【290】Python 模块

1. import 语句（模块的引入）
2. from...import 语句
3. from...import * 语句
4. dir() 函数
5. Python 中的包
- 5.1 在 *.py 文件中引用自定义包
- 5.2 在控制台中引用自定义包
6. PYTHONPATH 变量

Python 模块 (Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和 Python 语句。
模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。
把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。
模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。

1. import 语句（模块的引入）

模块定义好后，我们可以使用 import 语句来引入模块，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]

比如要引用模块 math，就可以在文件最开始的地方用 import math 来引入。在调用 math 模块中的函数时，必须这样引用：

模块名.函数名

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

需要将以下两个文件放置在同一个文件夹内（自动搜索当前目录）

目录结构如下：

...
  |--support.py
  |--test.py

源代码如下：

support.py

# coding=utf-8

def print_func( par ):
	print "Hello : ", par
	return

test.py

# coding=utf-8
# 导入模块
import os
import support
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

# 用于暂停显示，否则窗体会一闪而过
os.system("pause")

以上实例输出结果：

Hello : Runoob

2. From…import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：

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

例如，要导入模块 math 的 log 和 log10 函数，使用如下语句：

>>> from math import log, log10
>>> log(2)
0.6931471805599453

这个声明不会把整个 math 模块导入到当前的命名空间中，它只会将 math 里的 log/log10 单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。

3. From…import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。
例如我们想一次性引入 math 模块中所有的东西，语句如下：

from math import *

4. dir() 函数

dir() 函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。
返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。如下一个简单的实例：

>>> import math
>>> content = dir(math)
>>> print content
['__doc__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 
'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 
'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'modf', 'pi', 
'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']

在这里，特殊字符串变量__name__指向模块的名字，__file__指向该模块的导入文件名。

5. Python 中的包

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。__int__.py用于标识当前文件夹是一个包。
存在两种引用方式，其一为引用所需要的函数，可以直接使用，其二为引用所有的文件，使用时需要模块名+函数名形式

5.1 在 *.py 文件中引用自定义包

☀☀☀<< 举例 >>☀☀☀
引用全部函数形式：目录结构如下

...
  |--test.py
  |--package_01
       |--__init__.py
       |--module_1.py
       |--module_2.py

源代码如下：

package_01/module_1.py

# coding=utf-8

def run_11():
	print "I'm in run_11"

def run_12():
	print "I'm in run_12"

package_01/module_2.py

# coding=utf-8

def run_21():
	print "I'm in run_21"

def run_22():
	print "I'm in run_22"

现在，在 package_runoob 目录下创建 __init__.py，__init__.py可以为空，只要它存在，就表明此目录应被作为一个package处理。当然，__init__.py 中也可以设置相应的内容。
本例中 __init__.py 设置为空，然后是 test.py 文件

test.py

# coding=utf-8

# 将包内的函数导入，用的时候可以直接写函数名称
from package_1.module_1 import run_11
from package_1.module_1 import run_12
from package_1.module_2 import run_21
from package_1.module_2 import run_22

run_11()
run_12()
run_21()
run_22()

以上实例输出结果如下：

I'm in run_11
I'm in run_12
I'm in run_21
I'm in run_22

☀☀☀<< 举例 >>☀☀☀
引用全部函数形式：目录结构如下

...
  |--test1.py
  |--package_01
       |--__init__.py
       |--module_1.py
       |--module_2.py

源代码如下：

module_1.py 与 module_2.py 和上面文件内容一样，主要看 __init__.py 与 test1.py 文件中的内容

__init__.py

# coding=utf-8

# 将其他文件名包含进来
__all__ = ['module_1', 'module_2']

test1.py

# coding=utf-8

# 将包全部导入，用的时候需要通过 模块.函数 的形式
from package_1 import *

module_1.run_11()
module_1.run_12()
module_2.run_21()
module_2.run_22()

运行结果与上面一样

说明：如果在 module_2 中调用 module_1 的函数，操作如下：

module_2.py

...
def a():
	# 导入包
	import package_01
	# 直接完整调用 module_1 中的函数
	package_01.module_1.fuc()
...

参考：Python中__init__.py文件的作用详解

5.2 在控制台中引用自定义包

具体内容如上所示，调用源码如下：

>>> import sys
>>> # 添加包所在的文件夹
>>> sys.path.append(r"D:package2")
>>> # 以下内容与 5.1 一致
>>> from package_1 import *
>>> module_1.run_11()
I'm in run_11
>>> module_1.run_12()
I'm in run_12

6. PYTHONPATH 变量

作为环境变量，PYTHONPATH 由装在一个列表里的许多目录组成。

当你导入一个模块，Python 解析器对模块位置的搜索顺序是：

    1、当前目录
    2、如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。
    3、如果都找不到，Python会察看默认路径。模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。

通过将变量添加到 PYTHONPATH 变量中，就可以直接引用相应的包，如下将“D:3-StudyPythonModule”添加到 PYTHONPATH 变量中

计算机 → 属性 → 高级系统设置 → 高级 → 环境变量 → 系统变量 → 新建 → 变量名：PYTHONPATH（大小写都可以） → 变量值：D:3-StudyPythonModule

参考：Setting up PythonPath (Python Path) system variable for Windows (Blender)

查看与使用

>>> import sys
>>> sys.path
['D:\03-Study\Python\Module', ...]
>>> # 可以直接引入自定义包
>>> from arcpy_diy import *
>>> mxd = ap.getCurrentMxd()
>>> df = ap.getDataFrame_0()
>>> lyrs = ap.getLyrs()

包内部的函数

# coding=utf-8

import arcpy

def getLyrs():
	# 特别注意，直接拷过来代码会出错
	# 原因是拷过来的代码缩进是空格
	# 与自动缩进的 tab 键是不同的
	# 因此需要特别将空格删除，通过选中可看出区别
	"获取当前 mxd 文件的所有图层"
	mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
	lyrs = arcpy.mapping.ListLayers(mxd)
	return lyrs

def getCurrentMxd():
	"获取当前 mxd 文件的 mxd"
	mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
	return mxd

def getDataFrame_0():
	"获取当前 mxd 文件的第一个数据框架"
	mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
	df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]
	return df

def zoomToLyr( index ):
	"将地图缩放到指定的图层"
	mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
	df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]
	lyrs = arcpy.mapping.ListLayers(mxd)
	df.extent = lyrs[index].getExtent()

def setEnvWorkspace( path ):
	"设置环境变量"
	arcpy.env.workspace = path

def exportToJpeg( name ):
	"将地图文档出图"
	mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")
	df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]
	arcpy.mapping.ExportToJPEG(mxd, arcpy.env.workspace+"\"+name, resolution=300)