Python 编程概念层级解析：以 scikit-learn 为例-优快云博客

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Python 编程概念层级解析：以 scikit-learn 为例

概念层级关系示意图

Python 编程概念层级结构 (Hierarchy of Python Programming Concepts)
└── 库/库集合 (Library/Collection of Packages)
    └── scikit-learn (整个机器学习库)
        ├── 包 (Package)
        │   ├── sklearn.datasets (数据集相关功能包)
        │   ├── sklearn.model_selection (模型选择包)
        │   ├── sklearn.preprocessing (预处理包)
        │   └── sklearn.neighbors (近邻算法包)
        │       ├── 模块 (Module)
        │       │   └── _classification.py (分类算法实现模块)
        │       └── 类 (Class)
        │           └── KNeighborsClassifier (K近邻分类器类)
        │               └── 方法 (Method)
        │                   ├── fit() (训练方法)
        │                   └── predict() (预测方法)
        └── 函数 (Function)
            ├── load_iris() (数据集加载函数)
            └── train_test_split() (数据分割函数)

概念详细解析（中英双语）

1. 库/库集合 (Library/Collection of Packages)

中文：完成特定领域任务的相关包集合，通过 pip 安装
English: A collection of related packages that perform specific domain tasks, installed via pip
示例：scikit-learn 是一个完整的机器学习库
特征：包含多个功能包，提供统一API接口

2. 包 (Package)

中文：包含 __init__.py 文件的目录，组织相关模块
English: A directory containing an __init__.py file that organizes related modules
示例：
- sklearn.datasets (数据集相关功能包)
- sklearn.model_selection (模型选择包)
特征：通过点号访问，可包含子包

3. 模块 (Module)

中文：单个 .py 文件，包含可执行代码
English: A single .py file containing executable code
示例：_classification.py (包含 KNN 分类器实现的模块)
特征：通过 import 导入，包含类、函数定义

4. 类 (Class)

中文：创建对象的蓝图，包含属性和方法
English: A blueprint for creating objects with attributes and methods
示例：KNeighborsClassifier (K近邻分类器类)
特征：使用大写驼峰命名法，通过实例化创建对象

5. 方法 (Method)

中文：类中定义的函数，操作类实例
English: A function defined inside a class that operates on class instances
示例：fit(), predict() (K近邻分类器的方法)
特征：第一个参数通常是 self，通过实例调用

6. 函数 (Function)

中文：独立的可执行代码块
English: An independent block of executable code
示例：load_iris(), train_test_split()
特征：可直接调用，不依赖类实例

代码示例解析

# 从 sklearn 库的 datasets 包导入 load_iris 函数
from sklearn.datasets import load_iris

# 从 sklearn 库的 model_selection 包导入 train_test_split 函数
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 从 sklearn 库的 preprocessing 包导入 StandardScaler 类
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 从 sklearn 库的 neighbors 包导入 KNeighborsClassifier 类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 使用数据集加载函数
iris = load_iris()  # 调用函数

# 实例化预处理类
scaler = StandardScaler()  # 创建类实例

# 实例化分类器类
knn = KNeighborsClassifier()  # 创建类实例

# 调用类的方法
knn.fit(X_train, y_train)  # 调用训练方法

文件系统对应关系

site-packages/  # Python 第三方库安装目录
└── sklearn/  # scikit-learn 库主目录
    ├── __init__.py  # 库初始化文件
    ├── datasets/  # datasets 包
    │   ├── __init__.py  # 包初始化文件
    │   ├── _base.py  # 数据集基础模块
    │   └── data/  # 数据存储目录
    ├── model_selection/  # model_selection 包
    │   ├── __init__.py
    │   └── _split.py  # 包含 train_test_split 函数的模块
    ├── preprocessing/  # preprocessing 包
    │   ├── __init__.py
    │   └── _data.py  # 包含 StandardScaler 类的模块
    └── neighbors/  # neighbors 包
        ├── __init__.py
        └── _classification.py  # 包含 KNeighborsClassifier 类的模块

概念对比表

概念	中文名称	英文名称	示例	导入方式	调用方式
Library	库	Library	scikit-learn	pip install	不直接调用
Package	包	Package	sklearn.datasets	import package	package.module
Module	模块	Module	_classification.py	from package import module	module.function
Class	类	Class	KNeighborsClassifier	from module import Class	instance = Class()
Method	方法	Method	fit()	随类导入	instance.method()
Function	函数	Function	load_iris()	from module import function	function()