• Python3 模块


      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。

      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)。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

      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
    一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块
    自己创建模块时要注意命名,不能和Python自带的模块名称冲突。例如,系统自带了sys模块,自己的模块就不可命名为sys.py,否则将无法导入系统自带的sys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:abcx123PI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__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。

    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pipAdd 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

    现在,让我们来安装一个第三方库——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:

    pip3 install Pillow

    耐心等待下载并安装后,就可以使用Pillow了。

    有了Pillow,处理图片易如反掌。随便找个图片生成缩略图:

    >>> from PIL 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')

    其他常用的第三方库还有MySQL的驱动:mysql-connector-python,用于科学计算的NumPy库:numpy,用于生成文本的模板工具Jinja2,等等。

    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/3.4/lib/python34.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/plat-darwin', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/lib-dynload', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/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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