Python用模块有何用,模块搜索路径是什么
Admin 2022-09-27 群英技术资讯 444 次浏览
模块可以看成是一堆函数的集合体。
一个py文件内部就可以放一堆函数,因此一个py文件就可以看成一个模块。
如果这个py文件的文件名为module.py
,模块名则是module
。
在Python中,总共有以下四种形式的模块:
一般我们使用import和from...import...导入模块。
以下述spam.py内的文件代码为例。
# 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
语法如下:
import module1[, module2[,... moduleN]
import导入的模块,访问需要加前缀。
import首次导入模块发生了3件事:
注意:模块的重复导入会直接引用之前创造好的结果,不会重复执行模块的文件。
# run.py import spam # from the spam.py import spam money = 111111 spam.read1() # 'spam模块:1000' spam.change() print(spam.money) # 0 print(money) # 111111
# run.py import spam as sm money = 111111 sm.money sm.read1() # 'spam模块:1000' sm.read2 sm.change() print(money) # 1000
import spam, time, os # 推荐使用下述方式 import spam import time import os
语法如下:
from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
这个声明不会把整个模块导入到当前的命名空间中,它只会将模块里的一个或多个函数引入进来。
from...import...导入的模块,访问不需要加前缀。
from...import...首次导入模块发生了3件事:
# run.py from spam import money from spam import money,read1 money = 10 print(money) # 10
# spam.py __all__ = ['money', 'read1'] # 只允许导入'money'和'read1' # run.py from spam import * # 导入spam.py内的所有功能,但会受限制于__all__ money = 111111 read1() # 'spam模块:1000' change() read1() # 'spam模块:0' print(money) # 111111
以下情况会出现循环导入:
# m1.py print('from m1.py') from m2 import x y = 'm1' # m2.py print('from m2.py') from m1 import y x = 'm2'
可以使用函数定义阶段只识别语法的特性解决循环导入的问题,或从本质上解决循环导入的问题,但是最好的解决方法是不要出现循环导入。
方案一:
# m1.py print('from m1.py') def func1(): from m2 import x print(x) y = 'm1' # m2.py print('from m2.py') def func1(): from m1 import y print(y) x = 'm2'
方案二:
5、# m1.py print('from m1.py') y = 'm1' from m2 import x # m2.py print('from m2.py') x = 'm2' from m1 import y
内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:
dir(sys) ['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__', '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe', '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv', 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder', 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook', 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix', 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style', 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags', 'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit', 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount', 'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info', 'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path', 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1', 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit', 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout', 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']
如果没有给定参数,那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称:
a = [1, 2, 3, 4, 5] import fibo fib = fibo.fib print(dir()) # 得到一个当前模块中定义的属性列表 # ['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys'] b = 5 # 建立一个新的变量 'a' print(dir()) # ['__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a', 'b'] del b # 删除变量名a print(dir()) # ['__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'a']
如果我们在运行run.py文件的时候,快速删除mmm.py文件,我们会发现文件会继续运行,而不会报错,因为mmm已经被导入内存当中。如果我们再一次运行run.py时会报错,因为mmm.py已经被删除了。
# test.py import m1 # 从m1.py文件中导入的,然后会生成m1模块的名称空间 import time # 删除m1.py文件,m1模块的名称空间仍然存在 time.sleep(10) import m1 # 不报错,一定不是从文件中获取了m1模块,而是从内存中获取的
验证先从内置中找,不会先找自定义的time.py文件。
# time.py print('from time.py') # run.py import time print(time) #
import sys for n in sys.path: print(n) # C:\PycharmProjects\untitled\venv\Scripts\python.exe C:/PycharmProjects/untitled/hello.py # C:\PycharmProjects\untitled # C:\PycharmProjects\untitled # C:\Python\Python38\python38.zip # C:\Python\Python38\DLLs # C:\Python\Python38\lib # C:\Python\Python38 # C:\PycharmProjects\untitled\venv # C:\PycharmProjects\untitled\venv\lib\site-packages
如果mmm.py在C:\PycharmProjects\untitled\day16路径下,而执行文件路径为C:\PycharmProjects\untitled,如果普通导入一定会报错,我们可以把C:\PycharmProjects\untitled\day16添加到环境变量sys.path中,防止报错。
# run.py import sys sys.path.append(r'C:\PycharmProjects\untitled\day16') print(sys.path) import mmm mmm.f1()
假设我们有如下目录结构的文件,文件内代码分别是:
而hello和spam.py不是同目录下的,因此run.py的环境变量无法直接找到m2,需要从文件夹导入
from aa import spam print(spam.money)
一个模块被另一个程序第一次引入时,其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时,模块中的某一程序块不执行,我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。
python文件总共有两种用途,一种是执行文件;另一种是被当做模块导入。
每个模块都有一个__name__属性,当其值是'__main__'时,表明该模块自身在运行,否则是被引入。
1、当run.py运行的时候,aaa.py被当做引用模块,它的__name__ == 'aaa'(模块名),会执行aaa.py中的f1()。
# aaa.py x = 1 def f1(): print('from f1') f1() # run.py import aaa
2、aaa.py被当做可执行文件时,加上__name__ == '__main__',单独运行aaa.py才会执行aaa.py中的f1()。 run.py运行时可以防止执行f1()。
# aaa.py x = 1 def f1(): print('from f1') if __name__ == '__main__': f1()
包是一种管理 Python 模块命名空间的形式,包的本质就是一个含有.py
的文件的文件夹。
包采用"点模块名称"。比如一个模块的名称是 A.B, 那么他表示一个包 A中的子模块 B 。
目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包。
在导入一个包的时候,Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。
导入包发生的三件事:
导入包就是在导入包下的.py,导入m1就是导入m1中的__init__。
import 可以每次只导入一个包里面的特定模块,他必须使用全名去访问。
import aaa.bbb.m3 print(aaa.bbb.m3.func3())
import方式不能导入函数、变量:import aaa.bbb.m3.f3错误
这种方式不需要那些冗长的前缀进行访问
from aaa.bbb import m3 print(m3.func3())
这种方式不需要那些冗长的前缀进行访问
from aaa.bbb.m3 import func3 print(func3())
# aaa/.py from aaa.m1 import func1 from aaa.m2 import func2
from .m1 import func1 from .m2 import func2
导入语句遵循如下规则:如果包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量,那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。
这里有一个例子,在:file:sounds/effects/__init__.py中包含如下代码:
__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]
这表示当你使用from sound.effects import *这种用法时,你只会导入包里面这三个子模块。
为了提高程序的可读性与可维护性,我们应该为软件设计良好的目录结构,这与规范的编码风格同等重要,简而言之就是把软件代码分文件目录。假设你要写一个ATM软件,你可以按照下面的目录结构管理你的软件代码:
ATM/ |-- core/ | |-- src.py # 业务核心逻辑代码 | |-- api/ | |-- api.py # 接口文件 | |-- db/ | |-- db_handle.py # 操作数据文件 | |-- db.txt # 存储数据文件 | |-- lib/ | |-- common.py # 共享功能 | |-- conf/ | |-- settings.py # 配置相关 | |-- bin/ | |-- run.py # 程序的启动文件,一般放在项目的根目录下,因为在运行时会默认将运行文件所在的文件夹作为sys.path的第一个路径,这样就省去了处理环境变量的步骤 | |-- log/ | |-- log.log # 日志文件 | |-- requirements.txt # 存放软件依赖的外部Python包列表,详见https://pip.readthedocs.io/en/1.1/requirements.html |-- README # 项目说明文件
# settings.py import os BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) DB_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'db', 'db.txt') LOG_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'log', 'user.log') # print(DB_PATH) # print(LOG_PATH)
# common.py import time from conf import settings def logger(msg): current_time = time.strftime('%Y-%m-%d %X') with open(settings.LOG_PATH, mode='a', encoding='utf-8') as f: f.write('%s %s' % (current_time, msg))
# src.py from conf import settings from lib import common def login(): print('登陆') def register(): print('注册') name = input('username>>: ') pwd = input('password>>: ') with open(settings.DB_PATH, mode='a', encoding='utf-8') as f: f.write('%s:%s\n' % (name, pwd)) # 记录日志。。。。。。 common.logger('%s注册成功' % name) print('注册成功') def shopping(): print('购物') def pay(): print('支付') def transfer(): print('转账') func_dic = { '1': login, '2': register, '3': shopping, '4': pay, '5': transfer, } def run(): while True: print(""" 1 登陆 2 注册 3 购物 4 支付 5 转账 6 退出 """) choice = input('>>>: ').strip() if choice == '6': break if choice not in func_dic: print('输入错误命令,傻叉') continue func_dic[choice]()
# run.py import sys import os BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) sys.path.append(BASE_DIR) from core import src if __name__ == '__main__': src.run()
https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/index.html
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