Python中的模块与包1
11.1 模块介绍
模块是一个Python文件，该文件包含相关的定义与语句（类，函数，变量）。模块具有名称，名称与文件的名称一致。
模块具有如下的好处：
- 通过划分若干个模块，我们就可以将项目程序进行明确的划分，从而将复杂问题简单化，同时，也能够进行更加合理的分工，有利于协作式开发程序。
- v模块提供独立的命名空间，可以解决命名上的冲突。不同的模块中，定义相同名称的变量，不会产生命名冲突。
- 模块可以实现良好的重用性，在多人间实现共享。
11.2 模块的使用
大的项目，可以划分为多个模块。但模块与模块之间，不可能都是完全孤立的。一个模块很可能需要与其他的一个（或多个）模块进行交互，因此，如果我们需要在一个模块中使用其他模块定义的名称（函数，类，变量等），则需要首先导入该模块，然后通过模块名.名称进行访问。
11.2.1 导入模块
我们可以使用import对模块进行导入：
import 模块
也可以一次导入多个模块：
import 模块1，模块2……
当导入模块时，该模块内的语句就会得到执行，但只会执行一次，即重复导入模块不会多次执行。当模块作为脚本执行时（使用python命令在命令行执行），模块中的语句也会得到执行。按照惯例，模块导入语句写在模块的最上方。
当导入模块后，可以使用模块中所定义的名称，语法格式为：
模块名.名称
模块的访问
也可以将其他模块中定义的名称（全局命名空间中的名称）直接导入到当前模块的命名空间，这样就可以直接通过名称访问，而无需使用模块名限定。语法格式如下：
from 模块 import 名称1，名称2……
不过，此种导入方式要稍加留意，因为如果当前模块中也存在同样名称的定义，就会造成名称的冲突，也就是名称会重新绑定后来的对象。
假设我们现在不考虑名称的冲突，只考虑访问的便捷性，使用from import的方式确实是不错的选择。但是，如果我们要使用该模块中定义的很多名称，一个个的导入可能会有些繁琐，此时，我们可以使用批量导入：
from 模块 import *
这样就会将模块中除了以_开头的所有名称导入到当前模块的命名空间。然而，这种方式会导入很多名称，容易造成命名冲突，尽可能少用。
dir() 函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表。如果参数包含方法__dir__()，该方法将被调用。如果参数不包含__dir__()，该方法将最大限度地收集参数信息。
dir([object])
11.2.2 模块别名
当导入模块（或模块中的名称）时，我们可以使用as为模块（或模块中的名称）指定别名。语法如下：
import 模块名 as 模块别名
from 模块名 import 名称 as 名称别名
这样，我们就可以通过别名来访问模块（或模块中的名称）。但是，一旦指定别名后，原模块名（或原模块中的名称）将不再可用。
指定别名具有如下好处：
- 在使用import 或 from时，如果产生命名冲突，可以使用别名来解决。
- 如果模块或名称较长，可以使用简短的别名，减少输入量。
11.2.3 隐藏模块数据
因为使用import *的语法会在当前命名空间增加很多名称，为了减少import *所造成的影响，即名称冲突，我们可以有选择性的隐藏模块的数据，进而限制使用import *时，名称的导入。
隐藏模块数据可以采用两种方式：
- 将名称以下划线（_）开头。
- 定义__all__变量。
说明:
以上两种隐藏方式仅是限制使用import *语法导入的名称，并不是表示该名称无法在模块外访问。使用import其他方式导入，还是能够在模块外进行访问的。
- 以下划线（_）开头定义名称：
如果模块中定义的名称以_开头，则在使用import *语法时，这些名称不会导入到当前模块的命名空间中，即当前模块无法直接访问该名称。- all
如果使用from 模块 import *的语法，则默认情况下会导入模块中除_开头的所有名称，这容易与当前模块的命名造成冲突。我们可以定义__all__变量来限制导出名称的数量。当在模块中定义__all__变量时，该变量的值为一个字符串列表，只有列表中指定的名称才会导入到当前命名空间。- 两种方式的顺序
当在__all__变量中指定了以下划线（）开头的名称时会首先检查__all__变量，如果存在，会将__all__中指定的名称导入到当前的命名空间。如果不存在，则会将除下划线（）开头的名称导入到当前的命名空间。由判定顺序角度可以得知：__all__中即使指定以下划线（_）开头的名称，该名称依然可以成功导入到当前的命名空间中。
11.2.4 name
在编写模块时，我们可能需要对当前模块的功能进行测试。
可是，当我们在其他模块中导入当前模块时，测试内容就会得到执行，这并不是我们想要的。因此，我们不得不将其去掉或者注释。可是，在以后修改该模块时，例如，又增加了一个新的函数，我们还需要再写入新的测试代码来验证新增功能的正确性，如此反复，势必会带来一定的不方便性。
解决之道:
我们可以通过__name__属性来获取模块的名称。之前我们提过，模块会在两种情况下执行：
- 当模块由其他模块导入时。
- 当模块作为脚本，在命令行使用python 文件名.py执行时。
但是，两种执行方式，通过__name__获取的模块名称是不一致的。当模块由其他模块导入时，模块的名称就是文件的名称，而模块作为脚本执行时，模块的名称为__main__。因此，我们可以据此获取模块执行的方式。
11.3 模块搜索路径
当我们导入模块时，解释器会按照如下顺序搜索：
- 在解释器内建模块中搜索指定的模块名。例如，sys，math等。
- 作为脚本运行文件所在的路径。
- PYTHONPATH环境变量指定的路径。我们可以根据需要设置该路径，如果没有该环境变量，则忽略。
- 与Python安装相关的路径。这包含Python语言的内建模块（os, random模块），以及安装的第三方模块（beautifulsoup，numpy模块）所在的路径等。
我们可以通过sys模块的path属性获得路径信息。path的值（列表类型）就是由后三项按顺序组成的（后三项路径的并集）。解释器会在这些路径中寻找模块名.py文件。
解释器会按顺序进行查找，以先找到的为准。因此，如果在不同的路径中都存在满足条件的模块，会以先找到的为准。
11.4. 模块的缓存
当我们导入模块时，Python会缓存所加载模块编译后的版本。从实现的角度，就是将导入模块的文件（.py）编程成字节码文件（.pyc）。这样在下次运行时，就会检查字节码所对应的源文件在编译过后是否经过修改，即字节码文件是否是对应源文件的最新版本。如果不是最新版本，则会对源文件重新进行编译。如果已经是最新版本，则会从字节码文件中读取信息，这样可以加快模块的加载速度。
编译的字节码（*.pyc）文件是平台无关的，即不管在什么平台，只要Python源文件的内容相同，编译过后的字节码文件也相同。字节码文件会保存在与作为脚本运行文件相同路径下的__pycache__目录中。
格式为“模块名.解释器-版本.pyc”，例如，假设导入的模块为test，解释器为CPython3.6，则字节码文件名为“test.cpython-36.pyc”。
说明：
- 缓存字节码文件只是可以提供模块加载的速度，并不会提高模块运行的速度。
- 只有导入的模块才会生成字节码文件，作为脚本运行的文件不会生成字节码文件。
- 字节码文件可以脱离源文件而运行。