从0开始学python -31

Python3 模块-1

在前面的几个章节中我们基本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。

下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。

#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.pyimport sysprint('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:print(i)print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n')

执行结果如下所示：

$ python using_sys.py 参数1参数2
命令行参数如下:
using_sys.py
参数1
参数2Python路径为：['/root','/usr/lib/python3.4','/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu','/usr/lib/python3.4/lib-dynload','/usr/local/lib/python3.4/dist-packages','/usr/lib/python3/dist-packages']

• 1、import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
• 2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
• 3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

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import 语句

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

## support.py 文件代码#!/usr/bin/python3
# Filename: support.pydef print_func( par ):print ("Hello : ", par)return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py# 导入模块
import support# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果：

$ python3 test.py 
Hello:Runoob

下载代码

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次 import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用 import 语句的时候，Python 解释器是怎样找到对应的文件的呢？

这就涉及到 Python 的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python 解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在 Python 编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>>import sys
>>> sys.path
['','/usr/lib/python3.4','/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu','/usr/lib/python3.4/lib-dynload','/usr/local/lib/python3.4/dist-packages','/usr/lib/python3/dist-packages']
>>>

sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串 ‘’，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行python解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改sys.path来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个fibo.py的文件，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列a, b = 0, 1while b < n:print(b, end=' ')a, b = b, a+bprint()def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列result = []a, b = 0, 1while b < n:result.append(b)a, b = b, a+breturn result

然后进入Python解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>>import fibo

这样做并没有把直接定义在fibo中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块fibo的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数：

>>>fibo.fib(1000)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987
>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__
'fibo'

如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：

>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

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from … import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

from modname import name1[, name2[,... nameN]]

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

>>>from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

这个声明不会把整个fibo模块导入到当前的命名空间中，它只会将fibo里的fib函数引入进来。

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from … import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import*

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

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深入模块

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞混。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>>from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>>from fibo import*
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

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__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

#!/usr/bin/python3
# Filename: using_name.pyif __name__ =='__main__':print('程序自身在运行')
else:print('我来自另一模块')

运行输出如下：

$ python using_name.py
程序自身在运行

$ python
>>>import using_name
我来自另一模块
>>>

说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是’main’时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

说明：name 与 main 底下是双下划线， _ _ 是这样去掉中间的那个空格。