From 546e7d3ec14f6e7a7bff2d07abdd0cda1c44d2bf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zhouzhongping Date: Mon, 6 Nov 2023 17:43:31 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Python=EF=BC=9A=E6=A8=A1=E5=9D=97=E5=92=8C?= =?UTF-8?q?=E5=8C=85?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../Python/入门/模块和包.md | 153 +++++++++++++++--- 1 file changed, 132 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/wiki/programming-language/Python/入门/模块和包.md b/wiki/programming-language/Python/入门/模块和包.md index f24c65fc..692cd875 100644 --- a/wiki/programming-language/Python/入门/模块和包.md +++ b/wiki/programming-language/Python/入门/模块和包.md @@ -10,36 +10,69 @@ sidebar_position: 7 author: 7Wate date: 2023-08-03 --- -在编程语言中,我们常常会看到各种不同级别的封装,如代码块、函数、类、模块,甚至包,每个级别都会进行逐级调用。**在Python中,一个`.py`文件就被看作是一个模块,这实际上是比类级别更高的封装。**在其他的编程语言中,被导入的模块通常被称为库。 + +在编程语言中,我们常常会看到各种不同级别的封装,如代码块、函数、类、模块,甚至包,每个级别都会进行逐级调用。在 Python 中,一个 `.py` 文件就被看作是一个模块。这实际上是比类级别更高的封装。在其他的编程语言中,被导入的模块通常被称为库。 ## 模块 -在 Python 中,模块可以分为**自定义模块、内置模块(标准模块)和第三方模块。**使用模块主要有以下几个好处: +在 Python 中,模块可以分为自定义模块、内置模块(标准模块)和第三方模块。使用模块主要有以下几个好处: -- **提高了代码的可维护性。**通过将代码拆分为多个模块,可以降低每个模块的复杂性,更容易进行理解和维护。 -- **重用代码。**当一个模块编写完毕,就可以被其他的模块引用。这避免了“重复造轮子”,允许开发者更加专注于新的任务。 -- **避免命名冲突。**同名的类、函数和变量可以分别存在于不同的模块中,防止名称冲突。但也要注意尽量避免与内置函数名(类名)冲突。 +- 提高了代码的可维护性。通过将代码拆分为多个模块,可以降低每个模块的复杂性,更容易进行理解和维护。 +- 重用代码。当一个模块编写完毕,就可以被其他的模块引用。这避免了“重复造轮子”,允许开发者更加专注于新的任务。 +- 避免命名冲突。同名的类、函数和变量可以分别存在于不同的模块中,防止名称冲突。但也要注意尽量避免与内置函数名(类名)冲突。 ### 自定义模块 -自定义模块是开发者根据实际需求编写的代码,封装为模块方便在多个地方使用。 +自定义模块是开发者根据实际需求编写的代码,封装为模块方便在多个地方使用。当创建一个新的 Python 文件时,比如 `mymodule.py`,我们就创建了一个名为 `mymodule` 的模块,可以通过 `import mymodule` 来导入和使用。 + +```python +# mymodule.py +def hello(): + print("Hello, World!") +``` + +```python +# main.py +import mymodule + +mymodule.hello() # 输出 "Hello, World!" +``` ### 标准模块 -Python 拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数值、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由 Python 标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML 处理等额外的功能。如文本处理、文件系统操作、操作系统功能、网络通信、W3C 格式支持等。 +Python 拥有一个强大的标准库。Python 语言的核心只包含数值、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数,而由 Python 标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML 处理等额外的功能。如文本处理、文件系统操作、操作系统功能、网络通信、W3C 格式支持等。 + +Python 标准库中的模块可以直接通过 `import` 语句来导入。比如,我们可以导入 `math` 模块,使用其中的 `sqrt` 函数来求平方根: + +```python +import math + +print(math.sqrt(16)) # 输出 4.0 +``` ### 第三方模块 -Python 拥有大量的第三方模块,这也是其核心优点之一。这些模块通常在 Python 包管理系统 [PyPI](https://pypi.python.org/) 中注册,你可以通过 pip 工具来安装。 +Python 拥有大量的第三方模块,这也是其核心优点之一。这些模块通常在 Python 包管理系统 [PyPI](https://pypi.python.org/) 中注册,你可以通过 `pip` 工具来安装。 + +比如,我们可以通过 `pip install requests` 来安装 `requests` 模块,然后在代码中使用它发送 HTTP 请求: + +```python +import requests + +response = requests.get('https://www.python.org') +print(response.status_code) # 输出 200 +``` ## 包 -Python 为了避免模块名冲突,又引入了按目录来组织模块的方法,称为包(Package)。**包是模块的集合,比模块又高一级的封装。**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。**一般来说,包名通常为全部小写,避免使用下划线。** +Python 为了避免模块名冲突,又引入了按目录来组织模块的方法,称为包(Package)。包是模块的集合,比模块又高一级的封装。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。一般来说,包名通常为全部小写,避免使用下划线。 ### 标准包 标准包就是文件夹下必须存在 `__init__.py` 文件,该文件的内容可以为空。如果没有该文件,Python 无法识别出标准包。Python 中导入包后会初始化并执行 `__init__.py` 进行初始化;在 `__init__.py` 中,如果将`__all__` 定义为列表,其中包含对象名称的字符串,程序就可以通过 * 的方式导入。 +例如,我们有以下的目录结构: + ```markdown test.py package_runoob @@ -48,20 +81,22 @@ package_runoob |-- runoob2.py ``` +它们的代码如下: + ```python # package_runoob/runoob1.py def runoob1(): - print "I'm in runoob1" + print("I'm in runoob1") # package_runoob/runoob2.py def runoob2(): - print "I'm in runoob2" + print("I'm in runoob2") # package_runoob/__init__.py if __name__ == '__main__': - print '作为主程序运行' + print('作为主程序运行') else: - print 'package_runoob 初始化' + print('package_runoob 初始化') # test.py from package_runoob.runoob1 import runoob1 @@ -78,7 +113,7 @@ runoob2() ## 模块和包的导入 -Python 模块是一个包含 Python 定义和语句的文件,模块可以定义函数,类和变量。模块也可以包含可执行的代码。**包是一种管理 Python 模块命名空间的形式,采用"点模块名称"。** +Python 模块是一个包含 Python 定义和语句的文件,模块可以定义函数,类和变量。模块也可以包含可执行的代码。包是一种管理 Python 模块命名空间的形式,采用"点模块名称"。 ### 导入方式 @@ -137,6 +172,78 @@ def func(): func() # func 从 module_a 导入被 main 中的 func 覆盖 ``` +### 绝对导入 + +绝对导入使用模块的完整路径来导入。这个路径是从项目的根目录开始的,也就是说,从 Python 解释器开始搜索模块的路径。让我们通过一个示例来理解绝对导入。 + +假设我们有以下项目结构: + +```markdown +myproject/ +│ +├── main.py +│ +└── mypackage/ + ├── __init__.py + ├── module_a.py + └── subpackage/ + ├── __init__.py + └── module_b.py +``` + +在这个项目中,我们有一个主程序 `main.py` 和一个包 `mypackage`,包含了模块 `module_a.py` 和一个子包 `subpackage`,包含了模块 `module_b.py`。 + +在 `main.py` 中,我们可以使用绝对导入来导入 `module_a.py`: + +```python +# main.py +import mypackage.module_a +``` + +在这里,`mypackage`是项目的根目录,所以我们使用完整的路径来导入`module_a`。 + +同样,在`module_b.py`中,我们可以使用绝对导入来导入`module_a.py`: + +```python +# mypackage/subpackage/module_b.py +import mypackage.module_a +``` + +#### 适用场景 + +绝对导入的适用场景包括: + +- 明确:绝对导入提供了清晰的模块路径,使得其他开发人员更容易理解模块之间的关系。 +- 项目结构不变:当项目结构发生变化时,绝对导入不需要更新导入路径。 +- 可移植性:如果一个包被设计成可以独立安装并作为第三方库使用,绝对导入是更好的选择。 + +### 相对导入 + +相对导入是基于当前模块文件的目录结构的。使用`.`表示当前目录,`..`表示父目录,以此类推。相对导入通常用在包内部,当模块之间互相导入时。让我们通过示例来理解相对导入。 + +在`module_b.py`中,我们可以使用相对导入来导入同一包下的`module_a.py`: + +```python +# mypackage/subpackage/module_b.py +from .. import module_a +``` + +在这里,`..`表示上一级目录,即`mypackage`,然后我们导入了`module_a`。 + +#### 注意事项 + +相对导入需要一些额外的注意事项: + +- 相对导入只能用于包内部模块之间的导入,不能用于顶级模块或脚本。 +- 如果直接运行一个包含相对导入的模块,可能会导致`ImportError`。 + +#### 适用场景 + +相对导入通常更适合以下情况: + +- 包内部导入:当你在包内部工作时,相对导入可以更好地保持模块的封装性和可移植性。 +- 封装和模块重构:相对导入在包内部重构时特别有用,因为它减少了需要更改的导入语句的数量。 + ### 模块路径搜索顺序 当我们尝试导入一个模块时,Python 解释器对模块位置的搜索顺序是: @@ -158,24 +265,24 @@ print(sys.path) ### 命名空间类型 -![img](https://static.7wate.com/img/2022/11/20/7ee3813629181.png) - Python有三种命名空间: - **内置名称(built-in names)**:Python语言内置的名称,如函数名`abs`、`char`和异常名称`BaseException`、`Exception`等。 - **全局名称(global names)**:模块中定义的名称,包括模块的函数、类、导入的模块、模块级别的变量和常量。 - **局部名称(local names)**:函数中定义的名称,包括函数的参数和局部定义的变量。 +![img](https://static.7wate.com/img/2022/11/20/7ee3813629181.png) + ### 作用域 -作用域定义了命名空间可以直接访问的代码段,决定了在哪一部分程序可以访问特定的变量名。Python的作用域一共有4种,分别是: +作用域定义了命名空间可以直接访问的代码段,决定了在哪一部分程序可以访问特定的变量名。Python 的作用域一共有4种,分别是: ![img](https://static.7wate.com/img/2022/11/20/1e3af056f1ac0.png) -- **L(Local)**:最内层,包含局部变量,比如一个函数/方法内部。 -- **E(Enclosing)**:包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数,一个函数(或类)A里面又包含了一个函数B,那么对于B中的名称来说A中的作用域就为nonlocal。 -- **G(Global)**:当前脚本的最外层,比如当前模块的全局变量。 -- **B(Built-in)**: 包含了内建的变量/关键字等,最后被搜索。 +- L(Local):最内层,包含局部变量,比如一个函数/方法内部。 +- E(Enclosing):包含了非局部(non-local)也非全局(non-global)的变量。比如两个嵌套函数,一个函数(或类)A里面又包含了一个函数 B,那么对于 B 中的名称来说 A 中的作用域就为 nonlocal。 +- G(Global):当前脚本的最外层,比如当前模块的全局变量。 +- B(Built-in): 包含了内建的变量/关键字等,最后被搜索。 变量的查找顺序是:L --> E --> G --> B。 @@ -222,3 +329,7 @@ outer() # 调用内置函数 print(abs(-5)) # 输出 5 ``` + +这个例子展示了 Python 中的作用域和命名空间的概念。在函数 `foo` 中,变量 `x` 和 `z` 是局部变量,只在 `foo` 函数内部可见。函数 `bar` 和 `baz` 改变了 `z` 的作用域,`bar` 定义 `z` 为封闭作用域(`foo` 函数的作用域),而 `baz` 定义 `z` 为全局作用域。函数 `outer` 和 `inner` 展示了封闭作用域变量的使用,`outer` 函数内的 `y` 变量在 `inner` 函数中也可见。 + +最后,我们调用了内置函数 `abs`,这是一个内置命名空间的例子。所有的内置函数和关键字都在 Python 的内置命名空间中,无需导入就可以直接使用。