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原文:Python 101 - All about imports程序员
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做为一名新手Python程序员,你首先须要学习的内容之一就是如何导入模块或包。可是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并非都知道Python的导入机制其实很是灵活。编程
在本文中,咱们将探讨如下话题:微信
常规导入(regular imports)app
使用from语句导入ide
相对导入(relative imports)模块化
可选导入(optional imports)函数
本地导入(local imports)
导入注意事项
常规导入
常规导入应该是最常使用的导入方式,大概是这样的:
import sys
你只须要使用import一词,而后指定你但愿导入的模块或包便可。经过这种方式导入的好处是能够一次性导入多个包或模块:
import os, sys, time
虽然这节省了空间,可是却违背了Python风格指南。Python风格指南建议将每一个导入语句单独成行。
有时在导入模块时,你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现:
import sys as system
print(system.platform)
上面的代码将咱们导入的sys模块重命名为system。咱们能够按照和之前同样的方式调用模块的方法,可是能够用一个新的模块名。也有某些子模块必需要使用点标记法才能导入。
import urllib.error
这个状况不常见,可是对此有所了解老是没有坏处的。
使用from语句导入
不少时候你只想要导入一个模块或库中的某个部分。咱们来看看在Python中如何实现这点:
from functools import lru_cache
上面这行代码可让你直接调用lru_cache。若是你按常规方式导入functools,那么你就必须像这样调用lru_cache:
functools.lru_cache(*args)
根据你实际的使用场景,上面的作法多是更好的。在复杂的代码库中,可以看出某个函数是从哪里导入的这点颇有用的。不过,若是你的代码维护的很好,模块化程度高,那么只从某个模块中导入一部份内容也是很是方便和简洁的。
固然,你还可使用from方法导入模块的所有内容,就像这样:
from os import *
这种作法在少数状况下是挺方便的,可是这样也会打乱你的命名空间。问题在于,你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数,这时若是你试图使用os模块中的同名变量或函数,实际使用的将是你本身定义的内容。所以,你最后可能会碰到一个至关让人困惑的逻辑错误。标准库中我惟一推荐全盘导入的模块只有Tkinter。
若是你正好要写本身的模块或包,有人会建议你在__init__.py文件中导入全部内容,让模块或者包使用起来更方便。我我的更喜欢显示地导入,而非隐式地导入。
你也能够采起折中方案,从一个包中导入多个项:
from os import path, walk, unlink
from os import uname, remove
在上述代码中,咱们从os模块中导入了5个函数。你可能注意到了,咱们是经过屡次从同一个模块中导入实现的。固然,若是你愿意的话,你也可使用圆括号一次性导入多个项:
from os import (path, walk, unlink, uname, remove, rename)
这是一个有用的技巧,不过你也能够换一种方式:
from os import path, walk, unlink, uname, \ remove, rename
上面的反斜杠是Python中的续行符,告诉解释器这行代码延续至下一行。
相对导入
PEP 328介绍了引入相对导入的缘由,以及选择了哪一种语法。具体来讲,是使用句点来决定如何相对导入其余包或模块。这么作的缘由是为了不偶然状况下导入标准库中的模块产生冲突。这里咱们以PEP 328中给出的文件夹结构为例,看看相对导入是如何工做的:
my_package/ __init__.py subpackage1/ __init__.py module_x.py module_y.py subpackage2/ __init__.py module_z.py module_a.py
在本地磁盘上找个地方建立上述文件和文件夹。在顶层的__init__.py文件中,输入如下代码:
from . import subpackage1
from . import subpackage2
接下来进入subpackage1文件夹,编辑其中的__init__.py文件,输入如下代码:
from . import module_x
from . import module_y
如今编辑module_x.py文件,输入如下代码:
from .module_y import spam as ham
def main(): ham()
最后编辑module_y.py文件,输入如下代码:
def spam(): print('spam ' * 3)
打开终端,cd至my_package包所在的文件夹,但不要进入mu_package。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython,由于它的自动补全功能很是方便:
In [1]: import my_packageIn [2]: my_package.subpackage1.module_xOut[2]: <module 'my_package.subpackage1.module_x' from'my_package/subpackage1/module_x.py'>In [3]: my_package.subpackage1.module_x.main()spam spam spam
相对导入适用于你最终要放入包中的代码。若是你编写了不少相关性强的代码,那么应该采用这种导入方式。你会发现PyPI上有不少流行的包也是采用了相对导入。还要注意一点,若是你想要跨越多个文件层级进行导入,只须要使用多个句点便可。不过,PEP 328建议相对导入的层级不要超过两层。
还要注意一点,若是你往module_x.py文件中添加了if __name__ == ‘__main__’,而后试图运行这个文件,你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件,试试看吧!
from . module_y import spam as hamdef main(): ham()if __name__ == '__main__': # This won't work! main()
如今从终端进入subpackage1文件夹,执行如下命令:
python module_x.py
若是你使用的是Python 2,你应该会看到下面的错误信息:
Traceback (most recent call last): File "module_x.py", line 1, in <module> from . module_y import spam as hamValueError: Attempted relative import in non-packageValueError: Attempted relative import in non-package
若是你使用的是Python 3,错误信息大概是这样的:
Traceback (most recent call last): File "module_x.py", line 1, in <module> from . module_y import spam as hamSystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relativeimportSystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import
这指的是,module_x.py是某个包中的一个模块,而你试图以脚本模式执行,可是这种模式不支持相对导入。
若是你想在本身的代码中使用这个模块,那么你必须将其添加至Python的导入检索路径(import search path)。最简单的作法以下:
import syssys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')import my_package
注意,你须要添加的是my_package的上一层文件夹路径,而不是my_package自己。缘由是my_package就是咱们想要使用的包,因此若是你添加它的路径,那么将没法使用这个包。
咱们接下来谈谈可选导入。
可选导入(Optional imports)
若是你但愿优先使用某个模块或包,可是同时也想在没有这个模块或包的状况下有备选,你就可使用可选导入这种方式。这样作能够导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提高。以github2包中的代码为例:
try: # For Python 3 from http.client import responsesexcept ImportError: # For Python 2.5-2.7 try: from httplib import responses # NOQA except ImportError: # For Python 2.4 from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])
lxml包也有使用可选导入方式:
try: from urlparse import urljoin from urllib2 import urlopenexcept ImportError: # Python 3 from urllib.parse import urljoin from urllib.request import urlopen
正如以上示例所示,可选导入的使用很常见,是一个值得掌握的技巧。
局部导入
当你在局部做用域中导入模块时,你执行的就是局部导入。若是你在Python脚本文件的顶部导入一个模块,那么你就是在将该模块导入至全局做用域,这意味着以后的任何函数或方法均可能访问该模块。例如:
import sys # global scope
def square_root(a):
# This import is into the square_root functions local scope
import math
return math.sqrt(a)
def my_pow(base_num, power):
return math.pow(base_num, power)
i
f __name__ == '__main__':
print(square_root(49)) print(my_pow(2, 3))
这里,咱们将sys模块导入至全局做用域,但咱们并无使用这个模块。而后,在square_root函数中,咱们将math模块导入至该函数的局部做用域,这意味着math模块只能在square_root函数内部使用。若是咱们试图在my_pow函数中使用math,会引起NameError。试着执行这个脚本,看看会发生什么。
使用局部做用域的好处之一,是你使用的模块可能须要很长时间才能导入,若是是这样的话,将其放在某个不常常调用的函数中或许更加合理,而不是直接在全局做用域中导入。老实说,我几乎从没有使用过局部导入,主要是由于若是模块内部处处都有导入语句,会很难分辨出这样作的缘由和用途。根据约定,全部的导入语句都应该位于模块的顶部。
导入注意事项
在导入模块方面,有几个程序员常犯的错误。这里咱们介绍两个。
循环导入(circular imports)
覆盖导入(Shadowed imports,暂时翻译为覆盖导入)
先来看看循环导入。
若是你建立两个模块,两者相互导入对方,那么就会出现循环导入。例如:
# a.pyimport bdef a_test(): print("in a_test") b.b_test() a_test()
而后在同个文件夹中建立另外一个模块,将其命名为b.py。
import adef b_test(): print('In test_b"') a.a_test() b_test()
若是你运行任意一个模块,都会引起AttributeError。这是由于这两个模块都在试图导入对方。简单来讲,模块a想要导入模块b,可是由于模块b也在试图导入模块a(这时正在执行),模块a将没法完成模块b的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法(hack),可是通常来讲,你应该作的是重构代码,避免发生这种状况。
当你建立的模块与标准库中的模块同名时,若是你导入这个模块,就会出现覆盖导入。举个例子,建立一个名叫math.py的文件,在其中写入以下代码:
import mathdef square_root(number): return math.sqrt(number) square_root(72)
如今打开终端,试着运行这个文件,你会获得如下回溯信息(traceback):
Traceback (most recent call last): File "math.py", line 1, in <module> import math File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in <module> square_root(72) File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root return math.sqrt(number) AttributeError: module 'math' has no attribute 'sqrt' square_root(72) File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root return math.sqrt(number)AttributeError: module 'math' has no attribute 'sqrt'
这究竟是怎么回事?其实,你运行这个文件的时候,Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫math的模块。在这个例子中,解释器找到了咱们正在执行的模块,试图导入它。可是咱们的模块中并无叫sqrt的函数或属性,因此就抛出了AttributeError。
总结
在本文中,咱们讲了不少有关导入的内容,可是还有部份内容没有涉及。PEP 302中介绍了导入钩子(import hooks),支持实现一些很是酷的功能,好比说直接从github导入。Python标准库中还有一个importlib模块,值得查看学习。固然,你还能够多看看别人写的代码,不断挖掘更多好用的妙招。
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