一、模块
1、模块的概念
模块这一概念很大程度上是为了解决代码的可重用性而出现的
其实这一概念并没有多复杂，简单来说不过是一个后缀为 .py 的 Python 文件而已
例如，我在工作中需要经常打印一段文字，很自然地，我会将它实现为一个函数，等到需要的时候直接调用即可
现在，假如这样的工作不仅仅是我一个人在做，比如有成千上万的人需要在他们的工作打印同样的内容
那么也很自然地，我会将这段函数代码储存成一个单独文件发给需要的人
这样就产生了模块的概念，我的这一份代码可以理解成是一个模块，它是一份具有一定独立功能的通用的程序代码
2、导入模块
对于导入模块，相信大家都不会陌生，基本的语法是 import module，一个最简单的例子如下：
>>> import random
>>> # 这时可以通过 module.function() 引用其中定义的方法
>>> # 其实可以把 module 当作是一个新的命名空间
>>> random.randint(0,1)
# 1
还可以直接导入模块中的方法，基本语法是 from module import function，此时模块中的其它方法将不可用
>>> from random import randint
>>> # 可以直接使用对应的函数名调用函数
>>> randint(0,1)
# 0
>>> # 此时，将无法引用模块中的其它函数
>>> choice([0,1])
# NameError: name 'choice' is not defined
一个常见的用法是将某一个模块中的所有内容导入到当前命名空间中
>>> from random import *
>>> randint(0,1)
# 1
>>> choice([0,1])
# 1
但使用上面的方法或许还存在一些问题，就是当引用模块中的方法名和全局定义的方法名相同时，会引发命名冲突
此时可以通过引用时重命名解决这个问题，其基本语法如下：
import module as alias 或者 from module import function as alias
>>> import random as rd
>>> rd.randint(0,1)
# 0
注意：无论在程序中使用多少次 import 语句，一个模块最多只能导入一次
3、搜索路径
下面，让我们思考一下更深入的问题？
当我们使用 import 语句导入模块时，编译器会在哪里寻找我们需要的模块呢？一般来说，编译器寻找模块的顺序如下：
当前目录
PYTHONPATH 环境变量设置的目录
由安装过程决定的默认路径
我们可以通过 sys 模块下的 path 变量查看模块的搜索路径，另外，我们可以使用 pprint 模块格式化打印内容
>>> import sys
>>> import pprint
>>> pprint.pprint(sys.path)
# ['',
# 'C:\\Python\\Python37-32\\Lib\\idlelib',
# 'C:\\Python\\Python37-32\\python37.zip',
# 'C:\\Python\\Python37-32\\DLLs',
# 'C:\\Python\\Python37-32\\lib',
# 'C:\\Python\\Python37-32',
# 'C:\\Users\\user\\AppData\\Roaming\\Python\\Python37\\site-packages',
# 'C:\\Python\\Python37-32\\lib\\site-packages']
如果现在我们自己编写了一个模块，我们怎样才可以让这个模块应用到其它程序呢？
最简单的一个办法莫过于将这个文件添加到上面已有路径中
建议将模块放在 site-packages 文件夹中，site-packages 是一个专门用来存放第三方模块的文件夹
但是这样的做法并非都是可行的，例如，可能因为权限问题你无法访问上面的各个目录
这时候，添加模块的默认搜索路径也不失为一个可行的办法，一般来说有三个方法：
- 修改 sys 模块中 path 变量的值：
sys.append('pathName') - 修改环境变量 PYTHONPATH 的值
- 在 site-packages 文件夹下添加一个路径文件，以 .pth 为后缀名，在文件中加入所需目录名称
4、隐藏测试代码
在编写模块的时候，我们常常需要对模块进行局部功能性测试，等待测试成功之后才会将它应用在其它程序中
由于测试所需，总会留下大量的测试代码在模块中，假如不加处理，这些测试代码将会在引入时对其它程序产生影响
所以，我们需要在程序中隐藏测试代码
我们首先来看一下 Python 中的一个内置变量 __name__，在主程序中，它的值将被设置为 main
>>> __name__
# '__main__'
所以，在编写模块的测试代码时，我们可以在 if __name__ == '__main__' 程序块中编写
if __name__ == '__main__':
# 测试代码
这样，在直接运行模块时，将会执行测试代码；但是在引入模块时，将不会执行测试代码
5、模块查询
当我们看到一个以前从未接触过的模块时，我们可以在哪进行学习和查询呢？通常有以下几种途径
-
mudule.__doc__：列出模块的简短说明
>>> import math
>>> print(math.__doc__)
# This module is always available. It provides access to the
# mathematical functions defined by the C standard.
-
dir(module)：列出方法和属性
>>> import math
>>> dir(math)
['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'pi', 'pow', 'radians', 'remainder', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc']
-
module.__all__：列出接口
当使用 from module import * 语句时，导入的是 __all__ 中所含有的内容
若没有设置 __all__，则导入 dir(module) 中不以下划线开头的所有内容
help(module)：查看帮助手册，获取更多信息module.__file__：打印源代码所在的文件路径，帮助我们找到源代码，阅读源代码-
https://docs.python.org：一个高效的方法当然是直接查看官方文档的说明
这个网站上包含了绝大部分 Python 模块的说明文档，可以帮助我们快速掌握特定模块的用法
二、包
包也是为了更好的组织模块而发展出来的一个概念，它通常是一个目录，目录名即包名
目录中必须有一个 __init__.py 文件，可以用来完成一些初始化的工作，当然也可以为空
然后就是一些模块文件和子目录，假如子目录中也有 __init__.py 文件，则它就是这个包的子包
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