python3 模块的理解

1、模块

1.模块定义

#1模块定义 # 模块（Module）就是包含代码的文件，不必定是Python代码，有四种代码类型的模块： # •使用Python写的程序( .py文件) # •C或C++扩展(已编译为共享库或DLL文件) # •包(包含多个模块) # •内建模块(使用C编写并已连接到Python解释器内)

2.为何用模块

#2为何用模块 # 使用模块能够提升代码的可维护性和重复使用，还能够避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量彻底能够分别存在不一样的模块中， # 因此编写本身的模块时，没必要考虑名字会与其余模块冲突，但要注意尽可能不要与内置函数名字冲突。

2.1 import导入模块

#（1）自定义模块

#my_module.py

print('from the my_module.py') money = 1000

def read1(): print('my_module -> read1 -> money',money) def read2(): print('my_module -> read2 calling read1') read1() def change(): global money money = 0 #（2）重复导入模块 # 模块能够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 # 能够在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import屡次,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长了一次引用，不会从新执行模块内的语句），以下

import my_module    #只在第一次导入时才执行my_module.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the my_module.py'
'''结果： from the my_module.py '''
import my_module import my_module import my_module import sys print(sys.modules)        #sys.modules 显示已加载的模块信息，sys.modules返回一个字典。

#（3）模块名称空间 # 每一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作全局名称空间，这样咱们在编写本身的模块时， # 就不用担忧咱们定义在本身模块中全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突

#测试1 money和my_module.money不冲突

import my_module mmoney = 10
print(my_module.money) '''结果： from the my_module.py 1000 '''

#测试2 read1 与 my_module.read1不冲突

import my_module def read1(): print('***************') my_module.read1() '''结果： my_module -> read1 -> money 1000 '''


#测试3 执行my_module.change()操做的全局变量money仍然是my_module中的

import my_module money = 1 my_module.change() print(money) '''结果： 1 '''

（4）模块导入过程

　　总结：首次导入模块my_module时会作三件事：

　　1.为源文件(my_module模块)建立新的名称空间，在my_module中定义的函数和方法如果使用到了global时访问的就是这个名称空间。

　　2.在新建立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()能够查看

3.建立名字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.名字的方式能够访问my_module.py文件中定义的名字，my_module.名
字与test.py中的名字来自两个彻底不一样的地方。

 

（5）模块重命名

为模块名起别名，至关于m1=1;m2=m1 

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

示例1：

两种sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不一样的sql功能

#mysql.py
def sqlparse(): print('from mysql sqlparse')

#oracle.py
def sqlparse(): print('from oracle sqlparse')

#test.py
db_type=input('>>: ')    #输入mysql 或oracle
if db_type == 'mysql': import mysql as db elif db_type == 'oracle': import oracle as db db.sqlparse() #根据输入调用不一样模块中的sqlparse函数

 

示例2：

       为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码颇有用，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，但采用不一样的输入格式。能够编写代码来选择性地挑选读取模块，例如

if file_format == 'xml': import xmlreader as reader elif file_format == 'csv': import csvreader as reader data=reader.read_date(filename)

（6）一行导入多个模块

1 import sys,os,re

2.2 form ... import

格式：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

 

而from 语句至关于import，也会建立新的名称空间，可是将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，直接使用名字就能够了

 

# 测试1：导入的函数read1，执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money
from my_module import read1 money = 2000 read1() #调用read1时，所用money变量仍是从模块的命名空间中查找，和当前空间的money变量没有关系
'''结果： from the my_module.py my_module -> read1 -> money 1000 '''

# 测试2：导入的函数read2，执行时须要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1()
from my_module import read2 def read1(): print('**********/*') read2() '''结果： from the my_module.py my_module -> read2 calling read1 my_module -> read1 -> money 1000 '''

# 测试3：导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了 #若是当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果。

from my_module import read1 def read1(): print('*//*/*/*/*/*/*/') read1() '''结果： from the my_module.py *//*/*/*/*/*/*/ '''

 # 测试4：python中的变量赋值不是一种存储操做，而只是一种绑定关系
from my_module import money,read1 money = 2000
print(money) '''结果： from the my_module.py 2000 ''' read1() '''结果： my_module -> read1 -> money 1000 '''

（1）方法重命名

from my_module import read1 as read

（2）多行导入

from my_module import (read1, read2, money)

（3）*导入全部

       from my_module import * 把my_module中全部的不是如下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，大部分状况下咱们的python程序不该该使用这种导入方式，由于*你不知道你导入什么名字，颇有可能会覆盖掉你以前已经定义的名字。

from my_module import * #将模块my_module中全部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> '''

　　在my_module.py中新增一行

__all__=['money','read1'] #这样在另一个文件中用from my_module import *就这能导入列表中规定的两个名字

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

（4）模块当作脚本执行

　　咱们能够经过模块的全局变量__name__来查看模块名：
　　当作脚本运行：
　　__name__ 等于'__main__'

　　当作模块导入：
　　__name__= 模块名

　　做用：用来控制.py文件在不一样的应用场景下执行不一样的逻辑
　　if __name__ == '__main__':

def fib(n): a, b = 0, 1 
    while b < n:    #若是n 大于 b 开始循环
        print(b, end=' ')   #打印b ，并将print结束设置为空
        a, b = b, a+b   # a = b , b = a + b 
    print() if __name__ == "__main__":  #判断模块名是不是__main__
    print(__name__)     #打印输出 __name__ 对应的模块名
    num = input('num :')    #等待用户输入num数字值
    fib(int(num))       #调用fib函数时，将整数num当作实参传递进去

3.模块搜索路径

　　python解释器在启动时会自动加载一些模块，可使用sys.modules查看

　　在第一次导入某个模块时（好比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），若是有则直接引用

　　若是没有，解释器则会查找同名的内建模块，若是尚未找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找my_module.py文件。

　　因此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.

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

　　在初始化后，python程序能够修改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。

#首先制做归档文件：zip module.zip foo.py bar.py

import sys sys.path.append('module.zip') import foo,bar #也可使用zip中目录结构的具体位置
sys.path.append('module.zip/lib/python') #windows下的路径不加r开头，会语法错误
sys.path.insert(0,r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\a')

　　至于.egg文件是由setuptools建立的包，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。

　　须要强调的一点是：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没法直接从.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中加载文件不会建立.pyc或者.pyo文件，所以必定要事先建立他们，来避免加载模块是性能降低。

 

　　官网解释

#官网连接：https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#the-module-search-path
搜索路径： 当一个命名为my_module的模块被导入时 解释器首先会从内建模块中寻找该名字 找不到，则去sys.path中找该名字 sys.path从如下位置初始化 执行文件所在的当前目录 PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法同样） 依赖安装时默认指定的 注意：在支持软链接的文件系统中，执行脚本所在的目录是在软链接以后被计算的，换句话说，包含软链接的目录不会被添加到模块的搜索路径中 在初始化后，咱们也能够在python程序中修改sys.path,执行文件所在的路径默认是sys.path的第一个目录，在全部标准库路径的前面。这意味着，当前目录是优先于标准库目录的，须要强调的是：咱们自定义的模块名不要跟python标准库的模块名重复，除非你是故意的，傻叉。

4.编译python文件

　　为了提升加载模块的速度，强调强调强调：提升的是加载速度而绝非运行速度。python解释器会在__pycache__目录中下缓存每一个模块编译后的版本，格式为：module.version.pyc。一般会包含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，若是过时就须要从新编译。这是彻底自动的过程。而且编译的模块是平台独立的，因此相同的库能够在不一样的架构的系统之间共享，即pyc使一种跨平台的字节码，相似于JAVA火.NET,是由python虚拟机来执行的，可是pyc的内容跟python的版本相关，不一样的版本编译后的pyc文件不一样，2.5编译的pyc文件不能到3.5上执行，而且pyc文件是能够反编译的，于是它的出现仅仅是用来提高模块的加载速度的。

 

python解释器在如下两种状况下不检测缓存
　　1 若是是在命令行中被直接导入模块，则按照这种方式，每次导入都会从新编译，而且不会存储编译后的结果（python3.3之前的版本应该是这样）

python -m my_module.py

　　2 若是源文件不存在，那么缓存的结果也不会被使用，若是想在没有源文件的状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表明的是两个模块

2.你可使用-O或者-OO转换python命令来减小编译模块的大小

-O转换会帮你去掉assert语句 -OO转换会帮你去掉assert语句和__doc__文档字符串 因为一些程序可能依赖于assert语句或文档字符串，你应该在在确认须要的状况下使用这些选项。

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，于是咱们可使用compieall模块为一个目录中的全部模块建立.pyc文件

模块能够做为一个脚本（使用python -m compileall）编译Python源 python -m compileall /module_directory 递归着编译 若是使用python -O -m compileall /module_directory -l则只一层 命令行里使用compile()函数时，自动使用python -O -m compileall 详见：https://docs.python.org/3/library/compileall.html#module-compileall