Python 模块定义、导入、优化详解

一、定义

1. 模块：用来从逻辑上组织 python 代码（变量，函数，类， 逻辑：实现一个功能），本质就是 .py 结尾的 python文件（例如：test.py文件，对应的模块名：test） 
2. 包：用来从逻辑上组织模块的，本质就是一个目录（必须带有一个 __init__.py 文件）

二、导入方法

# 导入单个模块

import module_name

 

# 一次导入多个模块

import module1_name,module2_name

 

# 从module_a模块导入其所有代码

from module_a import *

 

# 从module_a模块导入多个变量/函数/类

from module_a import m1,m2,m3

 

# 给logger模块取别名为logger1并导入

from module_a import logger as logger1

 

# 从当前目录下导入test1模块

from . import test1  

 

　

三、Import本质（路径搜索和搜索路径）

1. 导入模块的本质就是把python文件解释一遍 

 

• 导入整个模块 = 导入整个模块中全部的代码

 import test   test = “test.py all code”

 

• 导入模块中的某个变量或函数 = 只导入该变量或函数，可直接调用

   from test import m1    m1 = “code”

 

• 导入模块（需要先找到）----> 模块对应的python文件 ----> 该python文件的路径 ----> 可用 sys.path 方法获取路径

   import module ----> module_name.py ----> module_name.py 的路径 ----> sys.path

 

2. 导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件

四、同级导入模块

 

假设，有一个名为 module_test 的目录，该目录下包含一个 module.py 文件和一个 main_module.py 文件。

module.py文件中内容数据如下：

name = 'alex'
def say_hello():
    print('hello alex')

def logger():
    pass

main_module.py 文件中需要调用 module 模块，代码实现如下：

name = 'alex'
def say_hello():
    print('hello alex')

def logger():
    print('in the module')

假如 module 模块中有好几个函数，你想要导入所有的函数，可使用：from module import * 

如果当前脚本文件中已经定义了logger()函数，这时要调用的 module.py 文件中又已经包含了一个同名的 logger() 函数，则调用 logger() 函数时会产生冲突，故为了避免冲突，此方法要慎用。

 

如何避免这种冲突呢？我们可以使用另一种导入方法，即给 logger 函数取别名：from module import logger as logger1    

main_module.py 文件代码如下：

# 导入module模块（文件名：module.py，对应的模块名：module）
import module

# 调用 module 模块中的变量和函数
print(module.name)     # alex
module.say_hello()     # hello alex

# 定义 logger() 函数
def logger():
    print("in the main_module")

# logger()     # 调用 logger 函数
# 此时返回”in the main_module“，即该文件中的logger函数覆盖了前面调用 module 模块中的同名函数

# 如何解决这个冲突呢？我们可以使用另一种导入方法，即给 logger 函数取别名：
from module import logger as logger1    

# 此时再调用改了别名的logger函数logger1
logger1()     
# 打印 module 模块中的 logger()函数的返回结果 ”in the module"

五、不同级导入模块

案例：路径为 day5module_testmain_module1.py 的 main_module1.py文件导入其父级目录 day5目录下的 module1 模块（即day5module1.py）

module1.py 文件内容数据如下：

name = 'alex'
def say_hello():
    print('hello alex')

def logger():
    print('in the module1')

main_module1.py 文件中需要调用 module1 模块，代码实现如下：

import sys,os
# print(sys.path)                        # 打印当前相对路径
# C:UsersAdministratorPycharmProjects	estday5module_testmain_module1.py

# dirname作用是返回上级目录名，两层dirname代表返回上上级目录，即返回到了day5目录； os.path.abspath(__file__)是打印当前绝对路径 

x = os.path.dirname( os.path.dirname( os.path.abspath(__file__) ) )
# C:UsersAdministratorPycharmProjects	estday5

# 添加路径，再导入module1 模块（day5module1.py）
sys.path.append(x)
import module1
print(module1.name)     # alex
module1.say_hello()     # hello alex
module1.logger()        # in the module1

六、导入优化

假设，有一个名为 module_optimize 的包，该包下包含一个__init__.py 文件和一个主逻辑文件 mo_test.py 。

__init__.py 文件内容如下：

def test():
    print('in the __init__')

mo_test.py 文件内容如下：

import __init__

def logger():
    __init__.test()        # 导入__init__模块下的 test() 函数
    print('in the logger')

def a():
    __init__.test()        # 导入__init__模块下的 test() 函数
    print("in the a")

logger()
a()

可见，logger() 函数和 a() 函数都需要调用到 __init__ 模块下的 test() 函数。这时候，当程序执行的时候，就要重复从 __init__.py 文件中检索 test() 函数，造成程序运行时间的浪费。那么，我们可以如何优化呢？

 

为了避免重复检索模块而浪费运行时间，我们可以使用 from __init__ import test 方法。具体代码如下：

# 导入模块中指定的函数
from __init__ import test

def logger():
    test()               # 直接调用 test() 函数
    print('in the logger')

def a():
    test()               # 直接调用 test() 函数
    print("in the a")

logger()
a()

 

- End -