Python基础-模块与包

一、如何使用模块

上篇文章已经简单介绍了模块及模块的优点，这里着重整理一下模块的使用细节。

1. import

示例文件：spam.py，文件名spam.py,模块名spam

 #spam.py
 print('from the spam.py')

 money=1000

 def read1():
     print('spam->read1->money',1000)

 def read2():
     print('spam->read2 calling read')
     read1()

 def change():
     global money
     money=0

a. 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,且针对同一个模块可以import多次,为了防止重复导入，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到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 ：

 #test.py
 import spam     #只在第一次导入时才执行spam.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the spam.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 spam
 import spam
 import spam

 '''
 执行结果：
 from the spam.py
 '''

如果想重新执行已导入模块里顶层部分的代码，可以用 reload() 函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下：

 #test.py
 import spam     #第一次导入spam模块

 from importlib import reload    #导入reload函数
 reload(spam)        #可以重新载入spam模块；由于是引用内存中的spam模块，若载入之前spam文件发生修改，reload方法不会更新spam

 """
 from the spam.py
 from the spam.py
 """

我们可以从sys.module中找到当前已经加载的模块，sys.module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。

b. 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spam.money不冲突
 #test.py
 import spam
 money=10
 print(spam.money)

 '''
 执行结果：
 from the spam.py
 1000
 '''

 #测试二：read1与spam.read1不冲突
 #test.py
 import spam
 def read1():
     print('========')
 spam.read1()

 '''
 执行结果:
 from the spam.py
 spam->read1->money 1000
 '''

 #测试三：执行spam.change()操作的全局变量money仍然是spam中的
 #test.py
 import spam
 money=1
 spam.change()
 print(money)

 '''
 执行结果：
 from the spam.py
 1
 '''

c. 首次导入模块spam时会做三件事：

1. 为源文件(spam模块)创建新的名称空间，在spam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 spam（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spam来引用该命名空间。（这个名字和变量名没什么区别，都是‘第一类的’，且使用spam.名字的方式可以访问spam.py文件中定义的名字，spam.名字与test.py中的名字来自两个完全不同的地方）

d. 为模块起别名：import spam as sm

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，例如：

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

e. 在一行导入多个模块：import sys, os, re

2. from ... import ...

a. from spam import read1

对比import spam，会将源文件的名称空间'spam'带到当前名称空间中，使用时必须是‘spam.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spam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 spam 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spam.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spam.py中寻找全局变量money
 #test.py
 from spam import read1
 money=1000
 read1()
 '''
 执行结果:
 from the spam.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spam.py中找read1()
 #test.py
 from spam import read2
 def read1():
     print('==========')
 read2()

 '''
 执行结果:
 from the spam.py
 spam->read2 calling read
 spam->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
 #test.py
 from spam import read1
 def read1():
     print('==========')
 read1()

 '''
 执行结果:
 from the spam.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 spam 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spam.py中的名字money,仍然为1000

 '''
 from the spam.py
 100
 spam->read1->money 1000
 '''

b. 同样支持别名：

 from spam import read1 as read

c. 支持多行导入：

 from spam import (read1,
                   read2,
                   money) 

d. from spam import *

把spam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，因为在*中，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 spam import * #将模块spam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 spam.py
 1000
 <function read1 at 0x1012e8158>
 <function read2 at 0x1012e81e0>
 <function change at 0x1012e8268>
 '''

可以使用__all__来控制*（用来发布新版本）；在spam.py中新增一行：

__all__=['money','read1']    #这样在另外一个文件中用from spam import *就只能导入列表中规定的两个名字

3. reload()

考虑到性能的原因，每个模块只被导入一次,放入字典sys.module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.module中删除一个模块不就可以卸载了吗，注意了，你删了sys.module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
1 def func1():
     print('func1')

 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。

4. 把模块当作脚本执行

我们可以通过模块的全局变量__name__来查看模块名：

• 当做脚本运行：__name__ 等于'__main__'
• 当做模块导入：__name__=

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：

 #fib.py

 def fib(n):    # write Fibonacci series up to n
     a, b = 0, 1
     while b < n:
         print(b, end=' ')
         a, b = b, a+b
     print()

 def fib2(n):   # return Fibonacci series up to n
     result = []
     a, b = 0, 1
     while b < n:
         result.append(b)
         a, b = b, a+b
     return result

 if __name__ == "__main__":
     import sys
     fib(int(sys.argv[1]))

执行:

 #python fib.py <arguments>
 python fib.py 50 #在命令行

#运行结果：
#1 1 2 3 5 8 13 21 34

二、模块的搜索路径

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spam），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spam.py文件。

结论：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

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。

 >>> import sys
 >>> sys.path.append('/a/b/c/d')
 >>> 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')

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，来避免加载模块时性能下降。

三、编译python文件

为了提高模块的加载速度，Python缓存编译的版本，每个模块在__pycache__目录下的以module.version.pyc的形式命名，通常包含了python的版本号，如在CPython版本3.3，关于spam.py的编译版本将被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc，这种命名约定允许不同的版本，不同版本的Python编写模块共存。

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火.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。

提示：

• 模块名区分大小写，foo.py与FOO.py代表的是两个模块
• 可以使用-O或者-OO转换python命令来减少编译模块的大小

 -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
 由于一些程序可能依赖于assert语句或文档字符串，你应该在确认需要的情况下使用这些选项。

• 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
• 只有使用import语句时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

 模块可以作为一个脚本（使用python -m compileall）编译Python源

 python -m compileall /module_directory 递归着编译
 如果使用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

四、包

包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。

简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 该文件的内容可以为空。__init__.py用于标识当前文件夹是一个包。

 glance/                   #Top-level package

 ├── __init__.py      #Initialize the glance package

 ├── api                  #Subpackage for api

 │   ├── __init__.py

 │   ├── policy.py

 │   └── versions.py

 ├── cmd                #Subpackage for cmd

 │   ├── __init__.py

 │   └── manage.py

 └── db                  #Subpackage for db

     ├── __init__.py

     └── models.py

测试包目录结构

 #文件内容

 #policy.py
 def get():
     print('from policy.py')

 #versions.py
 def create_resource(conf):
     print('from version.py: ',conf)

 #manage.py
 def main():
     print('from manage.py')

 #models.py
 def register_models(engine):
     print('from models.py: ',engine)

测试包内模块文件内容

1. 包的使用

Packages are a way of structuring Python’s module namespace by using “dotted module names”
　 包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法

注意事项：

• 在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如item.subitem.subsubitem,但都必须遵循这个原则
• 对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)
• 对比import item 和from item import name的应用场景：如果我们想直接使用name那必须使用后者

2. import

我们在与包glance同级别的文件中测试

 import glance.db.models
 glance.db.models.register_models('mysql') 

3. from ... import ...

需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个，不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法

我们在与包glance同级别的文件中测试

 from glance.db import models
 models.register_models('mysql')

 from glance.db.models import register_models
 register_models('mysql')

4. __init__.py

不管是哪种方式，只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下)，这个文件可以为空，但是也可以存放一些初始化包的代码。

5. from glance.api import *

在讲模块时，我们已经讨论过了从一个模块内导入所有*，此处我们研究从一个包导入所有*。

此处是想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下__init__.py文件中定义的名字，我们可以在这个文件中定义__all___:

 #在__init__.py中定义
 x=10

 def func():
     print('from api.__init.py')

 __all__=['x','func','policy']

此时我们在与glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容（versions仍然不能导入）。

6. 绝对导入和相对导入

我们的最顶级包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：

• 绝对导入：以glance作为起始
• 相对导入：用.或者..的方式作为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）

例如：我们在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py

 在glance/api/version.py

 #绝对导入
 from glance.cmd import manage
 manage.main()

 #相对导入
 from ..cmd import manage    #..表示上级目录，此处指cmd目录的上级目录glance
 manage.main()

测试结果：注意一定要在与glance同级的文件中测试

from glance.api import versions 

注意：在使用pycharm时，有的情况会为你多做一些事情，这是软件相关的东西，会影响你对模块导入的理解，因而在测试时，一定要回到命令行去执行，模拟生产环境。

特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。

比如我们想在glance/api/versions.py中导入glance/api/policy.py，有的同学一抽这俩模块是在同一个目录下，十分开心的就去做了，它直接这么做：

 #在version.py中

 import policy
 policy.get()

没错，我们单独运行version.py是一点问题没有的，运行version.py的路径搜索就是从当前路径开始的，于是在导入policy时能在当前目录下找到;

但是你想啊，你子包中的模块version.py极有可能是被一个glance包同一级别的其他文件导入，比如我们在与glance同级下的一个test.py文件中导入version.py，如下：

 from glance.api import versions

 '''
 执行结果:
 ImportError: No module named 'policy'
 '''

 '''
 分析:
 此时我们导入versions在versions.py中执行
 import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py,
 这必然是找不到的
 '''

7. 单独导入包

单独导入包名称时不会导入包中所有包含的所有子模块，如：

 #在与glance同级的test.py中
 import glance
 glance.cmd.manage.main()

 '''
 执行结果：
 AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd'

 '''

解决方法：

 #glance/__init__.py     修改该文件
 from . import cmd       #.代表当前目录

 #glance/cmd/__init__.py
 from . import manage    

执行：

 #在与glance同级的test.py中
 import glance
 glance.cmd.manage.main()

参考资料：

1. http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6379069.html

2. http://www.runoob.com/python/python-modules.html