一、如何使用模块
上篇文章已经简单介绍了模块及模块的优点，这里着重整理一下模块的使用细节。
1. import
示例文件：spam.py，文件名spam.py,模块名spam
1 #spam.py
2 print('from the spam.py')
3
4 money=1000
5
6 def read1():
7 print('spam->read1->money',1000)
8
9 def read2():
10 print('spam->read2 calling read')
11 read1()
12
13 def change():
14 global money
15 money=0
a. 模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块可以import多次,为了防止重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载到内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句），如下 ：
1 #test.py
2 import spam #只在第一次导入时才执行spam.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the spam.py',当然其他的顶级代码也都被执行了,只不过没有显示效果.
3 import spam
4 import spam
5 import spam
6
7 '''
8 执行结果：
9 from the spam.py
10 '''
如果想重新执行已导入模块里顶层部分的代码，可以用 reload() 函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下：
1 #test.py
2 import spam #第一次导入spam模块
3
4
5 from importlib import reload #导入reload函数
6 reload(spam) #可以重新载入spam模块；由于是引用内存中的spam模块，若载入之前spam文件发生修改，reload方法不会更新spam
7
8
9 """
10 from the spam.py
11 from the spam.py
12 """
我们可以从sys.module中找到当前已经加载的模块，sys.module是一个字典，内部包含模块名与模块对象的映射，该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。
b. 每个模块都是一个独立的名称空间，定义在这个模块中的函数，把这个模块的名称空间当做全局名称空间，这样我们在编写自己的模块时，就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突
1 #测试一:money与spam.money不冲突
2 #test.py
3 import spam
4 money=10
5 print(spam.money)
6
7 '''
8 执行结果：
9 from the spam.py
10 1000
11 '''
1 #测试二：read1与spam.read1不冲突
2 #test.py
3 import spam
4 def read1():
5 print('========')
6 spam.read1()
7
8 '''
9 执行结果:
10 from the spam.py
11 spam->read1->money 1000
12 '''
1 #测试三：执行spam.change()操作的全局变量money仍然是spam中的
2 #test.py
3 import spam
4 money=1
5 spam.change()
6 print(money)
7
8 '''
9 执行结果：
10 from the spam.py
11 1
12 '''
c. 首次导入模块spam时会做三件事：
- 为源文件(spam模块)创建新的名称空间，在spam中定义的函数和方法若是使用到了global时访问的就是这个名称空间。
- 在新创建的命名空间中执行模块中包含的代码，见初始导入import spam（事实上函数定义也是“被执行”的语句，模块级别函数定义的执行将函数名放入模块全局名称空间表，用globals()可以查看）
- 创建名字spam来引用该命名空间。（这个名字和变量名没什么区别，都是‘第一类的’，且使用spam.名字的方式可以访问spam.py文件中定义的名字，spam.名字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方）
d. 为模块起别名：import spam as sm
为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用，假设有两个模块xmlreader.py和csvreader.py，它们都定义了函数read_data(filename):用来从文件中读取一些数据，但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块，例如：
1 if file_format == 'xml':
2 import xmlreader as reader
3 elif file_format == 'csv':
4 import csvreader as reader
5 data=reader.read_date(filename)
e. 在一行导入多个模块：import sys, os, re
2. from ... import ...
a. from spam import read1
对比import spam，会将源文件的名称空间'spam'带到当前名称空间中，使用时必须是‘spam.名字’的方式。而from语句相当于import，也会创建新的名称空间，但是将spam中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用名字就可以了。
1 from spam import read1,read2
这样在当前位置直接使用read1和read2就好了，执行时，仍然以spam.py文件全局名称空间
1 #测试一：导入的函数read1，执行时仍然回到spam.py中寻找全局变量money
2 #test.py
3 from spam import read1
4 money=1000
5 read1()
6 '''
7 执行结果:
8 from the spam.py
9 spam->read1->money 1000
10 '''
11
12 #测试二:导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到spam.py中找read1()
13 #test.py
14 from spam import read2
15 def read1():
16 print('==========')
17 read2()
18
19 '''
20 执行结果:
21 from the spam.py
22 spam->read2 calling read
23 spam->read1->money 1000
24 '''
如果当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果。
1 #测试三:导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了
2 #test.py
3 from spam import read1
4 def read1():
5 print('==========')
6 read1()
7
8 '''
9 执行结果:
10 from the spam.py
11 ==========
12 '''
需要特别强调的一点是：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系，如下：
1 from spam import money,read1
2 money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100
3 print(money) #打印当前的名字
4 read1() #读取spam.py中的名字money,仍然为1000
5
6
7
8 '''
9 from the spam.py
10 100
11 spam->read1->money 1000
12 '''
b. 同样支持别名：
1 from spam import read1 as read
c. 支持多行导入：
1 from spam import (read1,
2 read2,
3 money)
d. from spam import *
把spam中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，因为在*中，你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。
1 from spam import * #将模块spam中所有的名字都导入到当前名称空间
2 print(money)
3 print(read1)
4 print(read2)
5 print(change)
6
7 '''
8 执行结果:
9 from the spam.py
10 1000
11 <function read1 at 0x1012e8158>
12 <function read2 at 0x1012e81e0>
13 <function change at 0x1012e8268>
14 '''
可以使用__all__来控制*（用来发布新版本）；在spam.py中新增一行：
__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from spam import *就只能导入列表中规定的两个名字
3. reload()
考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.module中，如果你改变了模块的内容，你必须重启程序，python不支持重新加载或卸载之前导入的模块。
有的同学可能会想到直接从sys.module中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.module中的模块对象仍然可能被其他程序的组件所引用，因而不会被清除。
特别的对于我们引用了这个模块中的一个类，用这个类产生了很多对象，因而这些对象都有关于这个模块的引用。
如果只是想交互测试的一个模块，使用 importlib.reload()；e.g. import importlib; importlib.reload(modulename)，这只能用于测试环境。
#aa.py
1 def func1():
2 print('func1')
1 import time, importlib
2 import aa
3
4 time.sleep(20)
5 importlib.reload(aa)
6 aa.func1()
在20秒的等待时间里，修改aa.py中func1的内容，等待test.py的结果。
4. 把模块当作脚本执行
我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：
- 当做脚本运行：__name__ 等于'__main__'
- 当做模块导入：__name__=
作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑：
1 #fib.py
2
3 def fib(n): # write Fibonacci series up to n
4 a, b = 0, 1
5 while b < n:
6 print(b, end=' ')
7 a, b = b, a+b
8 print()
9
10 def fib2(n): # return Fibonacci series up to n
11 result = []
12 a, b = 0, 1
13 while b < n:
14 result.append(b)
15 a, b = b, a+b
16 return result
17
18 if __name__ == "__main__":
19 import sys
20 fib(int(sys.argv[1]))
执行:
1 #python fib.py <arguments>
2 python fib.py 50 #在命令行
#运行结果：
#1 1 2 3 5 8 13 21 34
二、模块的搜索路径
python解释器在启动时会自动加载一些模块，可以使用sys.modules查看
在第一次导入某个模块时（比如spam），会先检查该模块是否已经被加载到内存中（当前执行文件的名称空间对应的内存），如果有则直接引用；如果没有，解释器则会查找同名的内建模块，如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找spam.py文件。
结论：模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块--->内置模块--->sys.path路径中包含的模块
在初始化后，python程序可以修改sys.path,路径放到前面的优先于标准库被加载。
1 >>> import sys
2 >>> sys.path.append('/a/b/c/d')
3 >>> sys.path.insert(0,'/x/y/z') #排在前的目录，优先被搜索
注意：搜索时按照sys.path中从左到右的顺序查找，位于前的优先被查找，sys.path中还可能包含.zip归档文件和.egg文件，python会把.zip归档文件当成一个目录去处理。
1 #首先制作归档文件：zip module.zip foo.py bar.py
2
3 import sys
4 sys.path.append('module.zip')
5 import foo,bar
6
7 #也可以使用zip中目录结构的具体位置
8 sys.path.append('module.zip/lib/python')
至于.egg文件是由setuptools创建的包，这是按照第三方python库和扩展时使用的一种常见格式，.egg文件实际上只是添加了额外元数据(如版本号，依赖项等)的.zip文件。
需要强调的一点是：只能从.zip文件中导入.py，.pyc等文件。使用C编写的共享库和扩展块无法直接从.zip文件中加载（此时setuptools等打包系统有时能提供一种规避方法），且从.zip中加载文件不会创建.pyc或者.pyo文件，因此一定要事先创建他们，来避免加载模块时性能下降。
三、编译python文件
为了提高模块的加载速度，Python缓存编译的版本，每个模块在__pycache__目录下的以module.version.pyc的形式命名，通常包含了python的版本号，如在CPython版本3.3，关于spam.py的编译版本将被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc，这种命名约定允许不同的版本，不同版本的Python编写模块共存。
Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比，如果过期就需要重新编译。这是完全自动的过程。并且编译的模块是平台独立的，所以相同的库可以在不同的架构的系统之间共享，即pyc是一种跨平台的字节码，类似于JAVA火.NET,是由python虚拟机来执行的，但是pyc的内容跟python的版本相关，不同的版本编译后的pyc文件不同，2.5编译的pyc文件不能到3.5上执行，并且pyc文件是可以反编译的，因而它的出现仅仅是用来提升模块的加载速度的。
提示：
- 模块名区分大小写，foo.py与FOO.py代表的是两个模块
- 可以使用-O或者-OO转换python命令来减少编译模块的大小
1 -O转换会帮你去掉assert语句
2 -OO转换会帮你去掉assert语句和__doc__文档字符串
3 由于一些程序可能依赖于assert语句或文档字符串，你应该在确认需要的情况下使用这些选项。
- 在速度上从.pyc文件中读指令来执行不会比从.py文件中读指令执行更快，只有在模块被加载时，.pyc文件才是更快的
- 只有使用import语句时才将文件自动编译为.pyc文件，在命令行或标准输入中指定运行脚本则不会生成这类文件，因而我们可以使用compieall模块为一个目录中的所有模块创建.pyc文件
1 模块可以作为一个脚本（使用python -m compileall）编译Python源
2
3 python -m compileall /module_directory 递归着编译
4 如果使用python -O -m compileall /module_directory -l则只一层
5
6 命令行里使用compile()函数时，自动使用python -O -m compileall
7
8 详见：https://docs.python.org/3/library/compileall.html#module-compileall
四、包
包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。
简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 该文件的内容可以为空。__init__.py用于标识当前文件夹是一个包。
1 glance/ #Top-level package
2
3 ├── __init__.py #Initialize the glance package
4
5 ├── api #Subpackage for api
6
7 │ ├── __init__.py
8
9 │ ├── policy.py
10
11 │ └── versions.py
12
13 ├── cmd #Subpackage for cmd
14
15 │ ├── __init__.py
16
17 │ └── manage.py
18
19 └── db #Subpackage for db
20
21 ├── __init__.py
22
23 └── models.py
1 #文件内容
2
3 #policy.py
4 def get():
5 print('from policy.py')
6
7 #versions.py
8 def create_resource(conf):
9 print('from version.py: ',conf)
10
11 #manage.py
12 def main():
13 print('from manage.py')
14
15 #models.py
16 def register_models(engine):
17 print('from models.py: ',engine)
1. 包的使用
Packages are a way of structuring Python’s module namespace by using “dotted module names”
包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。
无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法
注意事项：
- 在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则
- 对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)
- 对比import item 和from item import name的应用场景：如果我们想直接使用name那必须使用后者
2. import
我们在与包glance同级别的文件中测试
1 import glance.db.models
2 glance.db.models.register_models('mysql')
3. from ... import ...
需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个，不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法
我们在与包glance同级别的文件中测试
1 from glance.db import models
2 models.register_models('mysql')
3
4 from glance.db.models import register_models
5 register_models('mysql')
4. __init__.py
不管是哪种方式，只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下)，这个文件可以为空，但是也可以存放一些初始化包的代码。
5. from glance.api import *
在讲模块时，我们已经讨论过了从一个模块内导入所有*，此处我们研究从一个包导入所有*。
此处是想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下__init__.py文件中定义的名字，我们可以在这个文件中定义__all___:
1 #在__init__.py中定义
2 x=10
3
4 def func():
5 print('from api.__init.py')
6
7 __all__=['x','func','policy']
此时我们在与glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容（versions仍然不能导入）。
6. 绝对导入和相对导入
我们的最顶级包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：
- 绝对导入：以glance作为起始
- 相对导入：用.或者..的方式作为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
例如：我们在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py
1 在glance/api/version.py
2
3 #绝对导入
4 from glance.cmd import manage
5 manage.main()
6
7 #相对导入
8 from ..cmd import manage #..表示上级目录，此处指cmd目录的上级目录glance
9 manage.main()
测试结果：注意一定要在与glance同级的文件中测试
from glance.api import versions
注意：在使用pycharm时，有的情况会为你多做一些事情，这是软件相关的东西，会影响你对模块导入的理解，因而在测试时，一定要回到命令行去执行，模拟生产环境。
特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。
比如我们想在glance/api/versions.py中导入glance/api/policy.py，有的同学一抽这俩模块是在同一个目录下，十分开心的就去做了，它直接这么做：
1 #在version.py中
2
3 import policy
4 policy.get()
没错，我们单独运行version.py是一点问题没有的，运行version.py的路径搜索就是从当前路径开始的，于是在导入policy时能在当前目录下找到;
但是你想啊，你子包中的模块version.py极有可能是被一个glance包同一级别的其他文件导入，比如我们在与glance同级下的一个test.py文件中导入version.py，如下：
1 from glance.api import versions
2
3 '''
4 执行结果:
5 ImportError: No module named 'policy'
6 '''
7
8 '''
9 分析:
10 此时我们导入versions在versions.py中执行
11 import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py,
12 这必然是找不到的
13 '''
7. 单独导入包
单独导入包名称时不会导入包中所有包含的所有子模块，如：
1 #在与glance同级的test.py中
2 import glance
3 glance.cmd.manage.main()
4
5 '''
6 执行结果：
7 AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd'
8
9 '''
解决方法：
1 #glance/__init__.py 修改该文件
2 from . import cmd #.代表当前目录
3
4 #glance/cmd/__init__.py
5 from . import manage
执行：
1 #在与glance同级的test.py中
2 import glance
3 glance.cmd.manage.main()
参考资料：