Python 1-3区分Python文件的两种用途和模块的搜索路

作者:编程技术

 

print client.__name__

import glance之后直接调用模块中的方法

glance/

├── __init__.py from .api import *
from .cmd import *
from .db import *
├── api

│ ├── __init__.py __all__ = ['policy','versions']

│ ├── policy.py

│ └── versions.py

├── cmd __all__ = ['manage']

│ ├── __init__.py

│ └── manage.py

└── db __all__ = ['models']

├── __init__.py

└── models.py

import glance
policy.get()

import glance

  变量名 = os.path.dirname(__file__)

if __name__ == '__main__':

3.1 import

示例文件:自定义模块my_module.py,文件名my_module.py,模块名my_module

 

  sys.path.append(r'变量名'')

import os

3.3 把模块当做脚本执行 

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__= 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__':

  import os

这些搜索目录可在运行时动态改变,比如将module1.py不放在当前目录,而放在一个冷僻的角落里。这里你就需要通过某种途径,如sys.path,来告知Python了。sys.path返回的是模块搜索列表,通过前后的输出对比和代码,应能理悟到如何增加新路径的方法了吧。非常简单,就是使用list的append()或insert()增加新的目录。

软件开发规范

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m1.py文件:

模块

3.如何使用模块?

# if __name__ == '__main__':

def func():

3.4 模块搜索路径

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my_module),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my_module.py文件。

所以总结模块的查找顺序是:内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块

sys.path的初始化的值来自于:

The directory containing the input script (or the current directory when no file is specified).
PYTHONPATH (a list of directory names, with the same syntax as the shell variable PATH).
The installation-dependent default.

需要特别注意的是:我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。虽然每次都说,但是仍然会有人不停的犯错。 

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。

 

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,来避免加载模块是性能下降。

  import sys

如果没有定义__all__, 这条语句不会导入所有的package的子模块,它只保证包package被导入,然后导入定义在包中的所有名字。

1 什么是模块?

   常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀。

   但其实import加载的模块分为四个通用类别: 

  1 使用python编写的代码(.py文件)

  2 已被编译为共享库或DLL的C或C 扩展

  3 包好一组模块的包

  4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块

1.1 内存中已经加载过的

利用系统环境变量export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:yourmodulepath,

3.2.1

对比import my_module,会将源文件的名称空间'my_module'带到当前名称空间中,使用时必须是my_module.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my_module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 my_module 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my_module.py文件全局名称空间

 如果当前有重名read1或者read2,那么会有覆盖效果。

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:

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from my_module 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my_module.py中的名字money,仍然为1000

'''
from the my_module.py
100
my_module->read1->money 1000
'''

View Code

 

方案一:

sys.path初始化完成之后可以更改

3.1.1

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大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)

 

我们可以从sys.modules中找到当前已经加载的模块,sys.modules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。

 

 

包是一个有层次的文件目录结构,它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。

3.2.4

from my_module import * 把my_module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。

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from my_module import * #将模块my_module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 my_module.py
1000
<function read1 at 0x1012e8158>
<function read2 at 0x1012e81e0>
<function change at 0x1012e8268>
'''

View Code

 

在my_module.py中新增一行

__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from my_module import *就这能导入列表中规定的两个名字

 

如果my_module.py中的名字前加_,即_money,则from my_module import *,则_money不能被导入*

 

    print('f1')

3.2.5 

考虑到性能的原因,每个模块只被导入一次,放入字典sys.modules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.modules中删除一个模块不就可以卸载了吗,注意了,你删了sys.modules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。

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

 动态调用当前文件夹路径:

import语句语法:

3.1.3

总结:首次导入模块my_module时会做三件事:

1.为源文件(my_module模块)创建新的名称空间,在my_module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 my_module

1 提示:导入模块时到底执行了什么?
2 
3 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.
4 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my_module来引用该命名空间

1 这个名字和变量名没什么区别,都是‘第一类的’,且使用my_module.名字的方式可以访问my_module.py文件中定义的名字,my_module.名字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方。

 

def f1():

常见问题:

3.2.2

也支持as

1 from my_module import read1 as read

 

# print(__name__)

sys.path的初始值来自于以下地方:

3.5 编译python文件

为了提高加载模块的速度,强调强调强调:提高的是加载速度而绝非运行速度。python解释器会在__pycache__目录中下缓存每个模块编译后的版本,格式为:module.version.pyc。通常会包含python的版本号。例如,在CPython3.3版本下,my_module.py模块会被缓存成__pycache__/my_module.cpython-33.pyc。这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存。

 

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使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。

 

python解释器在以下两种情况下不检测缓存
  1 如果是在命令行中被直接导入模块,则按照这种方式,每次导入都会重新编译,并且不会存储编译后的结果(python3.3以前的版本应该是这样)

python -m my_module.py

  2 如果源文件不存在,那么缓存的结果也不会被使用,如果想在没有源文件的情况下来使用编译后的结果,则编译后的结果必须在源目录下 

提示:

1.模块名区分大小写,foo.py与FOO.py代表的是两个模块

2.你可以使用-O或者-OO转换python命令来减少编译模块的大小

3.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

4.只有使用import语句是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

 包

包的推演:

执行文件为test.py,内容
#test.py
import aaa
同级目录下创建目录aaa,然后自建空__init__.py(或者干脆建包)
需求:验证导入包就是在导入包下的__init__.py
先执行看结果
再在__init__.py添加打印信息后,重新执行
需求:
aaa.x
aaa.y
解决:在__init__.py中定义名字x和y
在aaa下建立m1.py和m2.py
#m1.py
def f1():
print('from 1')
#m2.py
def f2():
print('from 2')
需求:
aaa.m1 #进而aaa.m1.func1()
aaa.m2 #进而aaa.m2.func2()

解决:在__init__.py中定义名字m1和m2,先定义一个普通变量,再引出如何导入模块名
在aaa下新建包bbb
需求:
aaa.bbb

解决在aaa的__init__.py内导入名字bbb
在bbb下建立模块m3.py
#m3.py
def f3():
print('from 3')
需求:
aaa.bbb.m3 #进而aaa.bbb.m3.f3()

解决:是bbb下的名字m3,因而要在bbb的__init__.py文件中导入名字m3
绝对导入变成相对导入
需求:
aaa.m1()
aaa.m2()
aaa.m3()

解决:在aaa的__init__.py中拿到名字m1、m2、m3
包内模块直接的相对导入,强调包的本质:包内的模块是用来被导入的,而不是被执行的
用户无法区分模块是文件还是一个包,我们定义包是为了方便开发者维护
将包整理当做一个模块,移动到别的目录下,操作sys.path

上课流程推演

推演流程

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。

1. 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

2. 包是目录级的(文件夹级),文件夹是用来组成py文件(包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录)

3. import导入文件时,产生名称空间中的名字来源于文件,import 包,产生的名称空间的名字同样来源于文件,即包下的__init__.py,导入包本质就是在导入该文件

强调:

  1. 在python3中,即使包下没有__init__.py文件,import 包仍然不会报错,而在python2中,包下一定要有该文件,否则import 包报错

  2. 创建包的目的不是为了运行,而是被导入使用,记住,包只是模块的一种形式而已,包即模块

包A和包B下有同名模块也不会冲突,如A.a与B.a来自俩个命名空间

import os
os.makedirs('glance/api')
os.makedirs('glance/cmd')
os.makedirs('glance/db')
l = []
l.append(open('glance/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/api/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/api/policy.py','w'))
l.append(open('glance/api/versions.py','w'))
l.append(open('glance/cmd/__init__.py','w'))
l.append(open('glance/cmd/manage.py','w'))
l.append(open('glance/db/models.py','w'))
map(lambda f:f.close() ,l)

创建目录代码

 

glance/ #Top-level package

├── __init__.py #Initialize the glance package

├── api #Subpackage for api

│ ├── __init__.py

│ ├── policy.py

│ └── versions.py

├── cmd #Subpackage for cmd

│ ├── __init__.py

│ └── manage.py

└── db #Subpackage for db

├── __init__.py

└── models.py

目录结构

#文件内容

#policy.py
def get():
print('from policy.py')

#versions.py
def create_resource(conf):
print('from version.py: ',conf)

#manage.py
def main():
print('from manage.py')

#models.py
def register_models(engine):
print('from models.py: ',engine)

文件内容

 

sys.path.append(r'D:脱产三期视频day16\03 模块的搜索路径1dir1')

client.py

2.1 注意事项

1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种,但是无论哪种,无论在什么位置,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。

2.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)。

3.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。

       优点:  执行文件与被导入的模块中都可以使用

2 为何要使用模块?

    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。

    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,

 

__main__

2.6 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..的方式最为起始(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

在glance/api/version.py

#绝对导入
from glance.cmd import manage
manage.main()

#相对导入
from ..cmd import manage
manage.main()

测试结果:注意一定要在于glance同级的文件中测试

1 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,模拟我们生产环境,你总不能拿着pycharm去上线代码吧!!!

 

特别需要注意的是:可以用import导入内置或者第三方模块(已经在sys.path中),但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中),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,比如我们在于glance同级下的一个test.py文件中导入version.py,如下

from glance.api import versions

'''
执行结果:
ImportError: No module named 'policy'
'''

'''
分析:
此时我们导入versions在versions.py中执行
import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py,
这必然是找不到的
'''

glance/

├── __init__.py from glance import api
from glance import cmd
from glance import db

├── api

│ ├── __init__.py from glance.api import policy
from glance.api import versions

│ ├── policy.py

│ └── versions.py

├── cmd from glance.cmd import manage

│ ├── __init__.py

│ └── manage.py

└── db from glance.db import models

├── __init__.py

└── models.py

绝对导入

glance/

├── __init__.py from . import api #.表示当前目录
from . import cmd
from . import db

├── api

│ ├── __init__.py from . import policy
from . import versions

│ ├── policy.py

│ └── versions.py

├── cmd from . import manage

│ ├── __init__.py

│ └── manage.py from ..api import policy
#..表示上一级目录,想再manage中使用policy中的方法就需要回到上一级glance目录往下找api包,从api导入policy

└── db from . import models

├── __init__.py

└── models.py

相对导入

 

每个模块都有自己的私有符号表,所有定义在模块里面的函数把它当做全局符号表使用。

 3.1.4

为模块名起别名,相当于m1=1;m2=m1 

1 import my_module as sm
2 print(sm.money)

 

示范用法: 

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

    print('f2')

直接将这个路径链接到类似/Library/Python/2.7/site-packages目录下

3.1.5

在一行导入多个模块

1 import sys,os,re

1.3 sys.path   (第一个值是当前执行文件所在的文件夹)

内建函数dir()可以查看模块定义了什么名字(包括变量名,模块名,函数名等):dir(模块名),没有参数时返回所有当前定义的名字

2.2 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') 

方案二:

其他的要点

2.3 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')

 

姓名:吴琛钧   学号:16010510048

3.2 from ... import...

#     f2()

main.py

2.4 __init__.py文件

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。

2.5  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___:

#在__init__.py中定义
x=10

def func():
    print('from api.__init.py')

__all__=['x','func','policy']

 此时我们在于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)。

 

glance/

├── __init__.py

├── api

│ ├── __init__.py __all__ = ['policy','versions']

│ ├── policy.py

│ └── versions.py

├── cmd __all__ = ['manage']

│ ├── __init__.py

│ └── manage.py

└── db __all__ = ['models']

├── __init__.py

└── models.py

 

from glance.api import *
policy.get()

from glance.api import *

       缺点:  所有导入都是以sys.path为起始点,导入麻烦

hello world!

2.7 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

#在与glance同级的test.py中
import glance
glance.cmd.manage.main()

'''
执行结果:
AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd'

'''

 

解决方法:

1 #glance/__init__.py
2 from . import cmd
3 
4 #glance/cmd/__init__.py
5 from . import manage

执行:

1 #在于glance同级的test.py中
2 import glance
3 glance.cmd.manage.main()

千万别问:__all__不能解决吗,__all__是用于控制from...import * 

1.模块搜索路径的优先级

包含脚本当前的路径,当前路径

3.1.2 

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

 

def f2():

编译过的Python文件: .pyc文件

3.2.3

也支持导入多行

1 from my_module import (read1,
2                   read2,
3                   money)

 

 

built-in 模块

       优点:  导入更加简单

print "hello world!"

#当文件被导入时__name__=='模块名'

from module import names  可以直接从模块中导入名字到符号表,但模块名字不会被导入。

import m1

  1. 当使用import item.subitem.subsubitem语法时,最后一个item之前的item必须是包,最后一个item可以是一个模块或包,但不能是类、函数和变量

  2. from pacakge import *

 

经常使用if __name__ == '__main__',保证你写包既可以import又可以独立运行,用于test。

 

当导入一个模块时,解释器先在当前包中查找模块,若找不到,然后在内置的built-in模块中查找,找不到则按sys.path给定的路径找对应的模块文件(模块名.py)

       (注意:执行文件只能用绝对导入)

#module2.py

绝对导入:  以执行文件的sys.path为起始点开始导入,称之为绝对导入

好的建议

修改环境变量找到导入模块

workpath = os.path.dirname(os.path.abspath(sys.argv[0]))

 

通常包总是一个目录,可以使用import导入包,或者from import来导入包中的部分模块。包目录下为首的一个文件便是 __init__.py。然后是一些模块文件和子目录,假如子目录中也有 __init__.py 那么它就是这个包的子包了。

 

print sys.path

       缺点:  只能在导入包中的模块时才能使用,不能在执行文件中用

python包是:

模块的搜索路径

PYTHONPATH

       符号:  .代表当前所在文件的文件,加..代表上一级文件夹,加...代表上一级的上一级文件夹

print sys.path

#     f1()

2). 变种: from PackageA.SubPackageA import ModuleA, 可以直接使用模块名而不用加上包前缀。

相对导入:  参照当前所在文件的文件夹为起始开始查找,称之为相对导入

print __name__

#当文件被执行时__name__=='__main__'

类的概念在许多语言中出现,很容易理解。它将数据和操作进行封装,以便将来的复用。

import sys

模块可以导入其他的模块。通常将import语句放在模块的开头,被导入的模块名字放在导入它的模块的符号表中。

1.2 内置模块

可以从包中导入单独的模块。

 

from module import *     可以把模块中的所有名字全部导入,除了那些以下划线开头的名字符号。不建议使用,不清楚导入了什么符号,有可能覆盖自己定义的东西

run.py文件:

通俗一点:包是一个包含__init__.py 文件的目录,该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。

Python 1-3区分Python文件的两种用途和模块的搜索路径美高梅4858官方网站。区分Python文件的两种用途

如果包的__init__.py定义了一个名为__all__的列表变量,它包含的模块名字的列表将作为被导入的模块列表。

from dir1.dir2 import m2

>>python main.py  ---> result:

m2.f2()

引入某一特定路径下的模块

  1. 当使用from package import item时,item可以是package的子模块或子包,或是其他的定义在包中的名字(比如一个函数、类或变量)

模块在被导入执行时,python解释器为加快程序的启动速度,会在与模块文件同一目录下生成.pyc文件。我们知道python是解释性的脚本语言,而.pyc是经过编译后的字节码,这一工作会自动完成,而无需程序员手动执行。

在创建许许多多模块后,我们可能希望将某些功能相近的文件组织在同一文件夹下,这里就需要运用包的概念了。包对应于文件夹,使用包的方式跟模块也类似,唯一需要注意的是,当文件夹当作包使用时,文件夹需要包含__init__.py文件,主要是为了避免将文件夹名当作普通的字符串。__init__.py的内容可以为空,一般用来进行包的某些初始化工作或者设置__all__值,__all__是在from package-name import *这语句使用的,全部导出定义过的模块。

1). import PackageA.SubPackageA.ModuleA,使用时必须用全路径名

多次import不会多次执行模块,只会执行一次。可以使用reload来强制运行模块,但不提倡。

将一个路径加入到python系统路径下,避免每次通过代码指定路径

模块,在Python可理解为对应于一个文件。在创建了一个脚本文件后,定义了某些函数和变量。你在其他需要这些功能的文件中,导入这模块,就可重用这些函数和变量。一般用module_name.fun_name,和module_name.var_name进行使用。这样的语义用法使模块看起来很像类或者名字空间,可将module_name理解为名字限定符。模块名就是文件名去掉.py后缀。

首先检查item是否定义在包中,不过没找到,就认为item是一个模块并尝试加载它,失败时会抛出一个ImportError异常。

import sys

模块能像包含函数定义一样,可包含一些可执行语句。这些可执行语句通常用来进行模块的初始化工作。这些语句只在模块第一次被导入时被执行。这非常重要,有些人以为这些语句会多次导入多次执行,其实不然。

client

使用sys.path.append(yourmodulepath)

sys.path.insert(0, os.path.join(workpath, 'modules'))

3). 也可以直接导入模块中的函数或变量:from PackageA.SubPackageA.ModuleA import functionA

默认安装路径

import client

上面的例子中,当client被导入后,python解释器就在当前目录下寻找client.py的文件,然后再从环境变量PYTHONPATH寻找,如果这环境变量没有设定,也不要紧,解释器还会在安装预先设定的的一些目录寻找。这就是在导入下面这些标准模块,一切美好事情能发生的原因。

模块搜索路径

client.func()

模块属性__name__,它的值由Python解释器设定。如果脚本文件是作为主程序调用,其值就设为__main__,如果是作为模块被其他文件导入,它的值就是其文件名。

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