基于Python模块，我们可以在编写代码的时候，导入许多外部代码来丰富功能。
但是，如果Python的模块太多了，就可能造成一定的混乱，那么如何管理呢？ 通过Python包的功能来管理。
什么是Python包
从物理上看，包就是一个文件夹，在该文件夹下包含了一个 __init__.py 文件，该文件夹可用于包含多个模块文件 从逻辑上看，包的本质依然是模块
包的作用:
当我们的模块文件越来越多时,包可以帮助我们管理这些模块, 包的作用就是包含多个模块，但包的本质依然是模块
快速入门
步骤如下:
① 新建包`my_package`
② 新建包内模块：`my_module1` 和 `my_module2`
③ 模块内代码如下
Pycharm中的基本步骤:
[New] [Python Package] 输入包名 [OK] 新建功能模块(有联系的模块)
注意：新建包后，包内部会自动创建`__init__.py`文件，这个文件控制着包的导入行为
导入包
方式一：
import 包名.模块名
包名.模块名.目标
方式二：
注意：必须在`__init__.py`文件中添加`__all__ = []`，控制允许导入的模块列表
from 包名 import *
my_module1报红证明不可用 注意: __all__针对的是 ’ from ... import * ‘ 这种方式 对 ‘ import xxx ’ 这种方式无效
1. 什么是Python的包？
包就是一个文件夹，里面可以存放许多Python的模块（代码文件），通过包，在逻辑上将一批模块归为一类，方便使用。
2. __init__.py文件的作用？
创建包会默认自动创建的文件，通过这个文件来表示一个文件夹是Python的包，而非普通的文件夹。
3. __all__变量的作用？
同模块中学习到的是一个作用，控制 import * 能够导入的内容
安装第三方包
什么是第三方包
我们知道，包可以包含一堆的Python模块，而每个模块又内含许多的功能。 所以，我们可以认为：一个包，就是一堆同类型功能的集合体。
在Python程序的生态中，有许多非常多的第三方包（非Python官方），可以极大的帮助我们提高开发效率，如：
科学计算中常用的：numpy包
数据分析中常用的：pandas包
大数据计算中常用的：pyspark、apache-flink包
图形可视化常用的：matplotlib、pyecharts
人工智能常用的：tensorflow 等
这些第三方的包，极大的丰富了Python的生态，提高了开发效率。 但是由于是第三方，所以Python没有内置，所以我们需要安装它们才可以导入使用哦。
安装第三方包 - pip
第三方包的安装非常简单，我们只需要使用Python内置的pip程序即可。
打开我们许久未见的：命令提示符程序，在里面输入： pip install 包名称
即可通过网络快速安装第三方包
pip的网络优化
由于pip是连接的国外的网站进行包的下载，所以有的时候会速度很慢。
我们可以通过如下命令，让其连接国内的网站进行包的安装：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名称
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是清华大学提供的一个网站，可供pip程序下载第三方包
安装第三方包 - PyCharm
PyCharm也提供了安装第三方包的功能：
