python 模块

python 模块

Python本身就内置了很多非常有用的模块,只要安装完毕,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:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

' a test module '

__author__ = 'Yuechao An'

import sys
def test():
    args = sys.argv
    if(len(args) == 1):
        print 'hello'
    elif len(args) == 2:
        print ('hello,%s',args[1])
    else:
        print('too many arguments')

if __name__ == '__main__':
    test()

第1行和第2行是标准注释,第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行,第2行注释表示.py文件本身使用标准UTF-8编码;

第4行是一个字符串,表示模块的文档注释,任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释;

第6行使用author变量把作者写进去,这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名;

以上就是Python模块的标准文件模板,当然也可以全部删掉不写,但是,按标准办事肯定没错。

后面开始就是真正的代码部分。

你可能注意到了,使用sys模块的第一步,就是导入该模块:

import sys

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]。

import sys
print sys.argv

命令行输出

$ python hello.py
['hello.py']
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;

之所以我们说,private函数和变量“不应该”被直接引用,而不是“不能”被直接引用,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,从编程习惯上不应该引用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?请看例子:

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:

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。

如果你正在使用Mac或Linux,安装pip本身这个步骤就可以跳过了。

如果你正在使用Windows,请参考安装Python一节的内容,确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path。

在命令提示符窗口下尝试运行pip,如果Windows提示未找到命令,可以重新运行安装程序添加pip。

注意:Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x,因此对应的pip命令是

例如,我们要安装一个第三方库——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:

pip install Pillow

安装常用模块
在使用Python时,我们经常需要用到很多第三方库,例如,上面提到的Pillow,以及MySQL驱动程序,Web框架Flask,科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力,还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用。

可以从Anaconda官网下载GUI安装包,安装包有500~600M,所以需要耐心等待下载。网速慢的同学请移步国内镜像。下载后直接安装,Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python,并且,Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下,不影响系统已安装的Python目录。

可以尝试直接import numpy等已安装的第三方模块。

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:

>>> 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:

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/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:

>>> 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。

详细文件移步Python学习笔记

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