python 包和模块
一、 模块
使用内置函数vars()可以查看当前环境下有哪些对象(变量、函数、类)
from 模块 import *:
不会导入以下划线开头的对象
只会导入__all__中定义了的对象(__all__中的每个元素需要是str类型)
from pprint import PrettyPrinter
pp = PrettyPrinter()
pp.pprint(d) # d是一个变量
二、 包
用来组织和管理模块,将一组模块汇聚到一个共同的包名称下
包是一个(特殊的)文件夹:
文件夹名,符合标识符规范
文件夹下,有一个__init__.py文件
从Python3.3起,包支持隐式命名空间,即,不用创建__init__.py文件。
从包中导入模块和内容:
import 包.模块
from 包 import 模块
from 包.模块import 内容
只能在包下的模块中用(.表示层级: .表示当前目录,..表示上一层,…表示上2层,….表示上3层。层级为.的数量减去1)
from ..模块 import 内容
from ..包 import 模块
from ..包.模块 import 内容
三、 模块搜索规则
搜索顺序,找到之后,就不在找了
sys.modules:记录了我们加载了那些模块,是一个字典类型,如果模块存在于该字典中,则会直接从字典中取得模块对象,而不会去查找。
如果要导入的模块和是Python内置模块同名的,会忽略当前目录中的同名模块,而直接使用内置的模块。
sys.path:记录了Python可以去哪些目录中查找模块和包,是一个列表类型,第一元素为空字符串,表示当前目录。
python中import导入模块时,导入的名称必须和文件名大小写一致。
python 执行代码时,加上参数-B,可以禁用生成缓存字节码(ByteCode)。
四、 包管理工具(pip、conda)
pip:Python官方推荐的包管理工具,Python业界标准的、使用最广泛的包管理工具。
pip的缺陷:pip只能安装Python包,不能添加系统缺少的C、C++依赖库(运行时),pip安装带有C、C++编写的Python包时,默认只能调用和Python版本对应的Microsoft Visual C++编译,否则会出错。
pip命令(见书籍)
conda:第三方推出的包管理工具。conda在系统已经存在的C、C++依赖库(运行时)不能满足程序运行需求时,会自动安装这些依赖库;conda集成了MinGW编译工具,可以直接编译C、C++编写的Python包而无需MS VC++。
conda命令(见补充文档)
五、 虚拟环境
虚拟环境的作用:
创建一个隔离的Python环境,而不是系统已经安装了的Python环境。
一旦激活了虚拟环境:
用Python执行代码,会使用虚拟环境中的特定版本的Python,和系统安装了几个版本的Python无关。
Python代码的执行,只会使用虚拟环境中的库(包和模块)。
使用pip或其他包管理工具安装第三方库时,会直接安装到虚拟环境中。
安装virtualenv:
pip install virtualenv
virtualenv-参数:
-h、--help:查看帮助
--version:查看版本
--no-site-packages:不复制系统包(现已废弃,不起作用了)
-p PYTHON_EXE、--python=PYTHON_EXE:指定Python版本
常用标准用法:
创建-虚拟环境:
virtualenv <环境名> --python=<Python可执行程序路径>
进入(激活)-虚拟环境:
<环境名>\Scripts\activate.bat
退出-虚拟环境:
deactivate
查看当前环境下的Python位置:
import sys
print(sys.executable)
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