一、模块
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
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。
3、如何使用模块
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
# 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
part1：
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），如下 ：
# demo.py import sys 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',当然其他的顶级代码也都被执行了,只不过没有显示效果. import my_module import my_module import my_module print(sys.modules) ''' 执行结果： from the my_module.py {'builtins': <module 'builtins' (built-in)>, 'sys': <module 'sys' (built-in)>, '_frozen_importlib': <module '_frozen_importlib' (frozen)>, '_imp': <module '_imp' (built-in)>, '_warnings': <module '_warnings' (built-in)>, '_thread': <module '_thread' (built-in)>, '_weakref': <module '_weakref' (built-in)>, '_frozen_importlib_external': <module '_frozen_importlib_external' (frozen)>, '_io': <module 'io' (built-in)>, 'marshal': <module 'marshal' (built-in)>, 'nt': <module 'nt' (built-in)>, 'winreg': <module 'winreg' (built-in)>, 'zipimport': <module 'zipimport' (built-in)>, 'encodings': <module 'encodings' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\__init__.py'>, 'codecs': <module 'codecs' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\codecs.py'>, '_codecs': <module '_codecs' (built-in)>, 'encodings.aliases': <module 'encodings.aliases' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\aliases.py'>, 'encodings.utf_8': <module 'encodings.utf_8' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\utf_8.py'>, '_signal': <module '_signal' (built-in)>, '__main__': <module '__main__' from 'C:/Users/28163/PycharmProjects/python21期/day8/111.py'>, 'encodings.latin_1': <module 'encodings.latin_1' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\latin_1.py'>, 'io': <module 'io' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\io.py'>, 'abc': <module 'abc' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\abc.py'>, '_weakrefset': <module '_weakrefset' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_weakrefset.py'>, 'site': <module 'site' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\site.py'>, 'os': <module 'os' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\os.py'>, 'errno': <module 'errno' (built-in)>, 'stat': <module 'stat' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\stat.py'>, '_stat': <module '_stat' (built-in)>, 'ntpath': <module 'ntpath' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\ntpath.py'>, 'genericpath': <module 'genericpath' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\genericpath.py'>, 'os.path': <module 'ntpath' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\ntpath.py'>, '_collections_abc': <module '_collections_abc' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_collections_abc.py'>, '_sitebuiltins': <module '_sitebuiltins' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_sitebuiltins.py'>, '_bootlocale': <module '_bootlocale' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\_bootlocale.py'>, '_locale': <module '_locale' (built-in)>, 'encodings.gbk': <module 'encodings.gbk' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\gbk.py'>, '_codecs_cn': <module '_codecs_cn' (built-in)>, '_multibytecodec': <module '_multibytecodec' (built-in)>, 'sysconfig': <module 'sysconfig' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\sysconfig.py'>, 'encodings.cp437': <module 'encodings.cp437' from 'C:\\Users\\28163\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python36\\lib\\encodings\\cp437.py'>, 'sitecustomize': <module 'sitecustomize' from 'C:\\Program Files\\JetBrains\\PyCharm 2017.3.4\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend\\sitecustomize.py'>, 'my_module': <module 'my_module' from 'C:\\Users\\28163\\PycharmProjects\\python21期\\day8\\my_module.py'>} '''
【注意】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。
part2：
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。
# 测试一:money与my_module.money不冲突 # demo.py import my_module money = 10 print(my_module.money) ''' 执行结果： from the my_module.py 1000 ''' # 测试二：read1与my_module.read1不冲突 # demo.py import my_module def read1(): print('========') my_module.read1() ''' 执行结果: from the my_module.py my_module->read1->money 1000 ''' # 测试三：执行my_module.change()操作的全局变量money仍然是my_module中的 # demo.py import my_module money = 1 my_module.change() print(money) ''' 执行结果： from the my_module.py 1 '''
part3：
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。
【注意】导入模块时到底执行了什么（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。
【注意】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。
part4：
为模块起别名，语法如下：
import my_module as sm print(sm.money) ''' 执行结果 from the my_module.py 1000 '''
示范用法一：
有两中sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不同的sql功能。
# mysql.py def sqlparse(): print('from mysql sqlparse') # oracle.py def sqlparse(): print('from oracle sqlparse') # test.py db_type = input('>>: ') if db_type == 'mysql': import mysql as db elif db_type == 'oracle': import oracle as db db.sqlparse()
示范用法二：
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。
if file_format == 'xml': import xmlreader as reader elif file_format == 'csv': import csvreader as reader data = reader.read_date(filename)
part5：
在一行导入多个模块。
import sys, os, re
2）from ... import
part1：
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。
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
#测试一：导入的函数read1，执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money #demo.py from my_module import read1 money=100 read1() ''' 执行结果: from the my_module.py spam->read1->money 1000 ''' #测试二:导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1() #demo.py from my_module import read2 def read1(): print('==========') read2() ''' 执行结果: from the my_module.py my_module->read2 calling read1 my_module->read1->money 1000 '''
如果当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果。
# 测试三:导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了 # demo.py from my_module import read1 def read1(): print('==========') read1() ''' 执行结果: from the my_module.py ========== '''
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：
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 '''
part2：
支持as与导入多行
#as用法 from my_module import read1 as read #导入多行 from my_module import (read1, read2, money)
part3：
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。
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>
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
【注意】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
【思考】假如有两个模块a，b。我可不可以在a模块中import b ，再在b模块中import a？（不能）
part4：模块的加载与修改
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。
#aa.py def func1(): print('func1') #test.py import time, importlib import aa time.sleep(20) importlib.reload(aa) aa.func1()
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。然后打开importlib注释，重新测试。
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：
if __name__ == '__main__':
if __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
通俗的理解：
__name__ == '__main__'：假如你叫小明.py，在朋友眼中，你是小明(__name__ == '小明')；在你自己眼中，你是你自己(__name__ == '__main__')。
if __name__ == '__main__'的意思是：当.py文件被直接运行时，if __name__ == '__main__'之下的代码块将被运行；当.py文件以模块形式被导入时，if __name__ == '__main__'之下的代码块不被运行。
def fib(n): a, b = 0, 1 while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a+b print() if __name__ == "__main__": print(__name__) num = input('num :') fib(int(num))
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
【注意】我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。
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。
#首先制作归档文件：zip module.zip foo.py bar.py import sys sys.path.append('module.zip') import foo,bar #也可以使用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。
#官网链接：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从以下位置初始化 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语法一样） 依赖安装时默认指定的 注意：在支持软连接的文件系统中，执行脚本所在的目录是在软连接之后被计算的，换句话说，包含软连接的目录不会被添加到模块的搜索路径中 在初始化后，我们也可以在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，在所有标准库路径的前面。这意味着，当前目录是优先于标准库目录的，需要强调的是：我们自定义的模块名不要跟python标准库的模块名重复。
5）编译python文件
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是一种跨平台的字节码，类似于JAVA或.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）
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
【注意】
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
6、dir()函数
内建函数dir是用来查找模块中定义的名字，返回一个有序字符串列表
import my_module print(dir(my_module)) ''' 执行结果 from the my_module.py ['__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'change', 'money', 'read1', 'read2'] '''
【注意】
1 如果没有参数,dir()列举出当前定义的名字；
2 dir()不会列举出内建函数或者变量的名字，它们都被定义到了标准模块builtin中，可以列举出它们。
二、包
包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。