Python模块

模块就是程序

模块是更高级的封装。说到封装，我们学了什么类型的封装：

• 容器（列表、元组、字符串、字典等），是对数据的封装
• 函数，是对语句的封装
• 类，是对方法和属性的封装，也就是对函数和数据的封装

现在我们要学的模块，就是程序的封装，保存的每一个 .py 结尾的文件，都是一个独立的模块。

命名空间

命名空间(namespace) 表示 标识符(identifier) 的可见范围。一个标识符可在多个命名空间中定义，它 在不同命名空间中的含义是互不相干的。
在 Python 中，每个模块都会维护一个独立的命名空间，如果你只是通过 import 模块名 来导入的话，要用 模块名.函数名 才能正常使用模块中的函数。

导入模块

导入模块有三种方法。

1. import 模块名

   • 直接使用 import，但是在调用模块中的函数时，要加上模块的命名空间
   • 这种方法如果模块名太长的话，不是很方便

2. from 模块名 import 函数名

   • 这种导入方法会直接将模块的命名空间覆盖过来，调用时不用加上命名空间
   • 函数名用通配符 星号* 代替可以导入模块的所有命名空间，这样可能会陷入名字混乱的局面，不建议

3. import 模块名 as 新名字

   • 这种方法可以给命名空间取个较简单的新名字，又不会污染命名空间，建议使用

__name__=’__main__’

模块是用来 组织 Python 的代码，还能 实现代码的重用。
但是模块可以导入模块，在运行模块的时候可能会执行导入模块的测试语句。
所以，要使用模块的 __name__属性。如果模块是主模块，__name__ = ‘__main__’。
因而模块中经常见到：if __name__==’__main__’ 这句代码，这个 if 语句下再写测试语句，这样在别人调用自己的模块时，就不会执行测试语句了。

搜索路径

Python 模块的导入需要一个路径搜索的过程。在 Python 预定义好的搜索路径 中寻找对应的模块文件：如果有，则导入；如果没有，则导入失败。
而这个搜索路径，就是一组目录，可以通过 sys 模块中的 path 变量显示出来（不同的机器上显示的路径信息可能不同）

• 列出的这些路径都是 Python 在导入模块操作时回去搜索的。但是 site-package 目录是最佳选择，因为它生来就是做这些事情的。
• 搜索路径也是可以扩展的，使用 sys.path.append() 就可以扩展搜索路径了。

包

实际上，一个大型的系统有成千上万的模块也是很正常的事。单单用模块来定义 Python 的功能显然还不够，如果都放在一起显然不好管理，而且还有命名冲突的可能。因此，Python 也出现了包的概念。
Python 中的包的实现要比 Java 中更为简洁。如何创建一个包：

1. 创建一个文件夹用于存放相关模块，文件夹的名字就是包的名字
2. 在文件夹中创建一个 __init__.py 的模块文件，内容可以为空
   • 这一步是必要的，内容可以为空，也可以写一些初始化代码。这一条是 Python 的规定，这样子可以告诉 Python 这个文件夹是包
3. 将相关模块放入文件夹中

像个极客一样去思考

“Python 自己带着电池”，Python 附带安装了 Python 标准库。标准库中的模块极其有用，现在我们要学习：如何自主学习这些模块？
利用 Python 的官方文档，与 Java Document 一样。Python 的官方文档由几部分组成：

1. What’s new in Python 3.7? or all “What’s new” documents since 2.0

   • Python3.7 的新内容，或者是列举 2.0 document 的新内容

2. Tutorial

   • Python 的基本语法

3. Library Reference

   • Python 官方枕边书，详细列举了 Python 所有内置函数和标准库的各个模块

4. Installing Python Modules

   • 安装第三方模块

5. Disturbing Python Modules

   • 发布第三方模块

6. Language Reference

   • 讨论 Python 的语法与设计哲学

7. Python Setup and Usage

   • 各个平台上 Python 的安装和使用

8. Python HOWTOs

   • 深入探讨一些特定主题

9. Extending and Embedding

   • 介绍如何用 C 和 C++ 开发 Python 的扩展模块

10. FAQs

    • 常见问题的解决

• 另外值得一提的是 PEP(Python Enhancement Proposal)，Python 的增强建议书，用来规范与定义 Python 的各种增强与延伸功能的技术规格，让 Python 统一

  • PEP1 是 PEP 本身的规范定义
  • PEP3000 是 Python3 的相关技术规格
  • PEP8 定义了 Python 代码的风格指南

• 对一个模块查看 __all__ 属性，可以直接获取可供调用接口的信息

  • 不是所有的模块都有，建议编写这个属性
  • from 模块名 import * ：只导入 __all__ 属性这个列表里的名字（如果没有，则导入所有不以下划线开头的名字）

• 模块的 __all__ 属性可以查看源代码位置