模块

使用模块

在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)。

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。
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。
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。

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。

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。

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:

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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:

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$ 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:

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$ 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!:

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

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: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authorname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;
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:

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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:

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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**。

安装第三方模块

在Python中,安装第三方模块,是通过包管理工具pip完成的。
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。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:

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pip install Pillow

耐心等待下载并安装后,就可以使用Pillow了。

有了Pillow,处理图片易如反掌。随便找个图片生成缩略图:

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>>> from PIL 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-connector-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:

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>>> 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:

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>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python34.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/plat-darwin', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/lib-dynload', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/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:

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>>> 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。

可以用python3 -m pip install pillow将模块指定安装到python3下。