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第 10 章 模块与包

模块

概述

  • 在 Python 中,一个.py文件就是一个模块(Module)。
  • 模块中可以包含:变量、函数、类、等很多内容。
  • 通常把能够实现某一特定功能的代码,集中放在一个模块中(模块就类似于一个工具箱)。
  • 模块可以提高代码的可维护性 与 可复用性,还可以避免命名冲突。

模块的分类

Python 中的模块分为三类,分别是:标准库模块、自定义模块、第三方模块。

创建模块

模块命名注意点:

INFO

  1. 要符合标识符命名规则
  2. 模块名(.py文件名)区分大小写
  3. 不要与标准库模块同名(一旦同名,Python会优先引入标准库模块)

创建如下文件:

plain
├── order.py   # 订单模块
└── pay.py     # 支付模块

order模块中包含:创建订单、关闭订单,相关的功能函。

python
# 订单最大金额
max_order_amount = 1000000

# 创建订单
def create_order():
    print('订单创建成功!')

# 关闭订单
def cancel_order():
    print('订单关闭成功!')

# 提示函数
def show_info():
    print('我是来自【订单】模块的提示!')

pay模块中包含:微信支付、支付宝支付,等相关功能。

python
# 支付超时时间
timeout = 1800

# 微信支付
def wechat_pay():
    print('我是微信支付!')

# 支付宝支付
def ali_pay():
    print('我是支付宝支付!')

# 提示函数
def show_info():
    print('我是来自【支付】模块的提示!')

导入模块

1️⃣import 模块名

如下写法,会导入order模块,和pay模块的全部内容,又叫全部导入,是最简单的导入方式 。

python
import order
import pay

print(order.max_order_amount)
order.create_order()
order.cancel_order()
order.show_info()

print('*' * 10)

print(pay.timeout)
pay.wechat_pay()
pay.ali_pay()
pay.show_info()

WARNING

注意

  1. Python 中导入模块的时,会执行对应模块中的代码。
  2. 模块只加载一次,后续再次导入,直接复用缓存。

2️⃣import 模块名 as 别名

python
import order as dd
import pay as zf

print(dd.max_order_amount)
dd.create_order()
dd.cancel_order()
dd.show_info()

print('*' * 10)

print(zf.timeout)
zf.wechat_pay()
zf.ali_pay()
zf.show_info()

3️⃣from 模块名 import 具体内容1, 具体内容2, ......

python
from order import max_order_amount, show_info
from pay import wechat_pay, ali_pay

print(max_order_amount)
show_info()
wechat_pay()
ali_pay()

4️⃣from 模块名 import 具体内容 as 别名

python
from order import max_order_amount as max_amt, show_info as show1
from pay import timeout as tm, show_info as show2

print(max_amt)
print(tm)
show1()
show2()

5️⃣from 模块名 import *

python
from order import *
from pay import *

max_order_amount = 10

print(max_order_amount)
create_order()
cancel_order()
show_info()

print(timeout)
wechat_pay()
ali_pay()
show_info()

__all____name__

关于__all__

INFO

  • 在 Python 模块中,可通过 __all__ 来控制from 模块 import *能导入哪些内容。
  • __all__ 的值可以是:列表、元组。

关于__name__:

INFO

  • __name__是每个 Python 模块(.py文件)都拥有的一个内置变量。
  • 它的具体值取决于模块的运行方式:

(1). 作为主程序直接运行,__name__ 的值是 __main__

(2). 作为模块被导入到其他程序中运行,__name__的模块的文件名(不带.py)。

标准库模块

  1. Python 中的模块分为三类,分别是:标准库模块、自定义模块、第三方模块。
  2. 标准库模块:随着 Python 一起安装在我们电脑上的那些模块。
  3. 有一些标准库模块是用C语言实现的,这些用C语言实现的模块,又称:【内置模块】。

标准库模块保存在Python安装目录中的Lib文件夹中,但内置模块无法在Lib中看到。

python
import copy     # 拷贝对象(浅拷贝、深拷贝)
import os       # 操作系统相关操作(文件、文件夹、路径系统层面的操作)
import random   # 随机数相关(生成随机数、随机选择、洗牌)

# 上面的copy、os、random是标准库模块中的【非内置模块】,可以通过__file__查看文件位置
# print(copy.__file__)
# print(os.__file__)
# print(random.__file__)

# 如下的这些模块,属于内置模块(无法看到具体实现,也没有__file__属性)
import time     # 时间相关操作(获取时间、延时、格式化时间等。)
import math     # 数学相关(开平方、取绝对值 等等)
import sys      # Python 解释器相关操作

# 创建一个文件夹
os.mkdir('demo')

# 随机选择一个人
names = ['张三', '李四', '王五', '李华']
print(random.choice(names))

# 洗牌
names = ['张三', '李四', '王五', '李华']
random.shuffle(names)
print(names)

# 休眠
time.sleep(2)
print('ok')

# 获取当前时间
print(time.strftime('%H:%M:%S'))
print(time.strftime('%p %I:%M:%S'))

# 开平方
print(math.sqrt(4))

# 取绝对值
print(math.fabs(-11.2))

# 获取Python解释器的版本
print(sys.version)

概述

  • 包是一种组织模块的方式,包中可以包含:各种模块、子包、其他资源等。
  • 在 Python 中,【包含__init__.py 的文件夹】就是一个包(Package)。
  • 我们通常会把【某个特定功能相关的所有模块】放入一个包中。
  • 使用包可以进一步提升代码的:可维护性、可复用性,便于管理大型项目。

包与模块的关系

  • 一个模块就是一个.py文件 ,包是用来“管理模块”的目录(文件夹)。
  • 一个包中可以有多个模块,也可以有多个子包。

包的分类

Python 中的包分为三类,分别是:标准库包、自定义包、第三方包。

创建包

INFO

包命名注意点:

  1. 要符合标识符命名规范。
  2. 包名区分大小写(建议全部使用小写字母)
  3. 不要与标准库包同名。

创建如下文件结构,由于trade文件中包含了__init__.py文件,所以trade就可以称之为『包』。

plain
└── trade/
    ├── __init__.py
    ├── order.py
    └── pay.py

各文件内容如下:

python
# 该文件暂时留白,不编写任何代码,后面会对该文件详细讲解
python
# 订单最大金额
max_order_amount = 1000000

# 创建订单
def create_order():
    print('订单创建成功!')

# 关闭订单
def cancel_order():
    print('订单关闭成功!')

# 提示函数
def show_info():
    print('我是来自【订单】模块的提示!')
python
# 支付超时时间
timeout = 1800

# 微信支付
def wechat_pay():
    print('我是微信支付!')

# 支付宝支付
def ali_pay():
    print('我是支付宝支付!')

# 提示函数
def show_info():
    print('我是来自【支付】模块的提示!')

导入包

1️⃣import 包名.模块名

python
import trade.order
import trade.pay

trade.order.create_order()
trade.pay.wechat_pay()

2️⃣import 包名.模块名 as 别名

python
import trade.order as dd
import trade.pay as zf

dd.create_order()
zf.wechat_pay()

3️⃣from 包名.模块名 import 具体内容1

python
from trade.order import max_order_amount, create_order
from trade.pay import timeout, wechat_pay

print(max_order_amount)
print(timeout)
create_order()
wechat_pay()

4️⃣from 包名.模块名 import 具体内容 as 别名

python
from trade.order import max_order_amount as max_amt, create_order
from trade.pay import timeout, wechat_pay as w_pay

print(max_amt)
print(timeout)
create_order()
w_pay()

5️⃣from 包名.模块名 import *

python
from trade.order import *
from trade.pay import *

# print(max_order_amount)
create_order()
cancel_order()
show_info()

print(timeout)
wechat_pay()
ali_pay()
show_info()

6️⃣from 包名 import 模块名

python
from trade import order, pay

order.create_order()
pay.wechat_pay()

7️⃣from 包名 import 模块名 as 别名

python
from trade import order as dd, pay as p

dd.create_order()
p.wechat_pay()

⭐关于 __init__.py 文件

  1. __init__.py 是包的初始化文件,在包被导入时,__init__.py 会被自动调用
  2. __init__.py 中可以编写一些包的初始化逻辑
  3. __init__.py 中所定义的内容,会被 from 包名 import * 形式全部引入
  4. __init__.py 中也可以使用 __all__ 来控制包中的哪些模块可以被from 包名 import *引入

8️⃣from 包名 import *

python
from trade import *

# print(a)
# print(b)
print(order.max_order_amount)
order.create_order()
print(pay.timeout)
pay.wechat_pay()

9️⃣import 包名

注意:想通过import 包名形式进行引入,就必须在__init__.py中定义好具体的内容

python
import trade

print(trade.a)
print(trade.b)
trade.order.create_order()
trade.pay.wechat_pay()

引入子包

以上引入方式,都可以用于引入子包,只需要在包名的后面跟上子包名即可,

trade包中创建一个子包hello,其中包含h1模块:

plain
└── trade/
    └── hello/
         ├── __init__.py
         └── h1.py
    ├── __init__.py
    ├── order.py
    └── pay.py
    └── demo.py

h1模块内容如下:

python
def say_hello():
    print('你好')

例如:

python
from trade.hello.h1 import say_hello

say_hello()

第三方包

1️⃣概述

  • PyPI 是是 Python 官方推荐、官方维护的包发布与分发平台(https://pypi.org
  • pipPython包管理工具,该工具提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。
  • pip 默认的源是 PyPI,其地址为 ,如果下载比较慢,还可以指定其它的源。

备注:以下网址不推荐在浏览器中访问,正确用法是结合命令去使用(后面有讲解)

2️⃣pip常用命令

命令说明
pip install 包名安装指定的包。
pip install -i 镜像地址 包名临时使用镜像地址安装指定包。
pip config set global.index-url 地址设置 pip 所使用的镜像地址。
pip config list查看当前环境的 pip 配置。
pip config unset global.index-url让 pip 恢复使用官方默认的地址。
pip list列出当前环境中,已安装的所有第三方包。
pip uninstall 包名从当前环境中卸载指定的第三方包。

3️⃣安装一个第三方包

以安装numpy包为例(注意:请务必使用管理员身份运行 cmd)

💡思考:numpy安装到哪里去了呢? ———— 全局环境

4️⃣全局环境 vs 虚拟环境

  • 什么是环境? —— 所谓环境就是指:python 解释器 + 依赖包。
  • Python 环境分类两种,分别是全局环境(系统环境)、虚拟环境。

所有项目共用全局环境容易互相影响和干扰,虚拟环境可以解决这个问题,二者结构如下图:

  1. 图中的 Python 安装目录中的文件,构成了全局环境(系统环境)。
  2. 图中的.venv中的文件构成了虚拟环境。
  3. 虚拟环境有自己独立的一套:Python 解释器、pip 命令、第三方依赖包,不和其它项目产生干扰。
  4. 虚拟环境和全局环境共用的东西,只有标准库。

cmd中不做任何处理,直接通过pip安装的包,都是安装在了全局环境中,如果想在虚拟环境中安装包,需要切到虚拟环境目录后,通过activate命令切换到虚拟环境。

备注:使用deactivate可以退出虚拟环境。

创建全局环境项目

通过 Pycharm 创建项目时,进行如下配置,即可创建全局环境:

在全局环境中安装好这两个包:numpypyfiglet,随后进行测试:

python
# 使用安装在全局环境中的第三方包numpy
import numpy as np
result = np.random.randint(10, 100, size=10)
print(result)
print(type(result))
print(result.max())
print(result.min())

# 使用安装在全局环境中的第三方包pyfiglet
from pyfiglet import figlet_format
result = figlet_format('hello')
print(result)

# 使用全局的标准库
from collections import Counter
list1 = [10, 20, 30, 40, 20, 30, 20, 30, 10, 10, 10]
res = Counter(list1)
print(res)

结论:基于全局环境的项目,可以使用:全局环境中的第三方包,也可以使用全局的标准库。

创建虚拟环境项目

通过 Pycharm 创建项目时,进行如下配置,即可创建虚拟环境:

给虚拟环境安装第三方包的方式有三种:

1️⃣通过 cmd 安装

先切换到虚拟环境

随后会切换到虚拟环境

随后安装自己想要的包(例如:faker

2️⃣通过 Pycharm 中的命令行窗口安装

在 Pycharm 中打开命令行,会自动激活当前目录的虚拟环境

随后安装自己想要的包(例如:jieba

3️⃣通过 Pycharm 提供的可视化工具安装

点击 Pycharm 右下角,随后选择解析器设置

随后点击加号

在搜索框里输入自己想安装的包(例如:cn2an),随后点击安装即可

测试使用虚拟环境的第三方包

python
# 使用安装在当前虚拟环境中的第三方包faker
from faker import Faker
f = Faker('zh_CN')
print(f.name())
print(f.address())
print(f.phone_number())

# 使用安装在当前虚拟环境中的第三方包jieba
import jieba
result = jieba.lcut('南京市长江大桥')
print(result)

# 使用安装在当前虚拟环境中的第三方包cn2an
import cn2an
print(cn2an.cn2an('九千七百四十三'))


# 使用全局的标准库
from collections import Counter
list1 = [10, 20, 30, 40, 20, 30, 20, 30, 10, 10, 10]
res = Counter(list1)
print(res)

结论:基于虚拟环境的项目,可以使用:虚拟环境中的第三方包,也可以使用全局的标准库。

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