-dependent default.

　　需要特别注意的是：我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。虽然每次都说，但是仍然会有人不停的犯错。

　　在初始化后，python程序可以修改sys.path,路径放到前面的优先于标准库被加载。

　　注意：搜索时按照sys.path中从左到右的顺序查找，位于前的优先被查找，sys.path中还可能包含.zip归档文件和.egg文件，python会把.zip归档文件当成一个目录去处理。

 #首先制作归档文件：zip module.zip foo.py bar.py

 import sys
 sys.path.append('module.zip')
 import foo,bar

 #也可以使用zip中目录结构的具体位置
 sys.path.append('module.zip/lib/python')

 #windows下的路径不加r开头，会语法错误
 sys.path.insert(0,r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\a')

　　至于.egg文件是由setuptools创建的包，这是按照第三方python库和扩展时使用的一种常见格式，.egg文件实际上只是添加了额外元数据(如版本号，依赖项等)的.zip文件。

　　需要强调的一点是：只能从.zip文件中导入.py，.pyc等文件。使用C编写的共享库和扩展块无法直接　　从.zip文件中加载（此时setuptools等打包系统有时能提供一种规避方法），且从.zip中加载文件不会创建.pyc或者.pyo文件，因此一定要事先创建他们，来避免加载模块是性能下降。

 #官网链接：https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#the-module-search-path
 搜索路径：
 当一个命名为my_module的模块被导入时
     解释器首先会从内建模块中寻找该名字
     找不到，则去sys.path中找该名字

 sys.path从以下位置初始化
 执行文件所在的当前目录
 PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法一样）
 依赖安装时默认指定的

 注意：在支持软连接的文件系统中，执行脚本所在的目录是在软连接之后被计算的，换句话说，包含软连接的目录不会被添加到模块的搜索路径中

 在初始化后，我们也可以在python程序中修改sys.path,执行文件所在的路径默认是sys.path的第一个目录，在所有标准库路径的前面。这意味着，当前目录是优先于标准库目录的，需要强调的是：我们自定义的模块名不要跟python标准库的模块名重复，除非你是故意的

编译python文件

　　为了提高加载模块的速度，强调强调强调：提高的是加载速度而绝非运行速度。python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本，格式为：module.version.pyc。通常会包含python的版本号。例如，在CPython3.3版本下，my_module.py模块会被缓存成__pycache__/my_module.cpython-33.pyc。这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存。

　　Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比，如果过期就需要重新编译。这是完全自动的过程。并且编译的模块是平台独立的，所以相同的库可以在不同的架构的系统之间共享，即pyc使一种跨平台的字节码，类似于JAVA火.NET,是由python虚拟机来执行的，但是pyc的内容跟python的版本相关，不同的版本编译后的pyc文件不同，2.5编译的pyc文件不能到3.5上执行，并且pyc文件是可以反编译的，因而它的出现仅仅是用来提升模块的加载速度的。

　　python解释器在以下两种情况下不检测缓存
　　1 如果是在命令行中被直接导入模块，则按照这种方式，每次导入都会重新编译，并且不会存储编译后的结果（python3.3以前的版本应该是这样）

python -m my_module.py

　　2 如果源文件不存在，那么缓存的结果也不会被使用，如果想在没有源文件的情况下来使用编译后的结果，则编译后的结果必须在源目录下

提示：

　　　　1.模块名区分大小写，foo.py与FOO.py代表的是两个模块

　　　　2.你可以使用-O或者-OO转换python命令来减少编译模块的大

　　　　3.在速度上从.pyc文件中读指令来执行不会比从.py文件中读指令执行更快，只有在模块被加载时，.pyc文件才是更快的

　　　　4.只有使用import语句是才将文件自动编译为.pyc文件，在命令行或标准输入中指定运行脚本则不会生成这类文件，因而我们可以使用compieall模块为一个目录中的所有模块创建.pyc文件

 模块可以作为一个脚本（使用python -m compileall）编译Python源

 python -m compileall /module_directory 递归着编译
 如果使用python -O -m compileall /module_directory -l则只一层

 命令行里使用compile()函数时，自动使用python -O -m compileall

 详见：https://docs.python.org/3/library/compileall.html#module-compileall

dir()函数

内建函数dir是用来查找模块中定义的名字，返回一个有序字符串列表

import my_module
dir(my_module)

如果没有参数,dir()列举出当前定义的名字

dir()不会列举出内建函数或者变量的名字，它们都被定义到了标准模块builtin中，可以列举出它们，

import builtins
dir(builtins)

　　　　　　　　　　二 包

包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

１. 无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法

2. 包是目录级的（文件夹级），文件夹是用来组成py文件（包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录）

3. import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件

强调：

　　1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错

　　2. 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包即模块

包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间

 import os
 os.makedirs('glance/api')
 os.makedirs('glance/cmd')
 os.makedirs('glance/db')
 l = []
 l.append(open('glance/__init__.py','w'))
 l.append(open('glance/api/__init__.py','w'))
 l.append(open('glance/api/policy.py','w'))
 l.append(open('glance/api/versions.py','w'))
 l.append(open('glance/cmd/__init__.py','w'))
 l.append(open('glance/cmd/manage.py','w'))
 l.append(open('glance/db/models.py','w'))
 map(lambda f:f.close() ,l)

创建包

 glance/                   #Top-level package

 ├── __init__.py      #Initialize the glance package

 ├── api                  #Subpackage for api

 │   ├── __init__.py

 │   ├── policy.py

 │   └── versions.py

 ├── cmd                #Subpackage for cmd

 │   ├── __init__.py

 │   └── manage.py

 └── db                  #Subpackage for db

     ├── __init__.py

     └── models.py

目录结构

 #文件内容

 #policy.py
 def get():
     print('from policy.py')

 #versions.py
 def create_resource(conf):
     print('from version.py: ',conf)

 #manage.py
 def main():
     print('from manage.py')

 #models.py
 def register_models(engine):
     print('from models.py: ',engine)

文件内容

注意事项

　　1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则。

　　2.对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。

　　3.对比import item 和from item import name的应用场景：
如果我们想直接使用name那必须使用后者。

2.2 import

我们在与包glance同级别的文件中测试

1 import glance.db.models
2 glance.db.models.register_models('mysql') 

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2.3 from ... import ...

需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法

我们在与包glance同级别的文件中测试

1 from glance.db import models
2 models.register_models('mysql')
3
4 from glance.db.models import register_models
5 register_models('mysql')

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2.4 __init__.py文件

不管是哪种方式，只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下)，这个文件可以为空，但是也可以存放一些初始化包的代码。

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2.5  from glance.api import *

在讲模块时，我们已经讨论过了从一个模块内导入所有*，此处我们研究从一个包导入所有*。

此处是想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下__init__.py文件中定义的名字，我们可以在这个文件中定义__all___:

#在__init__.py中定义
x=10

def func():
    print('from api.__init.py')

__all__=['x','func','policy']

 ├── __init__.py      

 ├── api                  

 │   ├── __init__.py   __all__ = ['policy','versions'] 

 │   ├── policy.py

 │   └── versions.py

 ├── cmd               __all__ = ['manage']    

 │   ├── __init__.py

 │   └── manage.py    

 └── db                __all__ = ['models']              

     ├── __init__.py

     └── models.py

 from glance.api import *
 policy.get()

注意：在使用pycharm时，有的情况会为你多做一些事情，这是软件相关的东西，会影响你对模块导入的理解，因而在测试时，一定要回到命令行去执行，模拟我们生产环境，你总不能拿着pycharm去上线代码吧！！！

特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块（已经在sys.path中），但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中)，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。

1 #在version.py中
2
3 import policy
4 policy.get()

没错，我们单独运行version.py是一点问题没有的，运行version.py的路径搜索就是从当前路径开始的，于是在导入policy时能在当前目录下找到

但是你想啊，你子包中的模块version.py极有可能是被一个glance包同一级别的其他文件导入，比如我们在于glance同级下的一个test.py文件中导入version.py

 glance/                   

 ├── __init__.py      from glance import api
                              from glance import cmd
                              from glance import db

 ├── api                  

 │   ├── __init__.py  from glance.api import policy
                               from glance.api import versions

 │   ├── policy.py

 │   └── versions.py

 ├── cmd                 from glance.cmd import manage

 │   ├── __init__.py

 │   └── manage.py

 └── db                   from glance.db import models

     ├── __init__.py

     └── models.py

绝对导入

 glance/                   

 ├── __init__.py      from . import api  #.表示当前目录
                      from . import cmd
                      from . import db

 ├── api                  

 │   ├── __init__.py  from . import policy
                      from . import versions

 │   ├── policy.py

 │   └── versions.py

 ├── cmd              from . import manage

 │   ├── __init__.py

 │   └── manage.py    from ..api import policy
                      #..表示上一级目录，想再manage中使用policy中的方法就需要回到上一级glance目录往下找api包，从api导入policy

 └── db               from . import models

     ├── __init__.py

     └── models.py

相对导入

解决方法：

1 #glance/__init__.py
2 from . import cmd
3
4 #glance/cmd/__init__.py
5 from . import manage

执行：

1 #在于glance同级的test.py中
2 import glance
3 glance.cmd.manage.main()

千万别问：__all__不能解决吗，__all__是用于控制from...import *

import glance之后直接调用模块中的方法

 glance/                   

 ├── __init__.py     from .api import *
                     from .cmd import *
                     from .db import *
 ├── api                  

 │   ├── __init__.py   __all__ = ['policy','versions'] 

 │   ├── policy.py

 │   └── versions.py

 ├── cmd               __all__ = ['manage']    

 │   ├── __init__.py

 │   └── manage.py    

 └── db                __all__ = ['models']              

     ├── __init__.py

     └── models.py

 import glance
 policy.get()

import glance

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