模块

假设我们的abcxyz这两个模块名字与其他模块冲突了,于是我们可以通过包来组织模块,避免冲突。方法是选择一个顶层包名,比如mycompany,按照如下目录存放:

mycompany
├─ __init__.py
├─ abc.py
└─ xyz.py

引入了包以后,只要顶层的包名不与别人冲突,那所有模块都不会与别人冲突。现在,abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc,类似的,xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz

请注意,每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件,这个文件是必须存在的,否则,Python就把这个目录当成普通目录,而不是一个包。__init__.py可以是空文件,也可以有Python代码,因为__init__.py本身就是一个模块,而它的模块名就是mycompany

类似的,可以有多级目录,组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构:

mycompany
 ├─ web
 │  ├─ __init__.py
 │  ├─ utils.py
 │  └─ www.py
 ├─ __init__.py
 ├─ abc.py
 └─ utils.py

文件www.py的模块名就是mycompany.web.www,两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utilsmycompany.web.utils

自己创建模块时要注意命名,不能和Python自带的模块名称冲突。例如,系统自带了sys模块,自己的模块就不可命名为sys.py,否则将无法导入系统自带的sys模块。

mycompany.web也是一个模块,请指出该模块对应的.py文件。

小结

模块是一组Python代码的集合,可以使用其他模块,也可以被其他模块使用。

创建自己的模块时,要注意:

  • 模块名要遵循Python变量命名规范,不要使用中文、特殊字符;
  • 模块名不要和系统模块名冲突,最好先查看系统是否已存在该模块,检查方法是在Python交互环境执行import abc,若成功则说明系统存在此模块。

使用模块

Python本身就内置了很多非常有用的模块,只要安装完毕,这些模块就可以立刻使用。

我们以内建的sys模块为例,编写一个hello的模块:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

' a test module '

__author__ = 'Michael Liao'

import sys

def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
        print('Hello, world!')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')

if __name__=='__main__':
    test()

第1行和第2行是标准注释,第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行,第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码;

第4行是一个字符串,表示模块的文档注释,任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释;

第6行使用__author__变量把作者写进去,这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名;

以上就是Python模块的标准文件模板,当然也可以全部删掉不写,但是,按标准办事肯定没错。

后面开始就是真正的代码部分。

你可能注意到了,使用sys模块的第一步,就是导入该模块:

import sys

导入sys模块后,我们就有了变量sys指向该模块,利用sys这个变量,就可以访问sys模块的所有功能。

sys模块有一个argv变量,用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素,因为第一个参数永远是该.py文件的名称,例如:

运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']

运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael']

最后,注意到这两行代码:

if __name__=='__main__':
    test()

当我们在命令行运行hello模块文件时,Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__,而如果在其他地方导入该hello模块时,if判断将失败,因此,这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码,最常见的就是运行测试。

我们可以用命令行运行hello.py看看效果:

$ python3 hello.py
Hello, world!
$ python hello.py Michael
Hello, Michael!

如果启动Python交互环境,再导入hello模块:

$ python3
Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 23 2015, 02:52:03) 
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import hello
>>>

导入时,没有打印Hello, word!,因为没有执行test()函数。

调用hello.test()时,才能打印出Hello, word!

>>> hello.test()
Hello, world!

关于 __name__=='__main__'的说明

当我们写好一个模块,也就是一个.py文件的时候,比如在Pycharm里面:

(1)第一种情况:我们可以直接运行这个.py文件,也就是当作了主模块,那么name这个特殊变量就会被赋值为:'main',当你点击运行后,这个if语句后面会自动执行。

(2)第二种情况:我们可以在其他模块(其他.py)文件通过import第一种的模块,但是这种情况 那个模块的name就不是'main'了,所以if语句判断失败,if下面的语句都不会自动执行。

通俗来讲就是,if后面的代码第一种会自动执行,第二种会被屏蔽掉,可用来方便测试。比如我们在一个模块定义了一些有用的函数,当然可以在if语句里面进行测试,而其他模块进行调用该函数时候,为了简化代码,肯定不需要看到该模块的测试,只需要引用到该函数的定义就好了,所以通过if就可以屏蔽掉不需要的代码。

作用域

在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中,是通过_前缀来实现的。

正常的函数和变量名是公开的(public),可以被直接引用,比如:abcx123PI等;

类似__xxx__这样的变量是特殊变量(系统变量),可以被直接引用,但是有特殊用途,比如上面的__author____name__就是特殊变量,hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问,我们自己的变量一般不要用这种变量名;

类似_xxx__xxx这样的函数或变量就是非公开的(private),不应该被直接引用,比如_abc__abc等;

之所以我们说,private函数和变量“不应该”被直接引用,而不是“不能”被直接引用,是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量,但是,从编程习惯上不应该引用private函数或变量。

private函数或变量不应该被别人引用,那它们有什么用呢?请看例子:

def _private_1(name):
    return 'Hello, %s' % name

def _private_2(name):
    return 'Hi, %s' % name

def greeting(name):
    if len(name) > 3:
        return _private_1(name)
    else:
        return _private_2(name)

我们在模块里公开greeting()函数,而把内部逻辑用private函数隐藏起来了,这样,调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节,这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法,即:

外部不需要引用的函数全部定义成private,只有外部需要引用的函数才定义为public。

第三方模块

在Python中,安装第三方模块,是通过包管理工具pip完成的。

如果你正在使用Mac或Linux,安装pip本身这个步骤就可以跳过了。

如果你正在使用Windows,请参考安装Python一节的内容,确保安装时勾选了pipAdd python.exe to Path

在命令提示符窗口下尝试运行pip,如果Windows提示未找到命令,可以重新运行安装程序添加pip

注意:Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x,因此对应的pip命令是pip3

例如,我们要安装一个第三方库——Python Imaging Library,这是Python下非常强大的处理图像的工具库。不过,PIL目前只支持到Python 2.7,并且有年头没有更新了,因此,基于PIL的Pillow项目开发非常活跃,并且支持最新的Python 3。

一般来说,第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册,要安装一个第三方库,必须先知道该库的名称,可以在官网或者pypi上搜索,比如Pillow的名称叫Pillow,因此,安装Pillow的命令就是:

pip install Pillow

耐心等待下载并安装后,就可以使用Pillow了。

且慢

安装常用模块

在使用Python时,我们经常需要用到很多第三方库,例如,上面提到的Pillow,以及MySQL驱动程序,Web框架Flask,科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力,还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用。

可以从Anaconda官网下载GUI安装包,安装包有500~600M,所以需要耐心等待下载。下载后直接安装,Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python,并且,Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下,不影响系统已安装的Python目录。

安装好Anaconda后,重新打开命令行窗口,输入python,可以看到Anaconda的信息:

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│Command Prompt - python                           - □ x │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│Microsoft Windows [Version 10.0.0]                      │
│(c) 2015 Microsoft Corporation. All rights reserved.    │
│                                                        │
│C:\> python                                             │
│Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| ... on win32              │
│Type "help", ... for more information.                  │
│>>> import numpy                                        │
│>>> _                                                   │
│                                                        │
│                                                        │
│                                                        │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

可以尝试直接import numpy等已安装的第三方模块。

模块搜索路径

当我们试图加载一个模块时,Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件,如果找不到,就会报错:

>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule

默认情况下,Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块,搜索路径存放在sys模块的path变量中:

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']

如果我们要添加自己的搜索目录,有两种方法:

一是直接修改sys.path,添加要搜索的目录:

>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')

这种方法是在运行时修改,运行结束后失效。

第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH,该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径,Python自己本身的搜索路径不受影响。

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