一，模块
通常情况下，模块/包是指包含一组特定功能的python脚本。
通常情况下，模块分为四个类别：
1，使用python编写的.py文件。
2，已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展。
3，把一系列模块组织到一起的文件夹。(注：文件夹下有一个__init__.py文件，该文件夹称之为包)
4，使用C编写并链接到python解释器的内置模块。
说明：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，他们能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，且针对同一个模块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称加载到内存了。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)。
二，模块的导入方式
a，使用模块之import
1，导入流程：
#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
提示:导入模块时到底执行了什么？
In fact function definitions are also ‘statements’ that are
‘executed’; the execution of a module-level function definition
enters the function name in the module’s global symbol table.
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。
2，关于名称空间：
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，把这个莫OK的名称空间当作全局名称空间，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的全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突。
#test.py import spam money=10 print(spam.money) ''' 执行结果： from the spam.py '''
#test.py import spam def read1(): print('========') spam.read1() ''' 执行结果: from the spam.py spam->read1->money 1000 '''
#test.py import spam money=1 spam.change() print(money) ''' 执行结果： from the spam.py '''
3，模块别名
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
1 import spam as sm 2 print(sm.money)
有两种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()
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)
b，使用模块之from....import....
1，import与from....import....的对比
#唯一的区别就是：使用from...import...则是将spam中的名字直接导入到当前的名称空间中，所以在当前名称空间中，直接使用名字就可以了、无需加前缀：spam.
#from...import...的方式有好处也有坏处
好处：使用起来方便了
坏处：容易与当前执行文件中的名字冲突
2，验证
#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 '''
#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 ========== '''
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 spam->read1->money 1000 '''
3，支持as操作。
from spam import read1 as read
4，一行导入多个名字。
from spam import read1,read2,money
5，from....import *
#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*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。
三，模块的重载
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，因而不会被清楚。
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。
四，py文件区分两种用途：模块与脚本
#编写好的一个python文件可以有两种用途： 一：脚本，一个文件就是整个程序，用来被执行 二：模块，文件中存放着一堆功能，用来被导入使用 #python为我们内置了全局变量__name__， 当文件被当做脚本执行时：__name__ 等于'__main__' 当文件被当做模块导入时：__name__等于模块名 #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 if __name__ == '__main__':
五，模块搜索路径
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
#模块的查找顺序 1、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 ps：python解释器在启动时会自动加载一些模块到内存中，可以使用sys.modules查看 2、如果没有，解释器则会查找同名的内建模块 3、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。 #sys.path的初始化的值来自于： The directory containing the input script (or the current directory when no file is specified). PYTHONPATH (a list of directory names, with the same syntax as the shell variable PATH). The installation-dependent default. #需要特别注意的是：我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。虽然每次都说，但是仍然会有人不停的犯错。 #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') #windows下的路径不加r开头，会语法错误 sys.path.insert(0,r'C:UsersAdministratorPycharmProjectsa') #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。
六：包
1、什么是包？
#官网解释 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。 #具体的：包就是一个包含有__init__.py文件的文件夹，所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来 #需要强调的是： 1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错 2. 创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包的本质就是一种模块
2、为何要使用包
包的本质就是一个文件夹，那么文件夹唯一的功能就是将文件组织起来
随着功能越写越多，我们无法将所以功能都放到一个文件中，于是我们使用模块去组织功能，而随着模块越来越多，我们就需要用文件夹将模块文件组织起来，以此来提高程序的结构性和可维护性
3、注意事项
#1.关于包相关的导入语句也分为import和from ... import ...两种，但是无论哪种，无论在什么位置，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。但对于导入后，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)。 #2、import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件 #3、包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间
七，包的使用。
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
八，绝对导入与相对导入
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..的方式最为起始（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
1 在glance/api/version.py 2 3 #绝对导入 4 from glance.cmd import manage 5 manage.main() 6 7 #相对导入 8 from ..cmd import manage 9 manage.main()
九，软件开发规范
