简明Python教程学习笔记_3_模块-阿里云开发者社区

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简明Python教程学习笔记_3_模块

简介: 模块 如果你想要在其他程序中重用很多函数,那么你该如何编写程序呢?你可能已经猜到了,答案是使用模块。模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块,模块的文件名必须以.py为扩展名。 python有三种导入模块的方法 其一, import modname : 模块是指一个可以交互使用,或者从另一Python 程序访问的代码段。只要导入了一个模块,
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模块

如果你想要在其他程序中重用很多函数,那么你该如何编写程序呢?你可能已经猜到了,答案是使用模块。模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块,模块的文件名必须.py为扩展名。

python有三种导入模块的方法

其一,

import modname : 模块是指一个可以交互使用,或者从另一Python 程序访问的代码段。只要导入了一个模块,就可以引用它的任何公共的函数、类或属性。模块可以通过这种方法来使用其它模块的功能。

用import语句导入模块,就在当前的名称空间(namespace)建立了一个到该模块的引用.这种引用必须使用全称,也就是说,当使用在被导入模块中定义的函数时,必须包含模块的名字。所以不能只使用 funcname,而应该使用 modname.funcname

其二,

from modname import funcname
from modname import fa, fb, fc
或者 from modname import *
与第1种方法的区别:funcname 被直接导入到本地名字空间去了,所以它可以直接使用,而不需要加上模块名的限定
* 表示,该模块的所有公共对象(public objects)都被导入到 当前的名称空间,也就是任何只要不是以”_”开始的东西都会被导入。
modname没有被定义,所以modname.funcname这种方式不起作用。并且,如果funcname如果已经被定义,它会被新版本(该导入模块中的版本)所替代。如果funcname被改成指向其他对象,modname不能不会觉察到。
建议:

1)如果你要经常访问模块的属性和方法,且不想一遍又一遍地敲入模块名,使用 from module import
2)如果你想要有选择地导入某些属性和方法,而不想要其它的,使用 from module import
3)如果模块包含的属性和方法与你的某个模块同名,你必须使用import module来避免名字冲突
4)尽量少用 from module import * ,因为判定一个特殊的函数或属性是从哪来的有些困难,并且会造成调试和重构都更困难。

其三

内建函数__import__()
除了前面两种使用import关键字的方法以外,我们还可以使用内建函数 __import__() 来导入 module。两者的区别是,import 后面跟的必须是一个类型(type),而__import__() 的参数是一个字符串,这个字符串可能来自配置文件,也可能是某个表达式计算结果。例如
mymodule = __import__ (’module_name’)

附注:
1)模块的内容都放在一个模块文件中,如 mymodule 的内容应该放在PYTHONPATH 目录下的一个mymodule.py中,C实现的除外
2)包可以将几个模块名称空间组织起来, 如A.b 就表示在包A中的一个子模块b
可以单独导入某一个子模块,如Python文档中给出的例子
import sound.effects.echo
这样必须使用全称对里面的对象进行引用,如
sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
还可以使用下面的语句来加载echo子模块
from Sound.Effects import echo
它在没有包前缀的情况下也可以使用, 所以它可以如下方式调用:
echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
不主张从一个包或模块中用import * 导入所有模块,因为这样的通常会导致可读性很差。
from Package import specific_submodule的用法并没有错,实际上这还是推荐的用法,除非导入的模块需要使用其它包中的同名子模块(the importing module needs to use submodules with the same name from different packages).
综上所述,一般情况应该使用import , 但有几个例外
1)module文档告诉你要用from-import的
2)导入一个包组件。需要一个包里面的某个子模块,一般用from A.b import c比import A.b.c 更方便 且不会冒混淆的危险.

使用模块

#!/usr/bin/python
# Filename: using_sys.py
import sys
print 'The command line arguments are:'
for i in sys.argv:
    print i
print '\n\nThe PYTHONPATH is',sys.path,'\n'

在Python中用关键字import来引入某个模块,比如要引用模块math,就可以在文件最开始的地方用import math来引入。在调用math模块中的函数时,必须这样引用:

模块名.函数名

为什么必须加上模块名这样调用呢?因为可能存在这样一种情况:在多个模块中含有相同名称的函数,此时如果只是通过函数名来调用,解释器无法知道到底要调用哪个函数。所以如果像上述这样引入模块的时候,调用函数必须加上模块名。

import math

#这样会报错
print sqrt(2)

#这样才能正确输出结果
print math.sqrt(2)

有时候我们只需要用到模块中的某个函数,只需要引入该函数即可,此时可以通过语句

  from 模块名 import 函数名1,函数名2....

当然可以通过不仅仅可以引入函数,还可以引入一些常量。通过这种方式引入的时候,调用函数时只能给出函数名,不能给出模块名,但是当两个模块中含有相同名称函数的时候,后面一次引入会覆盖前一次引入。也就是说假如模块A中有函数function( ),在模块B中也有函数function( ),如果引入A中的function在先、B中的function在后,那么当调用function函数的时候,是去执行模块B中的function函数。

  如果想一次性引入math中所有的东西,还可以通过from math import *来实现,但是不建议这么做。

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。以内建的sys模块为例,编写一个hello的模块:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

' a test module '

__author__ = 'author_name'

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()
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python hello.py获得的sys.argv就是['hello.py'];
运行python hello.py 123abc获得的sys.argv就是['hello.py', '123abc']。

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。

一个模块顶层定义的变量,会自动变成模块的属性

data=[1,2,3]  
  
def printme(var):  
    print var  
if __name__ == '__main__':  
        printme(1)  
data变量就是模块的一个属性。其实printme也是一个属性,只不过是一个函数罢了。

别名

导入模块时,还可以使用别名,这样,可以在运行时根据当前环境选择最合适的模块。
比如Python标准库一般会提供StringIO和cStringIO两个库,这两个库的接口和功能是一样的,但是cStringIO是C写的,速度更快,所以,你会经常看到这样的写法:

try:
    import cStringIO as StringIO
except ImportError: # 导入失败会捕获到ImportError
    import StringIO
这样就可以优先导入cStringIO。如果有些平台不提供cStringIO,还可以降级使用StringIO。导入cStringIO时,用import ... as ...指定了别名StringIO,因此,后续代码引用StringIO即可正常工作。

还有类似simplejson这样的库,在Python 2.6之前是独立的第三方库,从2.6开始内置,所以,会有这样的写法:

try:
    import json # python >= 2.6
except ImportError:
    import simplejson as json # python <= 2.5
由于Python是动态语言,函数签名一致接口就一样,因此,无论导入哪个模块后续代码都能正常工作。

作用域

在一个模块中,会定义很多函数和变量,但有的函数和变量希望给别人使用,有的函数和变量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。

它如何工作

首先,我们利用import语句 输入 sys模块。基本上,这句语句告诉Python,我们想要使用这个模块。sys模块包含了与Python解释器和它的环境有关的函数。

当Python执行import sys语句的时候,它在sys.path变量中所列目录中寻找sys.py模块。如果找到了这个文件,这个模块的主块中的语句将被运行,然后这个模块将能够被你使用 。注意,初始化过程仅在我们第一次 输入模块的时候进行。另外,“sys”是“system”的缩写。

sys模块中的argv变量通过使用点号指明——sys.argv——这种方法的一个优势是这个名称不会与任何在你的程序中使用的argv变量冲突。另外,它也清晰地表明了这个名称是sys模块的一部分。

sys.argv变量是一个字符串的 列表 (列表会在后面的章节详细解释)。特别地,sys.argv包含了命令行参数 的列表,即使用命令行传递给你的程序的参数。

如果你使用IDE编写运行这些程序,请在菜单里寻找一个指定程序的命令行参数的方法。

这里,当我们执行python using_sys.py we are arguments的时候,我们使用python命令运行using_sys.py模块,后面跟着的内容被作为参数传递给程序。Python为我们把它存储在sys.argv变量中。

记住,脚本的名称总是sys.argv列表的第一个参数。所以,在这里,'using_sys.py'sys.argv[0]'we'sys.argv[1]'are'sys.argv[2]以及'arguments'sys.argv[3]。注意,Python从0开始计数,而非从1开始。

sys.path包含输入模块的目录名列表。我们可以观察到sys.path的第一个字符串是空的——这个空的字符串表示当前目录也是sys.path的一部分,这与PYTHONPATH环境变量是相同的。这意味着你可以直接输入位于当前目录的模块。否则,你得把你的模块放在sys.path所列的目录之一。

from..import语句

如果你想要直接输入argv变量到你的程序中(避免在每次使用它时打sys.),那么你可以使用from sys import argv语句。如果你想要输入所有sys模块使用的名字,那么可以使用from sys import *语句。这对于所有模块都适用。一般说来,避免使用from..import而使用import语句,因为这样可以使你的程序更加易读,也可以避免名称的冲突。

下面是一个使用from..import语法的版本。

#!/usr/bin/python
# Filename: mymodule_demo2.py

from mymodule import sayhi, version
# Alternative:
# from mymodule import *

sayhi()
print 'Version', version

命名空间和作用域

变量是拥有匹配对象的名字(标识符)。
命名空间是一个包含了变量名称们(键)和它们各自相应的对象们(值)的字典。

一个Python表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。同名隐藏的原则同C/C++
每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域规则和通常函数的一样。默认任何在函数内赋值的变量都是局部的。因此,如果要给全局变量在一个函数里赋值,必须使用global语句。global VarName的表达式会告诉Python, VarName是一个全局变量,这样Python就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。

例如,我们在全局命名空间里定义一个变量money。我们再在函数内给变量money赋值,然后Python会假定money是一个局部变量。然而,我们并没有在访问前声明一个局部变量money,结果就是会出现一个UnboundLocalError的错误。 取消global语句的注释就能解决这个问题。

Money = 2000
def AddMoney():
    # 想改正代码就取消以下注释:
    # global Money
    Money = Money + 1
print Money
AddMoney()
print Money

globals()和locals()函数

根据调用地方的不同,globals()和locals()函数可被用来返回全局和局部命名空间里的名字。
如果在函数内部调用locals(),返回的是所有能在该函数里访问的命名。
如果在函数内部调用globals(),返回的是所有在该函数里能访问的全局名字。
两个函数的返回类型都是字典。所以名字们能用keys()函数摘取

模块的__name__

每个模块都有一个名称,在模块中可以通过语句来找出模块的名称。这在一个场合特别有用——就如前面所提到的,当一个模块被第一次输入的时候,这个模块的主块将被运行。假如我们只想在程序本身被使用的时候运行主块,而在它被别的模块输入的时候不运行主块,我们该怎么做呢?这可以通过模块的__name__属性完成。

#!/usr/bin/python
# Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':
    print 'This program is being run by itself'
else:
    print 'I am being imported from another module'

输出
$ python using_name.py
This program is being run by itself

$ python
>>> import using_name
I am being imported from another module
>>> 
>>>print __name__
>>>__main__

它如何工作

每个Python模块都有它的__name__,如果它是'__main__',这说明这个模块被用户单独运行,我们可以进行相应的恰当操作。

创建你自己的模块

#!/usr/bin/python
# Filename: mymodule.py
def sayhi():
    print 'Hi, this is mymodule speaking.'
version = '0.1'
# End of mymodule.py

上面是一个 模块 的例子。你已经看到,它与我们普通的Python程序相比并没有什么特别之处。我们接下来将看看如何在我们别的Python程序中使用这个模块。

记住这个模块应该被放置在我们输入它的程序的同一个目录中,或者在sys.path所列目录之一。

#!/usr/bin/python
# Filename: mymodule_demo.py
import mymodule
mymodule.sayhi()
print 'Version', mymodule.version
输出
$ python mymodule_demo.py
Hi, this is mymodule speaking.
Version 0.1 
在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)。模块的名字就是文件的名字。

  比如有这样一个文件test.py,在test.py中定义了函数add:

#test.py

def add(a,b):
    return a+b
那么在其他文件中就可以先import test,然后通过test.add(a,b)来调用了,当然也可以通过from test import add来引入。

dir()函数

你可以使用内建的dir函数来列出模块定义的标识符。标识符有函数、类和变量。

当你为dir()提供一个模块名的时候,它返回模块定义的名称列表。如果不提供参数,它返回当前模块中定义的名称列表。

$ python
>>> import sys
>>> dir(sys) # get list of attributes for sys module
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__name__', '__stderr__',
'__stdin__', '__stdout__', '_getframe', 'api_version', 'argv',
'builtin_module_names', 'byteorder', 'call_tracing', 'callstats',
'copyright', 'displayhook', 'exc_clear', 'exc_info', 'exc_type',
'excepthook', 'exec_prefix', 'executable', 'exit', 'getcheckinterval',
'getdefaultencoding', 'getdlopenflags', 'getfilesystemencoding',
'getrecursionlimit', 'getrefcount', 'hexversion', 'maxint', 'maxunicode',
'meta_path','modules', 'path', 'path_hooks', 'path_importer_cache',
'platform', 'prefix', 'ps1', 'ps2', 'setcheckinterval', 'setdlopenflags',
'setprofile', 'setrecursionlimit', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
'version', 'version_info', 'warnoptions']
>>> dir() # get list of attributes for current module
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>
>>> a = 5 # create a new variable 'a'
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # delete/remove a name
>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>> 

它如何工作

首先,我们来看一下在输入的sys模块上使用dir。我们看到它包含一个庞大的属性列表。

接下来,我们不给dir函数传递参数而使用它——默认地,它返回当前模块的属性列表。注意,输入的模块同样是列表的一部分。

为了观察dir的作用,我们定义一个新的变量a并且给它赋一个值,然后检验dir,我们观察到在列表中增加了以上相同的值。我们使用del语句删除当前模块中的变量/属性,这个变化再一次反映在dir的输出中。

关于del的一点注释——这个语句在运行后被用来 删除 一个变量/名称。在这个例子中,del a,你将无法再使用变量a——它就好像从来没有存在过一样。

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。

假设abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了,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:


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:


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。

安装第三方模块

在Python中,安装第三方模块,是通过setuptools这个工具完成的。Python有两个封装了setuptools的包管理工具:easy_install和pip。目前官方推荐使用pip。

强烈推荐安装 pip 安装 python 第三方模块

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。

一般来说,第三方库都会在Python官方的网站pypi.python.org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Python Imaging Library的名称叫PIL,因此,安装Python Imaging Library的命令就是:pip install PIL

有了PIL,处理图片易如反掌。随便找个图片生成缩略图:

>>> import Image
>>> im = Image.open('test.png')
>>> print im.format, im.size, im.mode
PNG (400, 300) RGB
>>> im.thumbnail((200, 100))
>>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG')
模块搜索路径
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/Python/2.7/site-packages/pycrypto-2.6.1-py2.7-macosx-10.9-intel.egg', '/Library/Python/2.7/site-packages/PIL-1.1.7-py2.7-macosx-10.9-intel.egg', ...]
如果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。

使用__future__

Python每个新版本都会增加一些新功能,或对原来功能作一些改动。有些改动是不兼容旧版本的,即在当前版本运行正常的代码,到下一个版本运行就可能不正常。

从Python 2.7到Python 3.x就有不兼容的一些改动,比如2.x里的字符串用'xxx'表示str,Unicode字符串用u'xxx'表示unicode,而在3.x中,所有字符串都被视为unicode,因此,写u'xxx'和'xxx'是完全一致的,而在2.x中以'xxx'表示的str就必须写成b'xxx',以此表示“二进制字符串”。

要直接把代码升级到3.x是比较冒进的,因为有大量的改动需要测试。相反,可以在2.7版本中先在一部分代码中测试一些3.x的特性,如果没有问题,再移植到3.x不迟。

Python提供了__future__模块,把下一个新版本的特性导入到当前版本,于是我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。举例说明如下:

为了适应Python 3.x的新的字符串的表示方法,在2.7版本的代码中,可以通过unicode_literals来使用Python 3.x的新的语法:

# still running on Python 2.7

from __future__ import unicode_literals

print '\'xxx\' is unicode?', isinstance('xxx', unicode)
print 'u\'xxx\' is unicode?', isinstance(u'xxx', unicode)
print '\'xxx\' is str?', isinstance('xxx', str)
print 'b\'xxx\' is str?', isinstance(b'xxx', str)
注意到上面的代码仍然在Python 2.7下运行,但结果显示去掉前缀u的'a string'仍是一个unicode,而加上前缀b的b'a string'才变成了str:
$ python task.py
'xxx' is unicode? True
u'xxx' is unicode? True
'xxx' is str? False
b'xxx' is str? True
类似的情况还有除法运算。在Python 2.x中,对于除法有两种情况,如果是整数相除,结果仍是整数,余数会被扔掉,这种除法叫“地板除”:
>>> 10 / 3
3
要做精确除法,必须把其中一个数变成浮点数:
>>> 10.0 / 3
3.3333333333333335
而在Python 3.x中,所有的除法都是精确除法,地板除用//表示:
$ python3
Python 3.3.2 (default, Jan 22 2014, 09:54:40) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.0 (clang-500.2.79)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 10 / 3
3.3333333333333335
>>> 10 // 3
3
如果你想在Python 2.7的代码中直接使用Python 3.x的除法,可以通过__future__模块的division实现:
from __future__ import division

print '10 / 3 =', 10 / 3
print '10.0 / 3 =', 10.0 / 3
print '10 // 3 =', 10 // 3

结果如下:
10 / 3 = 3.33333333333
10.0 / 3 = 3.33333333333
10 // 3 = 3

由于Python是由社区推动的开源并且免费的开发语言,不受商业公司控制,因此,Python的改进往往比较激进,不兼容的情况时有发生。Python为了确保你能顺利过渡到新版本,特别提供了__future__模块,让你在旧的版本中试验新版本的一些特性。



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