python模块

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模块介绍

1、什么是模块？

模块就是一组功能的集合体，我们的程序可以导入模块来复用模块里的功能。

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常见的场景：一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py，模块名为spam，可以通过import spam使用。
在python中，模块的使用方式都是一样的，但其实细说的话，模块可以分为四个通用类别：　
　　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

2、为何要使用模块？

1、从文件级别组织程序，更方便管理 随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，实现了功能的重复利用

2、拿来主义，提升开发效率 同样的原理，我们也可以下载别人写好的模块然后导入到自己的项目中使用，这种拿来主义，可以极大地提升我们的开发效率

ps： 如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。

3、以spam.py为例来介绍模块的使用：文件名spam.py,模块名spam

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#spam.py
print('from the spam.py')
 
money=1000
 
def read1():
    print('spam模块：',money)
 
def read2():
    print('spam模块')
    read1()
 
def change():
    global money
    money=0

使用模块之import

1、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的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，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 

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#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

2、在第一次导入模块时会做三件事，重复导入会直接引用内存中已经加载好的结果

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。

3、被导入模块有独立的名称空间

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

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#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

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#test.py
import spam
def read1():
    print('========')
spam.read1()
 
'''
执行结果:
from the spam.py
spam模块：1000
'''

测试三：执行spam.change()操作的全局变量money仍然是spam中的

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#test.py
import spam
money=1
spam.change()
print(money)
 
'''
执行结果：
from the spam.py
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'''

4、为模块名起别名

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

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import spam as sm
print(sm.money)

有两中sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不同的sql功能

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#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

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

5、在一行导入多个模块（不推荐）

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import sys,os,re

使用模块之from … import…

1、from…import…的使用

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from spam import read1,read2

2、from…import 与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

验证一：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

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#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
'''

验证二：如果当前有重名read1或者read2，那么会有覆盖效果

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#test.py
from spam import read1
def read1():
    print('==========')
read1()
'''
执行结果:
from the spam.py
==========
'''

验证三：导入的方法在执行时，始终是以源文件为准的

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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
'''

3、也支持as

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。

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 *就这能导入列表中规定的两个名字

模块的重载 (了解)

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。

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__':

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

搜索路径：
当一个命名为spam的模块被导入时
解释器首先会从内建模块中寻找该名字
找不到，则去sys.path中找该名字

sys.path从以下位置初始化
1 执行文件所在的当前目录
2 PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法一样）
3 依赖安装时默认指定的

注意：在支持软连接的文件系统中，执行脚本所在的目录是在软连接之后被计算的，换句话说，包含软连接的目录不会被添加到模块的搜索路径中

在初始化后，我们也可以在python程序中修改sys.path,执行文件所在的路径默认是sys.path的第一个目录，在所有标准库路径的前面。这意味着，当前目录是优先于标准库目录的，需要强调的是：我们自定义的模块名不要跟python标准库的模块名重复，除非你是故意的。

编译python文件（了解）

为了提高加载模块的速度，强调强调强调：提高的是加载速度而绝非运行速度。python解释器会在pycache目录中下缓存每个模块编译后的版本，格式为：module.version.pyc。通常会包含python的版本号。例如，在CPython3.3版本下，spam.py模块会被缓存成pycache/spam.cpython-33.pyc。这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存。

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使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，不是用来加密的。

python解释器在以下两种情况下不检测缓存
1 如果是在命令行中被直接导入模块，则按照这种方式，每次导入都会重新编译，并且不会存储编译后的结果（python3.3以前的版本应该是这样）

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python -m spam.py

2 如果源文件不存在，那么缓存的结果也不会被使用，如果想在没有源文件的情况下来使用编译后的结果，则编译后的结果必须在源目录下

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sh-3.2# ls
__pycache__ spam.py
sh-3.2# rm -rf spam.py 
sh-3.2# mv __pycache__/spam.cpython-36.pyc ./spam.pyc
sh-3.2# python3 spam.pyc 
spam

提示：
1.模块名区分大小写，foo.py与FOO.py代表的是两个模块
2.你可以使用-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，你应该在在确认需要
的情况下使用这些选项。
3.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

4.只有使用import语句是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