python 11 模块
模块
在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护。
为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)。
使用模块有什么好处?
最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次,编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Python内置的模块和来自第三方的模块。
使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中,因此,我们自己在编写模块时,不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意,尽量不要与内置函数名字冲突。点这里查看Python的所有内置函数。
你也许还想到,如果不同的人编写的模块名相同怎么办?为了避免模块名冲突,Python又引入了按目录来组织模块的方法,称为包(Package)。
举个例子,一个abc.py
的文件就是一个名字叫abc
的模块,一个xyz.py
的文件就是一个名字叫xyz
的模块。
现在,假设我们的abc
和xyz
这两个模块名字与其他模块冲突了,于是我们可以通过包来组织模块,避免冲突。方法是选择一个顶层包名,比如mycompany
,按照如下目录存放:
mycompany
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py
引入了包以后,只要顶层的包名不与别人冲突,那所有模块都不会与别人冲突。现在,abc.py
模块的名字就变成了mycompany.abc
,类似的,xyz.py
的模块名变成了mycompany.xyz
。
请注意,每一个包目录下面都会有一个__init__.py
的文件,这个文件是必须存在的,否则,Python就把这个目录当成普通目录,而不是一个包。__init__.py
可以是空文件,也可以有Python代码,因为__init__.py
本身就是一个模块,而它的模块名就是mycompany
。
类似的,可以有多级目录,组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构:
mycompany
├─ web
│ ├─ __init__.py
│ ├─ utils.py
│ └─ www.py
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py
文件www.py
的模块名就是mycompany.web.www
,两个文件utils.py
的模块名分别是mycompany.utils
和mycompany.web.utils
。
mycompany.web
也是一个模块,请指出该模块对应的.py文件。
总结
模块是一组Python代码的集合,可以使用其他模块,也可以被其他模块使用。
创建自己的模块时,要注意:
- 模块名要遵循Python变量命名规范,不要使用中文、特殊字符;
- 模块名不要和系统模块名冲突,最好先查看系统是否已存在该模块,检查方法是在Python交互环境执行
import abc
,若成功则说明系统存在此模块。
========================================================================
使用模块
Python本身就内置了很多非常有用的模块,只要安装完毕,这些模块就可以立刻使用。
我们以内建的sys
模块为例,编写一个hello
的模块:
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print('Hello, world!')
elif len(args)==2:
print('Hello, %s!' % args[1])
else:
print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
test()
第1行和第2行是标准注释,第1行注释可以让这个hello.py
文件直接在Unix/Linux/Mac上运行,第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码;
第4行是一个字符串,表示模块的文档注释,任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释;
第6行使用__author__
变量把作者写进去,这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名;
以上就是Python模块的标准文件模板,当然也可以全部删掉不写,但是,按标准办事肯定没错。
后面开始就是真正的代码部分。
你可能注意到了,使用sys
模块的第一步,就是导入该模块:
import sys
导入sys
模块后,我们就有了变量sys
指向该模块,利用sys
这个变量,就可以访问sys
模块的所有功能。
sys
模块有一个argv
变量,用list存储了命令行的所有参数。argv
至少有一个元素,因为第一个参数永远是该.py文件的名称,例如:
运行python3 hello.py
获得的sys.argv
就是['hello.py']
;
运行python3 hello.py Michael
获得的sys.argv
就是['hello.py', 'Michael]
。
最后,注意到这两行代码:
if __name__=='__main__':
test()
当我们在命令行运行hello
模块文件时,Python解释器把一个特殊变量__name__
置为__main__
,而如果在其他地方导入该hello
模块时,if
判断将失败,因此,这种if
测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码,最常见的就是运行测试。
我们可以用命令行运行hello.py
看看效果:
$ python3 hello.py
Hello, world!
$ python hello.py Michael
Hello, Michael!
如果启动Python交互环境,再导入hello
模块:
$ python3
Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 23 2015, 02:52:03)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import hello
>>>
导入时,没有打印Hello, word!
,因为没有执行test()
函数。
调用hello.test()
时,才能打印出Hello, word!
:
>>> hello.test()
Hello, world!
作用域
在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中,是通过_
前缀来实现的。
正常的函数和变量名是公开的(public),可以被直接引用,比如:abc
,x123
,PI
等;
类似__xxx__
这样的变量是特殊变量,可以被直接引用,但是有特殊用途,比如上面的__author__
,__name__
就是特殊变量,hello
模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__
访问,我们自己的变量一般不要用这种变量名;
类似_xxx
和__xxx
这样的函数或变量就是非公开的(private),不应该被直接引用,比如_abc
,__abc
等;
之所以我们说,private函数和变量“不应该”被直接引用,而不是“不能”被直接引用,
是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量,但是,从编程习惯上不应该引用private函数或变量。
private函数或变量不应该被别人引用,那它们有什么用呢?请看例子:
def _private_1(name):
return 'Hello, %s' % name
def _private_2(name):
return 'Hi, %s' % name
def greeting(name):
if len(name) > 3:
return _private_1(name)
else:
return _private_2(name)
我们在模块里公开greeting()
函数,而把内部逻辑用private函数隐藏起来了,这样,调用greeting()
函数不用关心内部的private函数细节,这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法,即:
外部不需要引用的函数全部定义成private,只有外部需要引用的函数才定义为public。
其实就是c_+_+中封装的思想 为了安全!!!
========================================================================
安装第三方模块
在Python中,安装第三方模块,是通过包管理工具pip完成的。
如果你正在使用Mac或Linux,安装pip本身这个步骤就可以跳过了。
如果你正在使用Windows,请参考安装Python一节的内容,确保安装时勾选了pip
和Add python.exe to Path
。
在命令提示符窗口下尝试运行pip
,如果Windows提示未找到命令,可以重新运行安装程序添加pip
。
注意:Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x,因此对应的pip命令是pip3
。
例如,我们要安装一个第三方库——Python Imaging Library,这是Python下非常强大的处理图像的工具库。不过,PIL目前只支持到Python 2.7,并且有年头没有更新了,因此,基于PIL的Pillow项目开发非常活跃,并且支持最新的Python 3。
一般来说,第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册,要安装一个第三方库,必须先知道该库的名称,可以在官网或者pypi上搜索,比如Pillow的名称叫Pillow,因此,安装Pillow的命令就是:
pip install Pillow
耐心等待下载并安装后,就可以使用Pillow了。
安装常用模块
在使用Python时,我们经常需要用到很多第三方库,例如,上面提到的Pillow,以及MySQL驱动程序,Web框架Flask,科学计算Numpy等。
用pip一个一个安装费时费力,还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用。
可以从Anaconda官网下载GUI安装包,安装包有500~600M,所以需要耐心等待下载。网速慢的同学请移步国内镜像。下载后直接安装,Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python,并且,Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下,不影响系统已安装的Python目录。
安装好Anaconda后,重新打开命令行窗口,输入python,可以看到Anaconda的信息:
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│Command Prompt - python - □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│Microsoft Windows [Version 10.0.0] │
│(c) 2015 Microsoft Corporation. All rights reserved. │
│ │
│C:\> python │
│Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| ... on win32 │
│Type "help", ... for more information. │
│>>> import numpy │
│>>> _ │
│ │
│ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
可以尝试直接import numpy
等已安装的第三方模块。
模块搜索路径
当我们试图加载一个模块时,Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件,如果找不到,就会报错:
>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule
默认情况下,Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块,搜索路径存放在sys
模块的path
变量中:
>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']
如果我们要添加自己的搜索目录,有两种方法:
一是直接修改sys.path
,添加要搜索的目录:
>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')
这种方法是在运行时修改,运行结束后失效。
第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH
,该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径,Python自己本身的搜索路径不受影响。
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