python模块

 

为编写可维护的代码，把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

优点：

1. 最大的好处是大大提高了代码的可维护性。

2. 编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。

3. 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，尽量不要与内置函数名字冲突。点这里查看Python的所有内置函数。

4. 如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。现在，假设abc和xyz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，按照目录存放。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。 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：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.utils和mycompany.web.utils。 

1.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。 以内建的sys模块为例，编写一个hello的模块：

#!/usr/bin/env python

# -*- 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；

使用sys模块的第一步，就是导入该模块。

   别名

导入模块时，还可以使用别名，可以在运行时根据当前环境选择最合适的模块。比如Python标准库一般会提供StringIO和cStringIO两个库，这两个库的接口和功能是一样的，但是cStringIO是C写的，速度更快，所以经常有这样的写法：

try:

import cStringIO as StringIO

except ImportError: # 导入失败会捕获到ImportError

import StringIO

这样就可以优先导入cStringIO。如果有些平台不提供cStringIO，还可以降级使用StringIO。导入cStringIO时，用import … as …指定了别名StringIO，因此，后续代码引用StringIO即可正常工作。

由于Python是动态语言，函数签名一致接口就一样，因此，无论导入哪个模块后续代码都能正常工作。

   作用域

在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量希望给别人使用，有的函数和变量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：abc，x123，PI等；

类似_xxx_这样的变量是特殊变量，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和__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。

2.第三方模块

安装第三方模块

在Python中，安装第三方模块，是通过setuptools这个工具完成的。Python有两个封装了setuptools的包管理工具：easy_install和pip。目前官方推荐使用pip。

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pip和Add 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。

现在，让我们来安装一个第三方库——Python Imaging Library，这是Python下非常强大的处理图像的工具库。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Python Imaging Library的名称叫PIL，因此，安装Python Imaging Library的命令就是：

pip install PIL

耐心等待下载并安装后，就可以使用PIL了。有了PIL，处理图片易如反掌。

找个图片生成缩略图：

>>> import Image

>>> im = Image.open('test.png')

>>> print im.format, im.size, im.mode

PNG (400, 300) RGB

>>> im.thumbnail((200, 100))

>>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG')

其他常用的第三方库还有MySQL的驱动：MySQL-python，用于科学计算的NumPy库：numpy，用于生成文本的模板工具Jinja2，等等。

 

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

3.使用_future_

Python的每个新版本都会增加一些新的功能，或者对原来的功能作一些改动。有些改动是不兼容旧版本的，也就是在当前版本运行正常的代码，到下一个版本运行就可能不正常了。

Python提供了_future_模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本，于是我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。