什么是模块

使用python编写的代码（.py文件）
已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
包好一组模块的包
使用C编写并链接到python解释器的内置模块

为何要使用模块

实现代码和功能的复用

import 自定义模块my_module.py

文件名my_module.py,模块名my_module

# my_module.py

print('from the my_module.py')

money = 100

def read1():
    print('my_module->read1->money',money)
    
def read2():
    print('my_module->read2 calling read1')
    read1()
    
def change():
    global money
    money=0

模块可以包含可执行的语句和函数的定义，这些语句的目的是初始化模块，它们只在模块名第一次遇到导入import语句时才执行（import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import 多次,为了防止你重复导入）

但是为了能够让程序的可读性更强，所以需要在程序的开头表明所有的引入的包和模块

python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句）

也就是说引入包只要一次就好

import my_module
import my_module
import my_module
import my_module

import sys
print(sys.modules)
# sys.modules是一个字典，内部包含模块名与模块对象的映射，该字典决定了导入模块时是否需要重新导入。

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

import my_module
money=10
print(my_module.money)
import my_module
def read1():
    print('=========')
    
my_module.read1()
import my_module

money = 1
my_module.change()
print(money)
print(my_module.money)

为模块名起别名，相当于m1=1;m2=m1

import my_module as mm

print(mm.money)

示范用法：

有两中sql模块mysql和oracle，根据用户的输入，选择不同的sql功能

# mysql.py
def sqlparse():
    print('from mysql sqlparse')
    
# oracle
def sqlparse():
    print('from oracle sqlparse')
    
# test.py
db_type=input('>>: ')
if db_type == 'mysql':
    import mysql as db
elif db_type == 'oracle':
    import oracle as db
    
db.sqlparse()

在一行导入多个模块

import sys, os, re

from ... import ...

对比import my_module，会将源文件的名称空间'my_module'带到当前名称空间中，使用时必须是 my_module.名字的方式

而from 语句相当于import，也会创建新的名称空间，但是将my_module中的名字直接导入到当前的名称空间中，在当前名称空间中，直接使用名字就可以了

from my_module import read1,read2
money = 1000
read1()
# 导入的函数read1，执行时仍然回到my_module.py中寻找全局变量money
from my_module import read1,read2
money = 1000
def read1():
    print('*'*10)
    
read2()
# 导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到my_module.py中找read1()
from my_module import read1,read2
money = 1000
def read1():
    print('*'*10)

read1()
# 导入的函数read1，被当前位置定义的read1覆盖掉了
from my_module import read1 as read

read()
# 也支持as

from my_module import 把my_module中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置 大部分情况下我们的python程序不应该使用这种导入方式，因为你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。而且可读性极其的差，在交互式环境中导入时没有问题。

因为这样的会导致原本的函数被覆盖

.....
__all__ = ['money','read1']
# 这样在另外一个文件中用from my_module import *就这能导入列表中规定的两个名字

# test.py
from my_module import *

print(money)
read1()
read2()

注意：如果my_module.py中的名字前加,即money，则from my_module import *,则_money不能被导入

编写好的一个python文件可以有两种用途：

脚本，一个文件就是整个程序，用来被执行
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（或者是在模块文件中测试代码）

if __name__ == __main__:

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print(b, end=',')
        a, b = b, a+b
    print()
    
if __name__ == "__main__":
    print(__name__)
    num = input('num :')
    fib(int(num))

模块的搜索路径

模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->自建模块->sys.path路径中包含的模块

在第一次导入某个模块时（比如my_module），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
如果还没有找到就从sys.path给出的目录列表中依次寻找my_module.py文件。

注意：自定义的模块名不应该与系统内置模块重名

编译python文件

为了提高加载模块的速度，python解释器会在 __pycache__ 目录中下缓存每个模块编译后的版本，格式为：module.version.pyc。通常会包含python的版本号。例如，在CPython3.3版本下， my_module.py模块会被缓存成 __pycache__/my_module.cpython-33.pyc 。这种命名规范保证了编译后的结果多版本共存。

包

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

需要强调的是：

在python3中，即使包下没有 __init__.py 文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错
创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包的本质就是一种模块

为何要使用包

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

注意事项

关于包相关的导入语句也分为 import 和 from ... import ... 两种，但是无论哪种，无论在什么位置，在导入时都必须遵循一个原则：凡是在导入时带点的，点的左边都必须是一个包，否则非法。可以带有一连串的点，如 item.subitem.subsubitem ,但都必须遵循这个原则。但对于导入后，在使用时就没有这种限制了，点的左边可以是包,模块，函数，类(它们都可以用点的方式调用自己的属性)。
import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的 __init__.py ，导入包本质就是在导入该文件
包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自两个命名空间

包的使用

示例文件

glance/                         #Top-level package
├── __init__.py                 #Initialize the glance package
├── api                         #Subpackage for api
│ ├── __init__.py
│ ├── policy.py
│ └── versions.py
├── cmd                         #Subpackage for cmd
│ ├── __init__.py
│ └── manage.py
└── db                          #Subpackage for db
├── __init__.py
└── models.py

文件内容

#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)

使用import导入包

import glance.db.models
# 在导入glance的时候会执行glance下的__init__.py中的代码

glance.db.models.register_models('mysql')

单独导入包名称时不会导入包中所有包含的所有子模块

import glance
glance.cmd.manage.main()

解决方法

# glance/__init__.py
from . import cmd

# glance/cmd/__init__.py
from . import manage

使用from （具体的路径） import （具体的模块）

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

from glance.db import models
from glance.db.models import register_models

models.register_models('mysql')
register_models('mysql')

from glance.api import *

想从包api中导入所有，实际上该语句只会导入包api下 __init__.py 文件中定义的名字，我们可以在 __init__.py 这个文件中定义 __all__

x = 10

def func():
    print('from api.__init.py')

__all__=['x','func','policy']
from glance.api import *

func()
print(x)
policy.get()

绝对导入和相对导入

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）

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

注意:

相对导入只能用于包内部模块之间的相互导入,导入者与被导入者都必须存在于一个包内
试图在顶级包之外使用相对导入是错误的,言外之意,必须在顶级包内使用相对导入,每增加一个.代表跳到上一级文件夹,而上一级不应该超出顶级包

Python中的模块和包