一、定义
- 模块:用来从逻辑上组织 python 代码(变量,函数,类, 逻辑:实现一个功能),本质就是 .py 结尾的 python文件(例如:test.py文件,对应的模块名:test)
- 包:用来从逻辑上组织模块的,本质就是一个目录(必须带有一个 __init__.py 文件)
二、导入方法
# 导入单个模块
import module_name
# 一次导入多个模块
import module1_name,module2_name
# 从module_a模块导入其所有代码
from module_a import *
# 从module_a模块导入多个变量/函数/类
from module_a import m1,m2,m3
# 给logger模块取别名为logger1并导入
from module_a import logger as logger1
# 从当前目录下导入test1模块
from . import test1
三、Import本质(路径搜索和搜索路径)
1. 导入模块的本质就是把python文件解释一遍
- 导入整个模块 = 导入整个模块中全部的代码
import test test = “test.py all code”
- 导入模块中的某个变量或函数 = 只导入该变量或函数,可直接调用
from test import m1 m1 = “code”
- 导入模块(需要先找到)----> 模块对应的python文件 ----> 该python文件的路径 ----> 可用 sys.path 方法获取路径
import module ----> module_name.py ----> module_name.py 的路径 ----> sys.path
2. 导入包的本质就是执行该包下的__init__.py文件
四、同级导入模块
假设,有一个名为 module_test 的目录,该目录下包含一个 module.py 文件和一个 main_module.py 文件。
module.py文件中内容数据如下:
name = 'alex'
def say_hello():
print('hello alex') def logger():
pass
main_module.py 文件中需要调用 module 模块,代码实现如下:
name = 'alex'
def say_hello():
print('hello alex') def logger():
print('in the module')
假如 module 模块中有好几个函数,你想要导入所有的函数,可使用:from module import *
如果当前脚本文件中已经定义了logger()函数,这时要调用的 module.py 文件中又已经包含了一个同名的 logger() 函数,则调用 logger() 函数时会产生冲突,故为了避免冲突,此方法要慎用。
如何避免这种冲突呢?我们可以使用另一种导入方法,即给 logger 函数取别名:from module import logger as logger1
main_module.py 文件代码如下:
# 导入module模块(文件名:module.py,对应的模块名:module)
import module # 调用 module 模块中的变量和函数
print(module.name) # alex
module.say_hello() # hello alex # 定义 logger() 函数
def logger():
print("in the main_module") # logger() # 调用 logger 函数
# 此时返回”in the main_module“,即该文件中的logger函数覆盖了前面调用 module 模块中的同名函数 # 如何解决这个冲突呢?我们可以使用另一种导入方法,即给 logger 函数取别名:
from module import logger as logger1 # 此时再调用改了别名的logger函数logger1
logger1()
# 打印 module 模块中的 logger()函数的返回结果 ”in the module"
五、不同级导入模块
案例:路径为 day5\module_test\main_module1.py 的 main_module1.py文件导入其父级目录 day5目录下的 module1 模块(即day5\module1.py)
module1.py 文件内容数据如下:
name = 'alex'
def say_hello():
print('hello alex') def logger():
print('in the module1')
main_module1.py 文件中需要调用 module1 模块,代码实现如下:
import sys,os
# print(sys.path) # 打印当前相对路径
# C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\day5\module_test\main_module1.py # dirname作用是返回上级目录名,两层dirname代表返回上上级目录,即返回到了day5目录; os.path.abspath(__file__)是打印当前绝对路径 x = os.path.dirname( os.path.dirname( os.path.abspath(__file__) ) )
# C:\Users\Administrator\PycharmProjects\test\day5 # 添加路径,再导入module1 模块(day5\module1.py)
sys.path.append(x)
import module1
print(module1.name) # alex
module1.say_hello() # hello alex
module1.logger() # in the module1
六、导入优化
假设,有一个名为 module_optimize 的包,该包下包含一个__init__.py 文件和一个主逻辑文件 mo_test.py 。
__init__.py 文件内容如下:
def test():
print('in the __init__')
mo_test.py 文件内容如下:
import __init__ def logger():
__init__.test() # 导入__init__模块下的 test() 函数
print('in the logger') def a():
__init__.test() # 导入__init__模块下的 test() 函数
print("in the a") logger()
a()
可见,logger() 函数和 a() 函数都需要调用到 __init__ 模块下的 test() 函数。这时候,当程序执行的时候,就要重复从 __init__.py 文件中检索 test() 函数,造成程序运行时间的浪费。那么,我们可以如何优化呢?
为了避免重复检索模块而浪费运行时间,我们可以使用 from __init__ import test 方法。具体代码如下:
# 导入模块中指定的函数
from __init__ import test def logger():
test() # 直接调用 test() 函数
print('in the logger') def a():
test() # 直接调用 test() 函数
print("in the a") logger()
a()
- End -