python模块部分----模块、包、常用模块

时间：2021-04-27 06:04:24

0.来源：https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9987155.html

1.导入模块

1.1模块就是一个python文件，模块名是文件名

1.2导入模块的执行步骤：

先看有没有导入过，有的话不管，没有的话下一步

在sys.path中找到模块（除了内置Python的路径，还有当前执行文件路径）

创建新模块的命名空间，执行一遍模块代码，初始化模块

将模块导入进来

1.3import（导入模块）

直接导入整个模块，模块中的变量全部在他自己的命名空间中，不可覆盖原则，使用.变量名的形式可访问内部变量。因为已经执行过模块一次，内存中可以找到变量

1.4from XXX import YYY（导入具体的变量）

将变量导入到本模块的命名空间中，可覆盖原则

1.5__all__和from XXX import *

__all__和from XXX import *是成对使用的，互相作用，与其他的不作用。__all__限制能导入到其他模块命名空间中的变量有哪些

1.6__name__

#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（或者是在模块文件中测试代码）

    if __name__ == '__main__':

1.7模块的搜索路径全在sys.path中

2.导入包

2.1包是多个模块的集合，其中含有__init__.py文件

#官网解释

Packages are a way of structuring Python’s module namespace by using “dotted module names”

包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。

#具体的：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：

　　1. 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

　　2. 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

2.2执行过程

与导入模块不同的是，执行的是__init__.py文件

2.3注意事项

#1.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)。

#2、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

#3、包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间

2.4搜索路径sys.path

每次执行时候，搜索路径除了有python内置的默认库路径外，每次都会将当前的路径加入到sys.path中的第一个位置

这可能就会导致一个问题，当库文件的位置变化时候，加深一次或者怎么样的时候，__init__文件或者import可能就会发生错误。

推荐使用相对路径

2.5导入包的理解

其实就是在当前执行文件的路径找到相对应的文件夹（包）或者python文件

推荐使用各种./..找文件夹（路径）的方式找到即可

相对路径可能会导致包外可正常使用，包内互相导入可能会出错，因为包内向上翻目录时候可能会出错，因为寻找的根目录变了，根目录总是以执行文件所在的目录为根目录

2.6多重包的设置

一个包还包含其他包的时候，在包的__init__.py文件中要初始化也就是import他的子模块和子包，因为导入包就是导入__init__.py这个文件。你要让这个文件中能把所有的包和子模块加载进来，不然使用的时候XXX.YYY.ZZZ根本使用不了，内部的啥东西都使用不了，因为根本没有加载进来。

导入模块因为执行了他，所以内部变量都能找到，倒入包的时候不是执行整个包而是执行init文件，所以要把所有的东西导入到init文件中

2.7执行文件的根目录为今后一切找包的根目录，是今后一切import语句，from语句关键字的根目录，是sys.path的第一项！！！（理解、理解）

2.7.1包以及包所包含的模块都是用来被导入的，而不是被直接执行的。而环境变量都是以执行文件为准的

比如我们想在glance/api/versions.py中导入glance/api/policy.py，有的同学一抽这俩模块是在同一个目录下，十分开心的就去做了，它直接这么做

#在version.py中

2

3 import policy

4 policy.get()

没错，我们单独运行version.py是一点问题没有的，运行version.py的路径搜索就是从当前路径开始的，于是在导入policy时能在当前目录下找到

但是你想啊，你子包中的模块version.py极有可能是被一个glance包同一级别的其他文件导入，比如我们在于glance同级下的一个test.py文件中导入version.py，如下

from glance.api import versions

'''

执行结果:

ImportError: No module named 'policy'

'''

'''

分析:

此时我们导入versions在versions.py中执行

import policy需要找从sys.path也就是从当前目录找policy.py,

这必然是找不到的

'''

2.8 绝对导入与相对导入总结 

绝对导入与相对导入

# 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:

　　　　　　　　1. 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

　　　　　　　　2. attempted relative import beyond top-level package # 试图在*包之外使用相对导入是错误的,言外之意,必须在*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*包

3.约定优于配置

python模块部分----模块、包、常用模块

#===============>start.py

# 开启项目的start文件。

import sys,os

BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

sys.path.append(BASE_DIR)

from core import src

if __name__ == '__main__':

    src.run()

#===============>settings.py

# 配置文件，放一些路径或者信息等配置

import os

BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

DB_PATH=os.path.join(BASE_DIR,'db','db.json')

LOG_PATH=os.path.join(BASE_DIR,'log','access.log')

LOGIN_TIMEOUT=5

"""

logging配置

"""

# 定义三种日志输出格式

standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \

                  '[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字

simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'

id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'

# log配置字典

LOGGING_DIC = {

    'version': 1,

    'disable_existing_loggers': False,

    'formatters': {

        'standard': {

            'format': standard_format

        },

        'simple': {

            'format': simple_format

        },

    },

    'filters': {},

    'handlers': {

        #打印到终端的日志

        'console': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.StreamHandler',  # 打印到屏幕

            'formatter': 'simple'

        },

        #打印到文件的日志,收集info及以上的日志

        'default': {

            'level': 'DEBUG',

            'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler',  # 保存到文件

            'formatter': 'standard',

            'filename': LOG_PATH,  # 日志文件

            'maxBytes': 1024*1024*5,  # 日志大小 5M

            'backupCount': 5,

            'encoding': 'utf-8',  # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了

        },

    },

    'loggers': {

        #logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置

        '': {

            'handlers': ['default', 'console'],  # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕

            'level': 'DEBUG',

            'propagate': True,  # 向上（更高level的logger）传递

        },

    },

}

#===============>src.py

# 主要逻辑部分：

# 核心逻辑，代码放在这。

from conf import settings

from lib import common

import time

logger=common.get_logger(__name__)

current_user={'user':None,'login_time':None,'timeout':int(settings.LOGIN_TIMEOUT)}

def auth(func):

    def wrapper(*args,**kwargs):

        if current_user['user']:

            interval=time.time()-current_user['login_time']

            if interval < current_user['timeout']:

                return func(*args,**kwargs)

        name = input('name>>: ')

        password = input('password>>: ')

        db=common.conn_db()

        if db.get(name):

            if password == db.get(name).get('password'):

                logger.info('登录成功')

                current_user['user']=name

                current_user['login_time']=time.time()

                return func(*args,**kwargs)

        else:

            logger.error('用户名不存在')

    return wrapper

@auth

def buy():

    print('buy...')

@auth

def run():

    print('''

购物

查看余额

转账

    ''')

    while True:

        choice = input('>>: ').strip()

        if not choice:continue

        if choice == '':

            buy()

#===============>db.json

# 重要数据放在这里

#===============>common.py

# 公共组件放在这里：公共功能部分。

from conf import settings

import logging

import logging.config

import json

def get_logger(name):

    logging.config.dictConfig(settings.LOGGING_DIC)  # 导入上面定义的logging配置

    logger = logging.getLogger(name)  # 生成一个log实例

    return logger

def conn_db():

    db_path=settings.DB_PATH

    dic=json.load(open(db_path,'r',encoding='utf-8'))

    return dic

#===============>access.log

# 日志信息

[2017-10-21 19:08:20,285][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:19][INFO][登录成功]

[2017-10-21 19:08:32,206][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:19][INFO][登录成功]

[2017-10-21 19:08:37,166][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:24][ERROR][用户名不存在]

[2017-10-21 19:08:39,535][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:24][ERROR][用户名不存在]

[2017-10-21 19:08:40,797][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:24][ERROR][用户名不存在]

[2017-10-21 19:08:47,093][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:24][ERROR][用户名不存在]

[2017-10-21 19:09:01,997][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:19][INFO][登录成功]

[2017-10-21 19:09:05,781][MainThread:10900][task_id:core.src][src.py:24][ERROR][用户名不存在]

[2017-10-21 19:09:29,878][MainThread:8812][task_id:core.src][src.py:19][INFO][登录成功]

[2017-10-21 19:09:54,117][MainThread:9884][task_id:core.src][src.py:19][INFO][登录成功]

目录内容说明

这个我觉得是每个项目都应该有的一个文件，目的是能简要描述该项目的信息，让读者快速了解这个项目。

它需要说明以下几个事项:

软件定位，软件的基本功能。

运行代码的方法: 安装环境、启动命令等。

简要的使用说明。

代码目录结构说明，更详细点可以说明软件的基本原理。

常见问题说明。

我觉得有以上几点是比较好的一个README。在软件开发初期，由于开发过程中以上内容可能不明确或者发生变化，并不是一定要在一开始就将所有信息都补全。但是在项目完结的时候，是需要撰写这样的一个文档的。

可以参考Redis源码中Readme的写法，这里面简洁但是清晰的描述了Redis功能和源码结构。

README说明

相关文章