详解Python模块化--模块(Modules)和包(Packages)

作者:虾米小馄饨 时间:2023-03-30 01:14:27 

引言

在刚入门python时,模块化编程、模块、类库等术语常常并不容易理清。尤其是Modules(模块)和Packages(包),在import引用时很容易混淆出错。

实际上,Python中的函数(Function)、类(Class)、模块(Module)、包库(Package),都是为了实现模块化引用,让程序的组织更清晰有条理。

  • 通常,函数、变量、类存储在被称为模块(Module)的.py文件中,一组模块文件又组成了包(Package)。

  • 将函数、变量、类存储在存储在独立的.py文件中,可隐藏代码实现的细节,将不同代码块重新组织,与主程序分离,简化主程序的逻辑,提高主程序的可读性。

  • 有了包和模块文件,可以在其他不同程序中进行复用,还可以使用其他人开发的第三方依赖库。

Python Modules模块

Modules2模块是包含 Python 定义和语句的文件。以.py为后缀的文件名就是模块名称。

在模块内,模块的名称可以用全局变量 __name__表示(字符串)。

举个例子,我们创建了一个fibo.py文件,文件内容为:


# Fibonacci numbers module
def 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

这里fibo.py就是一个模块,fib、fib2是fibo模块中的函数。

导入模块

如果我们想要在其他程序中使用fibo模块,可以有以下三种方式导入:

①导入整个模块


#import module_name
import fibo

可使用下面的语法来使用其中任何一个函数:


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

⭕ 注意:这里模块名+句点不可省略。

②导入模块中的特定函数


#from module_name import function_name
from fibo import fib, fib2
fib(10)

若使用这种语法,调用函数时就无需使用模块名+句点。

因为在import语句中已经显式地导入了函数fib和fib2,因此调用它时只需指定其名称。

③导入模块中的所有函数


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

这种方式会导入除可下划线 (__)开头的名称以外的所有函数。

⭕ 注意:在大多数情况下,通常不推荐*这种用法,因为它可能会在解释器中引入了一组未知的名称,而且通常会导致代码可读性变差。

给导入的模块一个别名


# import module as m
import numpy as np
a = np.arange(100)

利用as给导入模块一个别名,简化代码中的调用写法。

单独运行模块

如果我们想单独测试下模块,可以在模块中添加以下代码,就可以既用作脚本,也可用作可导入模块:


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

单独运行模块:


python fibo.py 100

这段解析命令行的代码仅在模块作为“主”文件执行时才运行。

加速模块加载

为了加快模块的加载速度,Python 会将每个模块的编译版本(如*.pyc)会缓存在__pycache__下的目录中。生成编译文件pyc的详细过程,可以参考文档PEP 3147。

Python 会根据编译版本检查源代码的修改日期,以查看它是否已过期并需要重新编译。

Python Packages包

Packages包可以理解为一组模块的容器,并用Package.Module的方式来构建命名空间3。

以文件系统来类比的话,可以将包视为文件系统上的目录,而将模块视为目录中的文件。4

例如,A.B指定的是在命名为B的包中命名为A的子模块。

利用这样的方法,可以避免一些多模块的包之间命名发生冲突的问题,有点类似于C++中的std::string、cv::imread等命名空间的引用。

例如,这是一个官方的package例子,提供了关于声音处理的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 必须有这个文件,才能使 Python 将包含该文件的目录视为包(Package)。__init__.py可以是一个空文件,也可以执行包的初始化代码或设置__all__变量。

  • formats/ 、effects/ 、filters/ 是次一级的子包(Subpackage),每个子包中也有__init__.py 文件。

  • echo.py等文件是子包中的模块(Module),模块中可能包含函数、类或变量。

引用包(Package)中的模块


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

这种方式,可以直接引用函数,而不用加上前面包的前缀。

引用包(Package)中子模块的函数或变量


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

这种方式会加载子模块echo,同时使子模块中的 echofilter() 函数直接可用。

from package import item语句会先测试item是否在包中定义;如果包中没有找到定义,会假定item是一个模块并尝试加载它。如果依旧找不到item, 就会引发我们常见的ImportError异常。

利用相对路径引用包和模块


from . import echo
from .. import formats
from ..filters import equalizer

这里的.可以访问同级目录下的包(Package)或者模块(Module)。
这里的..可以访问上一级目录下的包(Package)或者模块(Module)。

利用__all__提供包的显式索引

当我们直接采用from sound.effects import *时,可能会引用一些不需要的内容,或者导致加载速度过慢。

这时我们可以通过在__init__.py中定义一个_all__列表,来指定用 * 时应导入的模块名称列表:


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

这样我们就可以维护在import * 时需要导入的模块列表,在发布不同版本的包时很有用。

打包自己的Package并分发

通过setuptool工具打包自己的Package,可以参考这两篇文档:

https://packaging.python.org/tutorials/packaging-projects/
如何添加必要的文件和结构来创建包、如何构建包以及如何将其上传到Python Package Index。

https://packaging.python.org/guides/distributing-packages-using-setuptools/
介绍如何配置、打包和分发自己的 Python 项目的基础知识。

安装python社区中的Package

注意,在python社区中的Package,通常是指发行版的软件包,而不是源代码中一组模块的容器(a container of modules)。

常见的包可以查看PyPI:https://pypi.org/,通过使用pip install来安装社区提供的Packages。

来源:https://blog.csdn.net/Bit_Coders/article/details/119318000

标签:Python,模块化
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