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詳解Python模塊化--模塊(Modules)和包(Packages)

瀏覽:2日期:2022-08-06 16:17:27
目錄引言Python Modules模塊導入模塊①導入整個模塊②導入模塊中的特定函數③導入模塊中的所有函數給導入的模塊一個別名單獨運行模塊加速模塊加載Python Packages包引用包(Package)中的模塊引用包(Package)中子模塊的函數或變量利用相對路徑引用包和模塊利用__all__提供包的顯式索引打包自己的Package并分發安裝python社區中的Package總結引言

在剛入門python時,模塊化編程、模塊、類庫等術語常常并不容易理清。尤其是Modules(模塊)和Packages(包),在import引用時很容易混淆出錯。

實際上,Python中的函數(Function)、類(Class)、模塊(Module)、包庫(Package),都是為了實現模塊化引用,讓程序的組織更清晰有條理。

通常,函數、變量、類存儲在被稱為模塊(Module)的.py文件中,一組模塊文件又組成了包(Package)。 將函數、變量、類存儲在存儲在獨立的.py文件中,可隱藏代碼實現的細節,將不同代碼塊重新組織,與主程序分離,簡化主程序的邏輯,提高主程序的可讀性。 有了包和模塊文件,可以在其他不同程序中進行復用,還可以使用其他人開發的第三方依賴庫。Python Modules模塊

Modules2模塊是包含 Python 定義和語句的文件。以.py為后綴的文件名就是模塊名稱。

在模塊內,模塊的名稱可以用全局變量 __name__表示(字符串)。

舉個例子,我們創建了一個fibo.py文件,文件內容為:

# Fibonacci numbers moduledef fib(n): # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a < n:print(a, end=’ ’)a, b = b, a+b print()def fib2(n): # return Fibonacci series up to n result = [] a, b = 0, 1 while a < n:result.append(a)a, b = b, a+b return result

這里fibo.py就是一個模塊,fib、fib2是fibo模塊中的函數。

導入模塊

如果我們想要在其他程序中使用fibo模塊,可以有以下三種方式導入:

①導入整個模塊

#import module_nameimport fibo

可使用下面的語法來使用其中任何一個函數:

#module_name.func()fibo.fib(10)

⭕ 注意:這里模塊名+句點不可省略。

②導入模塊中的特定函數

#from module_name import function_namefrom fibo import fib, fib2fib(10)

若使用這種語法,調用函數時就無需使用模塊名+句點。

因為在import語句中已經顯式地導入了函數fib和fib2,因此調用它時只需指定其名稱。

③導入模塊中的所有函數

#from module_name import *from fibo import *fib(20)

這種方式會導入除可下劃線 (__)開頭的名稱以外的所有函數。

⭕ 注意:在大多數情況下,通常不推薦*這種用法,因為它可能會在解釋器中引入了一組未知的名稱,而且通常會導致代碼可讀性變差。

給導入的模塊一個別名

# import module as mimport numpy as npa = np.arange(100)

利用as給導入模塊一個別名,簡化代碼中的調用寫法。

單獨運行模塊

如果我們想單獨測試下模塊,可以在模塊中添加以下代碼,就可以既用作腳本,也可用作可導入模塊:

if __name__ == '__main__': import sys fib(int(sys.argv[1]))

單獨運行模塊:

python fibo.py 100

這段解析命令行的代碼僅在模塊作為“主”文件執行時才運行。

加速模塊加載

為了加快模塊的加載速度,Python 會將每個模塊的編譯版本(如*.pyc)會緩存在__pycache__下的目錄中。生成編譯文件pyc的詳細過程,可以參考文檔PEP 3147。

Python 會根據編譯版本檢查源代碼的修改日期,以查看它是否已過期并需要重新編譯。

Python Packages包

Packages包可以理解為一組模塊的容器,并用Package.Module的方式來構建命名空間3。

以文件系統來類比的話,可以將包視為文件系統上的目錄,而將模塊視為目錄中的文件。4

例如,A.B指定的是在命名為B的包中命名為A的子模塊。

利用這樣的方法,可以避免一些多模塊的包之間命名發生沖突的問題,有點類似于C++中的std::string、cv::imread等命名空間的引用。

例如,這是一個官方的package例子,提供了關于聲音處理的sound包:

sound/ Top-level package __init__.py Initialize the sound package formats/ Subpackage for file format conversions __init__.py wavread.py wavwrite.py ... effects/ Subpackage for sound effects __init__.py echo.py ... filters/ Subpackage for filters __init__.py equalizer.py ... __init__.py 必須有這個文件,才能使 Python 將包含該文件的目錄視為包(Package)。__init__.py可以是一個空文件,也可以執行包的初始化代碼或設置__all__變量。 formats/ 、effects/ 、filters/ 是次一級的子包(Subpackage),每個子包中也有__init__.py 文件。 echo.py等文件是子包中的模塊(Module),模塊中可能包含函數、類或變量。引用包(Package)中的模塊

from sound.effects import echoecho.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

這種方式,可以直接引用函數,而不用加上前面包的前綴。

引用包(Package)中子模塊的函數或變量

from sound.effects.echo import echofilterechofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

這種方式會加載子模塊echo,同時使子模塊中的 echofilter() 函數直接可用。

from package import item語句會先測試item是否在包中定義;如果包中沒有找到定義,會假定item是一個模塊并嘗試加載它。如果依舊找不到item, 就會引發我們常見的ImportError異常。

利用相對路徑引用包和模塊

from . import echofrom .. import formatsfrom ..filters import equalizer

這里的.可以訪問同級目錄下的包(Package)或者模塊(Module)。這里的..可以訪問上一級目錄下的包(Package)或者模塊(Module)。

利用__all__提供包的顯式索引

當我們直接采用from sound.effects import *時,可能會引用一些不需要的內容,或者導致加載速度過慢。

這時我們可以通過在__init__.py中定義一個_all__列表,來指定用 * 時應導入的模塊名稱列表:

__all__ = ['echo', 'surround', 'reverse']

這樣我們就可以維護在import * 時需要導入的模塊列表,在發布不同版本的包時很有用。

打包自己的Package并分發

通過setuptool工具打包自己的Package,可以參考這兩篇文檔:

https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/如何添加必要的文件和結構來創建包、如何構建包以及如何將其上傳到Python Package Index。

https://packaging.python.org/guides/distributing-packages-using-setuptools/介紹如何配置、打包和分發自己的 Python 項目的基礎知識。

安裝python社區中的Package

注意,在python社區中的Package,通常是指發行版的軟件包,而不是源代碼中一組模塊的容器(a container of modules)。

常見的包可以查看PyPI:https://pypi.org/,通過使用pip install來安裝社區提供的Packages。

總結

模塊化就是將相關代碼組織到不同層級的文件里,便于復用,提高代碼的可讀性。

函數、變量、類存儲在被稱為模塊(Module)的.py文件中,一組模塊文件又組成了包(Package)。

引入Package包或Module模塊,可以用import …或from … import …,還可以通過相對路徑引用上一級的包和模塊。

本篇文章就到這里了,希望能給你帶來幫助,也希望您能夠多多關注好吧啦網的更多內容!

標簽: Python 編程
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