翻译：《实用的Python编程》03_04_Modules

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3.4 模块

本节介绍模块的概念以及如何使用跨多个文件的函数。

模块和导入

任何一个 Python 源文件都是一个模块。

# foo.py
def grok(a):
    ...
def spam(b):
    ...

import 语句加载并执行一个模块。

# program.py
import foo

a = foo.grok(2)
b = foo.spam('Hello')
...

命名空间

模块是命名值的集合，有时也称为命名空间。名称是源文件中定义的全部全局变量和函数。导入以后，模块名称用做前缀。所以，称为命名空间。

import foo

a = foo.grok(2)
b = foo.spam('Hello')
...

模块名直接绑定到文件名（foo -> foo.py）。

全局定义

填充模块命名空间的内容是定义在全局（global）做用域中任何内容。考虑定义了相同变量 x 的两个模块。

# foo.py
x = 42
def grok(a):
    ...

# bar.py
x = 37
def spam(a):
    ...

在本例中，x 指向不一样的变量。一个是 foo.x，另外一个是 bar.x。不一样的模块可使用相同的名称而且这些名称不会相互冲突。

模块是隔离的。

把模块当作环境

对于全部定义在模块里面的代码而言，模块构成一个封闭的环境。

# foo.py
x = 42

def grok(a):
    print(x)

全局变量始终绑定到封闭模块（相同文件），每一个源文件都是它本身的小宇宙。

模块执行

导入模块时，模块中的全部语句依次执行（execute），直到到达文件末尾。模块命名空间的内容是全部的全局名称，这些名称在执行过程结束时仍然被定义。若是有脚本语句在全局做用域中执行任务（如打印，建立文件等），您将看到它们在导入模块时运行。

import as 语句

能够在导入模块时更改其名称：

import math as m
def rectangular(r, theta):
    x = r * m.cos(theta)
    y = r * m.sin(theta)
    return x, y

它的做用与普通导入相同，仅仅是重命名模块而已。

from import语句

from import语句从模块中选出符号并使它们在局部可访问。

from math import sin, cos

def rectangular(r, theta):
    x = r * cos(theta)
    y = r * sin(theta)
    return x, y

这容许使用模块的某些部分，而没必要输入模块前缀。对于常用的名称，这很是有用。

导入说明

有关导入的各类变化不改变模块的工做方式。

import math
# vs
import math as m
# vs
from math import cos, sin
...

具体来讲，import 始终执行整个文件而且模块仍然是隔离的环境。

import module as 语句只局部地更更名称。在后台，from math import cos, sin 语句仍加载所有的数学模块。当导入完成后，它仅仅将模块中的 cos 和 sin 名称复制到局部命名空间中。

模块加载

每一个模块仅加载和执行一次。注意：重复导入仅返回先前所加载模块的引用

sys.modules 是全部已加载模块的字典。

>>> import sys
>>> sys.modules.keys()
['copy_reg', '__main__', 'site', '__builtin__', 'encodings', 'encodings.encodings', 'posixpath', ...]
>>>

注意：当修改模块的源代码后，若是重复import语句会产生一个常见的困惑。因为模块缓存 sys.modules，重复导入老是返回以前加载的模块——即便更改已经发生。将修改后的代码加载到 Python 中最安全的方式是退出而后重启解释器。

定位模块

搜索模块时，Python 从路径列表（sys.path）中查询。

>>> import sys
>>> sys.path
[
  '',
  '/usr/local/lib/python36/python36.zip',
  '/usr/local/lib/python36',
  ...
]

当前工做目录一般是第一个。

模块搜索路径

如前所述，sys.path 包含搜索路径。能够根据须要手动调整 。

import sys
sys.path.append('/project/foo/pyfiles')

也能够经过环境变量添加搜索路径。

% env PYTHONPATH=/project/foo/pyfiles python3
Python 3.6.0 (default, Feb 3 2017, 05:53:21)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.38)]
>>> import sys
>>> sys.path
['','/project/foo/pyfiles', ...]

在大部分状况下，不必手动调整模块搜索路径。可是，若是尝试导入的 Python 代码位于特殊位置，或者没法从当前工做目录轻松访问，那么就须要手动调整搜索路径了。

练习

由于本练习涉及模块，因此确保在适当的环境中运行 Python 相当重要。模块常常给编程新手带来问题，这些问题与当前工做目录相关或者与 Python 路径设置相关。对于本课程，假定您是在 Work/ 目录下编写全部的代码。为了得到最佳结果，应该确保也是在 Work/ 目录下运行解释器。不然，须要确保 practical-python/Work 已添加到 sys.path。

练习 3.11：模块导入

在第 3 节中，咱们建立了一个通用目标函数 parse_csv() 用于解析 CSV 数据文件的内容。

如今，咱们来看看如何在其它程序中使用该函数。首先，启动一个新的 shell 窗口，进入到放置全部文件的目录中。咱们将要导入它们。

启动 Python 交互模式。

bash % python3
Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5050, Mar 21 2017, 01:21:04)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

当Python 交互模式启动后，尝试导入某些以前编写的程序。应该能看到输出和之前同样。强调一下，导入模块会运行模块中的代码。

>>> import bounce
... watch output ...
>>> import mortgage
... watch output ...
>>> import report
... watch output ...
>>>

若是没有代码运行，多是由于在错误的目录下运行了 Python。如今，尝试导入 fileparse 模块并获取有关该模块的帮助。

>>> import fileparse
>>> help(fileparse)
... look at the output ...
>>> dir(fileparse)
... look at the output ...
>>>

尝试使用 fileparse 模块来读取一些数据：

>>> portfolio = fileparse.parse_csv('Data/portfolio.csv',select=['name','shares','price'], types=[str,int,float])
>>> portfolio
... look at the output ...
>>> pricelist = fileparse.parse_csv('Data/prices.csv',types=[str,float], has_headers=False)
>>> pricelist
... look at the output ...
>>> prices = dict(pricelist)
>>> prices
... look at the output ...
>>> prices['IBM']
106.11
>>>

尝试导入一个函数，以便不用再包含模块名：

>>> from fileparse import parse_csv
>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.csv', select=['name','shares','price'], types=[str,int,float])
>>> portfolio
... look at the output ...
>>>

练习 3.12：使用库模块

在第 2 节中，编写了 report.py 程序用来生成像下面这样的股票报告：

Name     Shares      Price     Change
---------- ---------- ---------- ----------
        AA        100       9.22     -22.98
       IBM         50     106.28      15.18
       CAT        150      35.46     -47.98
      MSFT        200      20.89     -30.34
        GE         95      13.48     -26.89
      MSFT         50      20.89     -44.21
       IBM        100     106.28      35.84

使用该程序并对其进行修改，以便使用 fileparse 模块中的函数完成全部输入文件的处理。为此，将 fileparse 做为模块导入，并修改 read_portfolio() 和 read_prices() 函数以便使用 parse_csv() 函数。

在本练习开始时，请使用交互示例做为指南。以后，应该可以得到与以前彻底相同的输出。

练习 3.14：使用更多的库导入

在第 1 节中，编写了一个读取股票投资组合和计算费用的程序 pcost.py。

>>> import pcost
>>> pcost.portfolio_cost('Data/portfolio.csv')
44671.15
>>>

请修改 pcost.py 文件，以便它可以使用 report.read_portfolio() 函数。

说明

当完成练习后，您应该拥有三个程序。包含通用目的函数 parse_csv() 的fileparse.py 程序。用于生成报告，且包含 read_portfolio() 和 read_prices() 函数的 report.py 程序。最后，利用 report.py 程序中编写的read_portfolio() 函数去计算股票投资组合费用的 pcost.py 程序。

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注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh