模块和包

 模块和包

模块: 什么是模块?

1.  .py 文件   

2. c语言编译之后的文件:写好的代码集合,直接调用他的功能. 

为什么要有模块?

内存空间是有限的,存放在硬盘里.当需要的时候加载到内存,把丰富的功能封装在一个文件里.等用的时候直接导入内存就可以使用.

有哪些种类的模块?

1.内置模块 : re  time  sys  os

2.扩展模块(第三方): django  pip3  install

3.自定义模块:

模块: 功能独立, 防止代码过长.

自定义模块:

自定义模块的创建,导入,模块名

注意模块名需要符合变量命名规范.

导入模块的时候,pycharm的报错提示是不可靠的.

导入一个模块就是import  文件名     不带 .py

模块的命名空间:

　　每一个模块的导入都会创建一个属于自己的命名空间.

1.模块导入的过程到底做了哪些事?

   1,创建一个属于这个模块的命名空间

　2.执行这个模块中的代码

　3.创建一个应用来调用这个模块命名空间中的名字.

　4.把导入的模块和内存地址存到sys.modules中

2.这个模块会被重复导入吗?

 这个模块不会被重复导入

import  sys

import  my_module

print(sys.modules)

print(sys.modules["my_module"])

print(my_module)

内存中所有被导入的模块都会存储在sys.modules字典中.这个字典的key就是这个模块的名字,value是这个模块的内存地址.

模块导入之后,可以直接使用这个模块中的函数和变量

print(my_module.flag)

my_module.read1()

my_module.read2()

import  my_module  as  m

可以给导入的模块进行重命名,重命名之后新的名字会出现在内存空间中来作为模块的引用.但是原模块名就不内阁在文件中使用了. 用处:1.模块名太长. 2.方法名都一样,(下面举个栗子)

例:序列化:  json   pickle 提供序列化功能,帮助用户对***进行序列化

def  dump(somthing , m = "json"):

　　if  m == "json" : import  json  as m

　　else: import  pickle  as  m

　　m.dumps(somthing)

导入多个模块:

1.都写在文件的开始.

2.顺序:先导入内置的,再导入扩展的,最后导入自定义的.

import  os

import  sys

import  flash 　　#扩展的web框架

import  requests　　#请求url

import  my_module

导入多个模块:

import  os  as o , sys  as  s, flask  as  f

 

from import

模块的命名空间.

在导入模块的时候发生了什么?

只导入模块中的某一个名字,其他没有导入的不能直接使用

为模块起别名  as

导入多个名字:

可以from  模块  import  名字1,名字2

也可以from  模块  import  *      #一般情况下不用.

import  my_module

导入这个模块,相当于执行一个模块

导入模块,模块名作为这个模块命名空间的一个引用

可以使用模块名随意地使用这个命名空间中的名字.

from  my_module  import flag

from  import 仍然会在导入模块的时候执行整个模块

仍然会把模块中所有的名字存在一个属于这个模块的命名空间中.

区别在于:实用模块中名字的时候不需要再带着模块名,而是导入了什么名字,就是用什么名字.没有导入的名字不能使用.

flag = False

print(flag)

read2()　　#不能使用,会报错

my_module.read1()　　#不能使用,会报错

import  和 from  import都会完整的执行这个my_module文件,在from import没有被导入的其他名字就不能用了.

导入多个名字和重命名语法

from  my_module  import  flag  as f, read1  as r

print(f)

from my_module import *  == from my_module import flag,read1,read2

print(flag)

read1()

如果导入一个模块,这个模块中假设有20个方法,只用一个,用from  模块  import  这个方法.

如果需要用10个   用import 模块  这个方法

* 和 __all__(__all__只和 * 相关)

如果不定义__all__,默认*可以导入这个模块中的所有名字.

如果定义了__all__,那么只有出现在all这个列表中的名字可以被 * 导入.

模块的循环引用:一定会报错,只要涉及到文件的导入,永远不能成循环,否则会报错

模块的加载与修改(了解)

import  importlib

import.reload(模块名)

上面是模块的修改.只有测试的时候使用,正式代码不用.

例:

import  time

import  importlib

import  my_module

print(my_module.flag)

time.sleep(20)

importlib.reload(my_module)　　#测试

print(my_module.flag)

 

把模块当做脚本来执行(*****)

if  __name__ == "__main__":下面的代码只有在直接执行这个文件的时候才被执行.

from  my_module  import login

__name__ 是py文件中的一个内置的变量.

当直接执行这个py文件的时候,这个文件中的__name__就是"__main__",当以模块的形式导入这个py文件的时候,这个文件中的__name__就是模块名的字符串.

if  __name__ == "main":

写在这段代码下面的所有内容只有在当前稳健被直接run的时候才会执行 . 被导入的时候不会被执行,

脚本 : 就是一个被直接执行run的文件.

模块搜索路径:

import  sys

print(sys.path)

第一个元素是当前执行的.py文件所在目录.所以同目录下的py文件的导入 都不会报错.如果要导入的文件不是同目录下的,需要修改sys.path目录.

import  sys

print(sys.path)

导入模块的时候,从这个列表中的目录下去找

sys.path.append(r"要导入的文件目录")

import  core

core.login()

包 : 导入模块常用的两种方法

import

from  import

导入包:

__init__文件,在导入包的时候执行这个包下的__init__方法.

绝对导入:永远要注意路径的问题.

相对导入:永远不要直接执行使用了相对导入的文件

__all__ 和* :也不是完美的,但是可以简化操作.

例: 在policy 文件中用get方法,要使用get方法,得先导入policy.

import  glance .api.policy　　#只能也必须精确到模块

glance.api.policy.get()

import glance .api.policy as policy　　#也只能必须精确到模块

policy.get()

from glance.api  import policy(这个位置不能有点)

policy.get()　　#凡是在导入时带点的,点的左边都必须是一个包.

如果导入的是一个包的名字而不是一个py文件的名字,就会直接执行这个包下面的__init__.py,除此之外什么也不会做.

import sys

print(sys.path)

import glance　　#glance文件下有api文件夹,api文件夹中有policy文件

glance.api,policy.get()

import  glance

使用相对导入,不能直接执行使用了相对导入的文件;必须将这个存在着相对导入的包作为一个整体来使用.

只写了一个包,这个包对外提供功能,而不是用来直接执行这个包中的某个py文件的时候才会用到相对导入.

软件的开发规范(*********必须了解)