模块
一个模块就是一个包含了一组功能的python文件,比如spam.py，模块名为spam，可以通过import spam使用。
模块的4种存在方式
1.使用c编写并链接到python解释器的内置模块
2.使用python编写的。py文件
3.包：一堆py文件集合体
q4.已被编译为共享库或dll的c或c＋＋扩展
导入模块
1.编译执行模块所对应的py文件，形成对应的pyc文件
2.产生该模块自家的全局名称空间
3.在使用该模块的全局名称空间中产生一个名字（导入的模块名）
以spam.py为例来介绍模块的使用：文件名spam.py,模块名spam
#spam.py
print('from the spam.py')
money=1000
def read1():
print('spam模块：',money)
def read2():
print('spam模块')
read1()
def change():
global money
money=0
import
通过import关键字导入模块名
“import”是引入一个完整的模块，“from…import”是引入模块中的一个或多个指定部分；
“import”引入模块后，如果需要使用模块里的函数方法，则需要加上模块的限定名字，“from...import”则不用加模块的限定名字，直接使用其函数方法；
import module
编译执行模块所对应的py文件，形成对应的pyc文件
产生该模块自己的全局名称空间
在使用该模块的全局名称空间中产生一个名字（导入的模块名）
优点：
1.从文件级别组织代码，是同特性的功能能统一管理
2.可以使用系统或第三方模块（拿来主义），来提高开发效率
被导入模块有独立的名称空间
每个模块都是一个独立的名称空间，定义在这个模块中的函数，把这个模块的名称空间当做全局名称空间，这样我们在编写自己的模块时，就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突
#test.py import spam money=10 print(spam.money) ''' 执行结果： from the spam.py 1000 '''
为模块名起别名
为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用
1 import spam as sm 2 print(sm.money)
模块之from ... import...
from模块名 import＊
导入的是模块中的_all_这个列表
1.系统默认该列表不会收录开头的名字
2.可以自定义_all_列表来规定外界通过＊可以导入的名字
from 模块名 import 名字1，名字2，。。。，名字n
可以指名道姓导入模版中所有想导入的名字
测试一：导入的函数read1，执行时仍然回到spam.py中寻找全局变量money
#test.py
from spam import read1
money=1000
read1()
'''
执行结果:
from the spam.py
spam->read1->money 1000
'''
#测试二:导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到spam.py中找read1()
#test.py
from spam import read2
def read1():
print('==========')
read2()
'''
执行结果:
from the spam.py
spam->read2 calling read
spam->read1->money 1000
py文件区分两种用途:模块与脚本
编写好的一个python文件可以有两种用途：
一：脚本，一个文件就是整个程序，用来被执行
二：模块，文件中存放着一堆功能，用来被导入使用
python为我们内置了全局变量__name__，
当文件被当做脚本执行时：__name__ 等于'__main__'
当文件被当做模块导入时：__name__等于模块名
#作用：用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑
if __name__ == '__main__':
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logging 模块
logging模块是python提供的用于记录日志的模块
日志级别
在开始记录日志前还需要明确,日志的级别
随着时间的推移,日志记录会非常多,成千上万行,如何快速找到需要的日志记录这就成了问题
解决的方案就是 给日志划分级别
logging模块将日志分为了五个级别,从高到低分别是:
1.info 常规信息
2.debug 调试信息
3.warning 警告信息
4.error 错误信息
5.crtical 严重错误
本质上他们使用数字来表示级别的,从高到低分别是10,20,30,40,50
模块搜索路径
模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->内置模块->sys.path路径中包含的模块
模块的查找顺序
1、在第一次导入某个模块时（比如spam），会先检查该模块是否已经被加载到内存中（当前执行文件的名称空间对应的内存），如果有则直接引用
ps：python解释器在启动时会自动加载一些模块到内存中，可以使用sys.modules查看
2、如果没有，解释器则会查找同名的内建模块
3、如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找spam.py文件。
包
包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。
包就是一个包含有__init__.py文件的文件夹，所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来
包的本质就是一个文件夹，那么文件夹唯一的功能就是将文件组织起来 随着功能越写越多，我们无法将所以功能都放到一个文件中，于是我们使用模块去组织功能，而随着模块越来越多，我们就需要用文件夹将模块文件组织起来，以此来提高程序的结构性和可维护性
#文件内容
#policy.py
def get():
print('from policy.py')
#versions.py
def create_resource(conf):
print('from version.py: ',conf)
#manage.py
def main():
print('from manage.py')
#models.py
def register_models(engine):
print('from models.py: ',engine)
包的使用 import
1 import glance.db.models
2 glance.db.models.register_models('mysql')
包的使用之from ... import ...
需要注意的是from后import导入的模块，必须是明确的一个不能带点，否则会有语法错误，如：from a import b.c是错误语法
1 from glance.db import models
2 models.register_models('mysql')
3
4 from glance.db.models import register_models
5 register_models('mysql')
from glance.api import *
在讲模块时，我们已经讨论过了从一个模块内导入所有*，此处我们研究从一个包导入所有*。
#在__init__.py中定义
2 x=10
3
4 def func():
5 print('from api.__init.py')
6
7 __all__=['x','func','policy']
绝对导入和相对导入
我们的最*包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：
绝对导入：以glance作为起始
相对导入：用.或者..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
例如：我们在glance/api/version.py中想要导入glance/cmd/manage.py
在glance/api/version.py 2 3 #绝对导入 4 from glance.cmd import manage 5 manage.main() 6 7 #相对导入 8 from ..cmd import manage 9 manage.main()
绝对导入: 以执行文件的sys.path为起始点开始导入,称之为绝对导入
优点: 执行文件与被导入的模块中都可以使用
缺点: 所有导入都是以sys.path为起始点,导入麻烦
相对导入: 参照当前所在文件的文件夹为起始开始查找,称之为相对导入
符号: .代表当前所在文件的文件加,..代表上一级文件夹,...代表上一级的上一级文件夹
优点: 导入更加简单
缺点: 只能在导入包中的模块时才能使用