使用模块
Python本身就内置了很多非常有用的模块，只要安装安装完毕，这些模块就可以立刻使用。
我们以内建的 sys 模块为例，编写一个 hello 的模块：
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'a test module' # 一个字符串表示文档注释，任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释
__author__='xiaoming' #作者名 可以删除 上面的也可以不要
import sys #导入 sys 模块
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 argumments!")
if __name__ == '__main__':
test()
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sys模块有一个 argv 变量，用list 存储了命令的所有参数。argv至少有一个元素，以你为第一个参数永远是该 .py 文件的名称，例如：
运行
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E:\Python>python lianxi.py 获得的 sys.argv 就是 ['lianxi.py']
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运行
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E:\Python>python lianxi.py Mingtian 获得的sys。argv 就是['lianxi.py ','Mingtian']
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最后，注意到这两行代码：
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if __name__=='__main__':
test()
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当我们在命令行运行 lianxi 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lianxi 模块时，if 前段将失败，因此，这种if 测试可以让一个模块通过命令行运行一个额外的代码，最常见的就是运行测试。
用命令号运行 lianxi.py ：
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E:\Python>python lianxi.pyHello,world! |
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E:\Python>python lianxi.py MingtianHello,Mingtian |
启动python交互环境，再导入练习模块：
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>>> import lianxi
>>> lianxi.test()Hello,world! |
导入时没有打印 hello，world,因为没事执行test（）函数。调用test（）函数才会打印 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，担忧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），可以被直接饮用，比如：abc,x123，PI等：
类似__xxx__这应的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接饮用， 比如_abc,__abc等：
之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接饮用，而不是“不能”被直接饮用，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，从变成习惯上不应该应用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？：
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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)
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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。
面向对象编程
面向对象编程 ------ Object Oriented Programming，简称OOP，是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元，一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，及一组函数的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切为分子函数，即把大块函数通过切割成小块函数来降低体统的复杂度。
而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象都可以接受其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执行 就是一系列消息在各个对象之间传递。
在python中，所有数据类型都可以视为对象，当然也可以自定义对象。自定义的的数据类型就是面向对象中的类class的概念。
Eg:显示一个学生的成绩
（1）面向过程：
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>>> std1 = {'name':'Micheal','score':98}
>>> std2 = {'name':'Bob','score':81}
>>> def print_score(std):
print('%s:%s'%(std['name'],std['score']))
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>>> print_score(std1)Micheal:98
>>> print_score(std2)Bob:81
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(2)采用面向对象的程序设计思想，我们首选思考的不是程序的执行流程，而是student这种数据类型应该被视为一个对象，这个对象拥有 name 和 score 这两个属性（Property）。如果要打印一个学生的成句，首相必须创建出这个学生对应的对象，然后，给对象发一个 print_score 消息，让自己把自己的数据打印出来。
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class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s:%s'%(self.name,self.score))
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给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数，我们称之为对象的方法（Method）。面向对象的程序写出来就想这样：
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>>> bart = Student('Bart',59)
>>> lisa = Student('Lisa',98)
>>> bart.print_score()Bart:59
>>> lisa.print_score()Lisa:98
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类和实例
面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），必须牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。
在Python中，定义类是通过class关键字：
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>>> class Student(object):
pass
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class后面紧接着是类名，即Student，类名通常是大写开头的单词，紧接着是(object)，表示该类是从哪个类继承下来的，
通常，如果没有合适的继承类，就使用object类，这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student类，就可以根据Student类创建出Student的实例，创建实例是通过类名+()实现的：
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>>> bart = Student('xiaoming',66)
>>> bart<__main__.Student object at 0x02CEAA70
>>>> Student<class '__main__.Student'>
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可以看到，变量bart指向的就是一个Student的实例，后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类。
可以*地给一个实例变量绑定属性，比如，给实例bart绑定一个name属性：
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>>> bart.name = 'xaioming'
>>> bart.name'xaioming' |
由于类可以起到模板的作用，因此，可以在创建实例的时候，把一些我们认为必须绑定的属性强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法，在创建实例的时候，就把name，score等属性绑上去：
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class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
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注意__init__方法的第一个参数永远是self，表示创建的实例的本身，因此，在__init__方法内部，就可以把各种属性绑定带self，因为self就指向创建的实例本身。有了 __inlt__方法在创建实例的时候，就不能传入空的参数了，必须传入与__init__方法匹配的参数，但self不需要传，Python解释器自己会把实例变量穿进去：
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>>> bart = Student('xiaoming',66)
>>> bart.name'xiaoming'
>>> bart.score66 |
和普通的函数相比，在类中定义的函数只有一点不同，就是第一个参数永远是实例变量self，并且，调用时，不用传递该参数。除此之外，类的方法和普通函数没有什么区别，所以，你任然可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数
数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的student类中，每个实例就拥有各自的name 和 score 这些数据。
我们可以通过函数来访问这些数据，比如打印一个学生的成绩：
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def print_score(self):
print('%s:%s'%(self.name,self.score))
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>>> def print_score(std):
print('%s: %s' % (std.name, std.score))
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>>> print_score(bart)Bart Simpson: 59
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既然Student实例本身就拥有这些数据，要访问这些数据，就没有必要从外面的函数去访问，可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数，这样，就把''数据"给封装起来了。这些封装数据的函数是和Student类本身关联起来的，我们称之为类的方法:
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class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s:%s'%(self.name,self.score))
>>> bart=Student('xiaoming',99)
>>> bart.print_score()xiaoming:99
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访问限制
在class内部，可以有属性和方法，而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据，这样，就隐藏了内部的复杂 逻辑。
但是，从前面Student类的定义来看，外部代码还是可以*地修改一个实例的name，score属性：
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>>> bart=Student('Bart',98)
>>> bart.score98>>> bart.score=59
>>> bart.score59 |
如果要让内部属性，可以把属性的名称前加上两个下划线__，在python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问，所以，我们把Student类改一改：
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class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s:%s'%(self.__name,self.__score))
def get_grade(self):
if self.score>=90:
return 'A'
elif self.score>=60:
return 'B'
else:
return 'C'
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改完后，对于外部代码来说，没什么变动，但是已经无法从外部访问实例变量.__name和实例变量.__score了：
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>>> bart=Student('Bart',98)
>>> bart.__name
Traceback (most recent call last)
: File "<pyshell#11>", line 1, in <module>
bart.__name
AttributeError: 'Student' object has no attribute '__name'
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这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态，这样通过访问限制的保护，代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办？可以给Student 类增加 get_name 和 get_score 这样的方法：
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class Student(object):
...
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
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如果又要允许外部代码修改score怎么办？可以再给Student类增加set_score方法：
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class Student(object):
...
def set_score(self, score):
self.__score = score
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在方法中，可以对参数做检查，避免传入无效的参数：
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class Student(object):
...
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
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需要注意的是，在Python中，变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名。
有些时候，我们会看到以一个下划线开头的实例变量名，比如_name，这样的实例变量外部是可以访问的，但是，按照约定俗成的规定，当你看到这样的变量时，意思就是，“虽然我可以被访问，但是，请把我视为私有变量，不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢？其实也不是。不能直接访问__name是因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name，所以，仍然可以通过_Student__name来访问__name变量：
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>>> bart._Student__name'Bart Simpson' |
因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是，Python本身没有任何机制阻止你干坏事，一切全靠自觉。