一 模块介绍
1、什么是模块?
大家之前在编写ATM作业时,思路是先将程序中都需要有哪些功能定义出来,然后在需要用的地方调用即可。 比起之前通篇垒代码的方式,将重复要用的功能定义成函数会让程序更加简洁,这不能不算做是一种进步, 但问题是,随着程序功能越来越多,再将所有的代码都放到一起,程序的组织结构仍然会不清晰,不方便管理, 以后我们写程序,都是分文件的,如果多个文件中都需要用到同一段功能,难道我们要重复编写该功能吗?很明显不能 这就需要我们找到一种解决方案,能够将程序中经常要用的功能集合到一起,然后在想用的地方随时导入使用, 这几乎就是模块的全部含义了 最后总结: 模块就是一组功能的集合体,我们的程序可以导入模块来复用模块里的功能。
#常见的场景:一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py,模块名为spam,可以通过import spam使用。 #在python中,模块的使用方式都是一样的,但其实细说的话,模块可以分为四个通用类别: 1 使用python编写的.py文件 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 把一系列模块组织到一起的文件夹(注:文件夹下有一个__init__.py文件,该文件夹称之为包) 4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
2、为何要使用模块?
#1、从文件级别组织程序,更方便管理 随着程序的发展,功能越来越多,为了方便管理,我们通常将程序分成一个个的文件,这样做程序的结构更清晰,方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行,还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中,实现了功能的重复利用 #2、拿来主义,提升开发效率 同样的原理,我们也可以下载别人写好的模块然后导入到自己的项目中使用,这种拿来主义,可以极大地提升我们的开发效率 #ps: 如果你退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或者变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时就通过python test.py方式去执行,此时test.py被称为脚本script。
3、以spam.py为例来介绍模块的使用:文件名spam.py,模块名spam
#spam.py print('from the spam.py') money=1000 def read1(): print('spam模块:',money) def read2(): print('spam模块') read1() def change(): global money money=0
二 使用模块之import
1、import的使用
#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导入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,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入,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 #test.py 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. import spam import spam import spam ''' 执行结果: from the spam.py '''
ps: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。
2、在第一次导入模块时会做三件事,重复导入会直接引用内存中已经加载好的结果
#1.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。 #2.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 提示:导入模块时到底执行了什么? In fact function definitions are also ‘statements’ that are ‘executed’; the execution of a module-level function definition enters the function name in the module’s global symbol table. 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 #3.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。
3、被导入模块有独立的名称空间
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
#test.py import spam money=10 print(spam.money) ''' 执行结果: from the spam.py 1000 '''
#test.py import spam def read1(): print('========') spam.read1() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read1->money 1000 '''
#test.py import spam money=1 spam.change() print(money) ''' 执行结果: from the spam.py 1 '''
#test.py import spam money=1 spam.change() print(money) ''' 执行结果: from the spam.py 1 '''
4、为模块名起别名
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
1 import spam as sm 2 print(sm.money)
有两中sql模块mysql和oracle,根据用户的输入,选择不同的sql功能
#mysql.py def sqlparse(): print('from mysql sqlparse') #oracle.py def sqlparse(): print('from oracle sqlparse') #test.py db_type=input('>>: ') if db_type == 'mysql': import mysql as db elif db_type == 'oracle': import oracle as db db.sqlparse()
#mysql.py def sqlparse(): print('from mysql sqlparse') #oracle.py def sqlparse(): print('from oracle sqlparse') #test.py db_type=input('>>: ') if db_type == 'mysql': import mysql as db elif db_type == 'oracle': import oracle as db db.sqlparse()
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
if file_format == 'xml': import xmlreader as reader elif file_format == 'csv': import csvreader as reader data=reader.read_date(filename)
if file_format == 'xml': import xmlreader as reader elif file_format == 'csv': import csvreader as reader data=reader.read_date(filename)
5、在一行导入多个模块
1 import sys,os,re
三 使用模块之from ... import...
1、from...import...的使用
1 from spam import read1,read2
2、from...import 与import的对比
#唯一的区别就是:使用from...import...则是将spam中的名字直接导入到当前的名称空间中,所以在当前名称空间中,直接使用名字就可以了、无需加前缀:spam. #from...import...的方式有好处也有坏处 好处:使用起来方便了 坏处:容易与当前执行文件中的名字冲突
验证一: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
#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 #test.py from spam import read1 money=1000 read1() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read1->money 1000 ''' #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() #test.py from spam import read2 def read1(): print('==========') read2() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read2 calling read spam->read1->money 1000 '''
#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 #test.py from spam import read1 money=1000 read1() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read1->money 1000 ''' #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() #test.py from spam import read2 def read1(): print('==========') read2() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read2 calling read spam->read1->money 1000 '''
验证二:如果当前有重名read1或者read2,那么会有覆盖效果。
#测试三:导入的函数read1,被当前位置定义的read1覆盖掉了 #test.py from spam import read1 def read1(): print('==========') read1() ''' 执行结果: from the spam.py ========== '''
#测试三:导入的函数read1,被当前位置定义的read1覆盖掉了 #test.py from spam import read1 def read1(): print('==========') read1() ''' 执行结果: from the spam.py ========== '''
验证三:导入的方法在执行时,始终是以源文件为准的
from spam import money,read1 money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100 print(money) #打印当前的名字 read1() #读取spam.py中的名字money,仍然为1000 ''' from the spam.py 100 spam->read1->money 1000 '''
from spam import money,read1 money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100 print(money) #打印当前的名字 read1() #读取spam.py中的名字money,仍然为1000 ''' from the spam.py 100 spam->read1->money 1000 '''
3、也支持as
1 from spam import read1 as read
4、一行导入多个名字
from spam import read1,read2,money
5、from...import *
#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*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。
from spam import * #将模块spam中所有的名字都导入到当前名称空间 print(money) print(read1) print(read2) print(change) ''' 执行结果: from the spam.py 1000 <function read1 at 0x1012e8158> <function read2 at 0x1012e81e0> <function change at 0x1012e8268> '''
from spam import * #将模块spam中所有的名字都导入到当前名称空间 print(money) print(read1) print(read2) print(change) ''' 执行结果: from the spam.py 1000 <function read1 at 0x1012e8158> <function read2 at 0x1012e81e0> <function change at 0x1012e8268> '''
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 *就这能导入列表中规定的两个名字
6、模块循环导入问题
模块循环/嵌套导入抛出异常的根本原因是由于在python中模块被导入一次之后,就不会重新导入,只会在第一次导入时执行模块内代码
在我们的项目中应该尽量避免出现循环/嵌套导入,如果出现多个模块都需要共享的数据,可以将共享的数据集中存放到某一个地方
在程序出现了循环/嵌套导入后的异常分析、解决方法如下
#示范文件内容如下 #m1.py print('正在导入m1') from m2 import y x='m1' #m2.py print('正在导入m2') from m1 import x y='m2' #run.py import m1 #测试一 执行run.py会抛出异常 正在导入m1 正在导入m2 Traceback (most recent call last): File "/Users/linhaifeng/PycharmProjects/pro01/1 aaaa练习目录/aa.py", line 1, in <module> import m1 File "/Users/linhaifeng/PycharmProjects/pro01/1 aaaa练习目录/m1.py", line 2, in <module> from m2 import y File "/Users/linhaifeng/PycharmProjects/pro01/1 aaaa练习目录/m2.py", line 2, in <module> from m1 import x ImportError: cannot import name 'x' #测试一结果分析 先执行run.py--->执行import m1,开始导入m1并运行其内部代码--->打印内容"正在导入m1" --->执行from m2 import y 开始导入m2并运行其内部代码--->打印内容“正在导入m2”--->执行from m1 import x,由于m1已经被导入过了,所以不会重新导入,所以直接去m1中拿x,然而x此时并没有存在于m1中,所以报错 #测试二:执行文件不等于导入文件,比如执行m1.py不等于导入了m1 直接执行m1.py抛出异常 正在导入m1 正在导入m2 正在导入m1 Traceback (most recent call last): File "/Users/linhaifeng/PycharmProjects/pro01/1 aaaa练习目录/m1.py", line 2, in <module> from m2 import y File "/Users/linhaifeng/PycharmProjects/pro01/1 aaaa练习目录/m2.py", line 2, in <module> from m1 import x File "/Users/linhaifeng/PycharmProjects/pro01/1 aaaa练习目录/m1.py", line 2, in <module> from m2 import y ImportError: cannot import name 'y' #测试二分析 执行m1.py,打印“正在导入m1”,执行from m2 import y ,导入m2进而执行m2.py内部代码--->打印"正在导入m2",执行from m1 import x,此时m1是第一次被导入,执行m1.py并不等于导入了m1,于是开始导入m1并执行其内部代码--->打印"正在导入m1",执行from m1 import y,由于m1已经被导入过了,所以无需继续导入而直接问m2要y,然而y此时并没有存在于m2中所以报错 # 解决方法: 方法一:导入语句放到最后 #m1.py print('正在导入m1') x='m1' from m2 import y #m2.py print('正在导入m2') y='m2' from m1 import x 方法二:导入语句放到函数中 #m1.py print('正在导入m1') def f1(): from m2 import y print(x,y) x = 'm1' # f1() #m2.py print('正在导入m2') def f2(): from m1 import x print(x,y) y = 'm2' #run.py import m1 m1.f1()
#m1.py f1() print('正在导入m1') import m2 x='m1' print(m2.y) #m2.py print('正在导入m2') import m1 y='m2' #run.py import m1
四 模块的重载 (了解)
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,因而不会被清楚。
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。
如果只是你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。
def func1(): print('func1')
def func1(): print('func1')
1 import time,importlib 2 import aa 3 4 time.sleep(20) 5 # importlib.reload(aa) 6 aa.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。
打开importlib注释,重新测试
五 py文件区分两种用途:模块与脚本
#编写好的一个python文件可以有两种用途: 一:脚本,一个文件就是整个程序,用来被执行 二:模块,文件中存放着一堆功能,用来被导入使用 #python为我们内置了全局变量__name__, 当文件被当做脚本执行时:__name__ 等于'__main__' 当文件被当做模块导入时:__name__等于模块名 #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 if __name__ == '__main__':
#fib.py def fib(n): # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a+b print() def fib2(n): # return Fibonacci series up to n result = [] a, b = 0, 1 while b < n: result.append(b) a, b = b, a+b return result if __name__ == "__main__": import sys fib(int(sys.argv[1])) #执行:python fib.py <arguments> python fib.py 50 #在命令行
#fib.py def fib(n): # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a+b print() def fib2(n): # return Fibonacci series up to n result = [] a, b = 0, 1 while b < n: result.append(b) a, b = b, a+b return result if __name__ == "__main__": import sys fib(int(sys.argv[1])) #执行:python fib.py <arguments> python fib.py 50 #在命令行