模块化(module)程序设计理念
模块和包概念的进化史
“量变引起质变”是哲学中一个重要的理论。量变为什么会引起质变呢?本质上理解,随着数量的增加,管理方式会发生本质的变化;旧的管理方式完全不适合,必须采用新的管理方式。
程序越来越复杂,语句多了,怎么管理?很自然的,我们会将实现同一个功能的语句封装到函数中,统一管理和调用,于是函数诞生了。
程序更加复杂,函数和变量多了,怎么管理?同样的思路,“物以类聚”,我们将同一类型对象的“数据和行为”,也就是“变量和函数”,放到一起统一管理和调用,于是“类和对象”诞生了。
程序继续复杂,函数和类更加多了,怎么办?好,我们将实现类似功能的函数和类统统放到一个模块中,于是“模块”诞生了。
程序还要复杂,模块多了,怎么办? 于是,我们将实现类似功能的模块放到一起,于是“包”就诞生了。
标准库模块(standard library)
与函数类似,模块也分为标准库模块和用户自定义模块。
Python 标准库提供了操作系统功能、网络通信、文本处理、文件处理、数学运算等基本的功能。比如:random(随机数)、math(数学运算)、time(时间处理)、file(文件处理)、os(和操作系统交互)、sys(和解释器交互)等。
为什么需要模块化编程
模块(module)对应于 Python 源代码文件(.py 文件)。模块中可以定义变量、函数、类、普通语句。 这样,我们可以将一个 Python 程序分解成多个模块,便于后期的重复应用
模块化编程(Modular Programming)将一个任务分解成多个模块。每个模块就像一个积木一样,便于后期的反复使用、反复搭建
模块化编程的流
模块化编程的一般流程:
- 设计 API,进行功能描述。
- 编码实现 API 中描述的功能。
- 在模块中编写测试代码,并消除全局代码。
- 使用私有函数实现不被外部客户端调用的模块函数。
模块的 API 和功能描述要点
API(Application Programming Interface 应用程序编程接口)是用于描述模块中提供的函数和类的功能描述和使用方式描述。
模块化编程中,首先设计的就是模块的 API(即要实现的功能描述),然后开始编码实现 API 中描述的功能。最后,在其他模块中导入本模块进行调用。
我们可以通过help(模块名)查看模块的API。一般使用时先导入模块 然后通过help函数查看。
【示例】导入 math 模块,并通过 help()查看 math 模块的 API
import math
help(math)
""" Help on built-in module math:
NAME
math
DESCRIPTION
This module provides access to the mathematical functions
defined by the C standard.
FUNCTIONS
acos(x, /)
Return the arc cosine (measured in radians) of x.
The result is between 0 and pi.
acosh(x, /)
Return the inverse hyperbolic cosine of x.
asin(x, /)
Return the arc sine (measured in radians) of x.
The result is between -pi/2 and pi/2.
-- More -- """
【示例】设计计算薪水模块的 AP
"""
用于计算公司员工信息的模块
"""
company = "WINCET"
def yesrsalary(monthsalary):
"""通过传入的月薪,计算年薪"""
return monthsalary * 12
def daysalary(monthsalary):
"""通过传入的月薪,计算日新,法定月工作日22.5天"""
return monthsalary / 22.5
我们可以通过__doc__可以获得模块的文档字符串的内容。
import salary
print(salary.__doc__)
print(salary.company)
print(salary.daysalary.__doc__)
print(salary.yesrsalary.__doc__)
print(salary.daysalary(12000))
print(salary.yesrsalary(12000))
"""
用于计算公司员工信息的模块
WINCET
通过传入的月薪,计算日新,法定月工作日22.5天
通过传入的月薪,计算年薪
533.3333333333334
144000
"""
模块的创建和测试代码
每个模块都有一个名称,通过特殊变量__name__
可以获取模块的名称。在正常情况下,模块名字对应源文件名。 仅有一个例外,就是当一个模块被作为程序入口时(主程序、交互式提示符下),它的__name__
的值为“__main__”
。我们可以根据这个特点,将模块源代码文件中的测试代码进行独立的处理。例如:
import math
math.__name__ #输出'math'
【示例】__name__ == "__main__
独立处理模块的测试代码
"""
用于计算公司员工信息的模块
"""
company = "WINCET"
def yesrsalary(monthsalary):
"""通过传入的月薪,计算年薪"""
return monthsalary * 12
def daysalary(monthsalary):
"""通过传入的月薪,计算日新,法定月工作日22.5天"""
return monthsalary / 22.5
if __name__ == "__main__":
print(yesrsalary(12000))
print((daysalary(12000)))
"""
144000
533.3333333333334
"""
模块的导入
模块化设计的好处之一就是“代码复用性高”。写好的模块可以被反复调用,重复使用。模块的导入就是“在本模块中使用其他模块”。
import 语句导
mport 语句的基本语法格式如下:import 模块名 #导入一个模块
import 模块 1,模块 2… #导入多个模块
import 模块名 as 模块别名 #导入模块并使用新名字
mport 加载的模块分为四个通用类别:
- 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;
我们一般通过 import 语句实现模块的导入和使用,import 本质上是使用了内置函数__import__()
。
当我们通过 import 导入一个模块时,python 解释器进行执行,最终会生成一个对象,这个对象就代表了被加载的模块
import math
print(id(math))
print(type(math))
print(math.pi) #通过 math.成员名来访问模块中的成
"""
31840800
<class 'module'>
"""
由上,我们可以看到 math 模块被加载后,实际会生成一个 module 类的对象,该对象被math 变量引用。我们可以通过 math 变量引用模块中所有的内容。
我们通过 import 导入多个模块,本质上也是生成多个 module 类的对象而已。
有时候,我们也需要给模块起个别名,本质上,这个别名仅仅是新创建一个变量引用加载的模块对象而已。
import math as m
#import math
#m = math
print(m.sqrt(4)) #开方运算
from…import 导入
Python 中可以使用 from…import 导入模块中的成员。基本语法格式如下:
from 模块名 import 成员 1,成员 2
如果希望导入一个模块中的所有成员,则可以采用如下方式:
from 模块名 import *
【注】尽量避免“from 模块名 import ”这种写法。 它表示导入模块中所有的不 是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置。 但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。一般生产环境中尽量避免使用, 学习时没有关系。
【示例】使用 from…import 导入模块指定的成员
from math import pi,sin
print(sin(pi/2)) #输出 1.0
import 语句和 from...import 语句的区别
import 导入的是模块。
from...import 导入的是模块中的一个函数/一个类。
如果进行类比的话,import 导入的是“文件”,我们要使用该“文件”下的内容,必 须前加“文件名称”。from...import 导入的是文件下的“内容”,我们直接使用这 些“内容”即可,前面再也不需要加“文件名称”了
我们自定义一个模块 calculator.py:
"""一个实现四则运算的计算器"""
def add(a,b):
return a+b
def minus(a,b):
return a-b
class MyNum():
def print123(self):
print(123)
我们在另一个模块 test.py 测试:
import calculator
a = calculator.add(30,40)
# add(100,200) #不加模块名无法识别
print(a)
from calculator import *
a = add(100,200) #无需模块名,可以直接引用里面的函数/类
print(a)
b = MyNum()
b.print123()
包(package)的概念和结构
当一个项目中有很多个模块时,需要再进行组织。我们将功能类似的模块放到一起, 形成了“包”。本质上,“包”就是一个必须有__init__.py 的文件夹。典型结构如下:
包下面可以包含“模块(module)”,也可以再包含“子包(subpackage)”。就像文件 夹下面可以有文件,也可以有子文件夹一样。
上图中,a 是上层的包,下面有一个子包:aa。可以看到每个包里面都有__init__.py 文件。
导入包操作和本质
上一节中的包结构,我们需要导入 module_AA.py。方式如下:
import a.aa.module_AA
在使用时,必须加完整名称来引用,比如:a.aa.module_AA.fun_AA()
from a.aa import module_AA
在使用时,直接可以使用模块名。 比如:module_AA.fun_AA()
from a.aa.module_AA import fun_AA # 直接导入函数
在使用时,直接可以使用函数名。 比如:fun_AA()
**【注】 **
-
from package import item 这种语法中,item 可以是包、模块,也可以是函数、 类、变量。
-
import item1.item2 这种语法中,item 必须是包或模块,不能是其他。
导入包的本质其实是“导入了包的__init__.py”文件。也就是说,”import pack1”意味 着执行了包 pack1 下面的__init__.py 文件。 这样,可以在__init__.py 中批量导入我们需要 的模块,而不再需要一个个导入。
__init__.py 的三个核心作用:
-
作为包的标识,不能删除。
-
用来实现模糊导入
-
导入包实质是执行__init__.py 文件,可以在__init__.py 文件中做这个包的初始化、以及 需要统一执行代码、批量导入。
【示例】测试包的__init__.py 文件本质用法
a 包下的__init__.py 文件内容:
import turtle
import math
print("导入 a 包")
b 包下的 module_B1.py 文件中导入 a 包,代码如下:
import a
print(a.math.pi)
"""
导入 a 包
3.141592653589793
"""
【注】如上测试我们可以看出 python 的设计者非常巧妙的通过__init__.py 文件将包转成了 模块的操作。因此,可以说“包的本质还是模块”。
用*导入包
import * 这样的语句理论上是希望文件系统找出包中所有的子模块,然后导入它们。 这可能会花长时间等。Python 解决方案是提供一个明确的包索引。
这个索引由 __init__.py 定义 __all__ 变量,该变量为一列表,如上例 a 包下的 __init__.py 中,可定义 __all__ = ["module_A","module_A2"] 这意味着, from sound.effects import * 会从对应的包中导入以上两个子模块;
__all__ = ["module_A", "module_B"]
包内引用
如果是子包内的引用,可以按相对位置引入子模块 以 aa 包下的 module_AA 中导入 a 包下内容为例:
from .. import module_A # ..表示上级目录 .表示同级目录
from . import module_A2 # .表示同级目录
sys.path 和模块搜索路径
当我们导入某个模块文件时, Python 解释器去哪里找这个文件呢?只有找到这个文 件才能读取、装载运行该模块文件。它一般按照如下路径寻找模块文件(按照顺序寻找,找 到即停不继续往下寻找):
-
置模块
-
当前目录
-
程序的主目录
-
pythonpath 目录(如果已经设置了 pythonpath 环境变量)
-
标准链接库目录
-
第三方库目录(site-packages 目录)
-
.pth 文件的内容(如果存在的话)
-
sys.path.append()临时添加的目录
当任何一个 python 程序启动时,就将上面这些搜索路径(除内置模块以外的路径)进行收集, 放到 sys 模块的 path 属性中(sys.path)
使用 sys.path 查看和临时修改搜索路径
import sys
sys.path.append("d:/")
print(sys.path)
模块发布和安装
模块发布
当我们完成了某个模块开发后,可以将他对外发布,其他开发者也可以以“第三方扩展 库”的方式使用我们的模块。我们按照如下步骤即可实现模块的发布:
- 为模块文件创建如下结构的文件夹(一般,文件夹的名字和模块的名字一样):
-
在文件夹中创建一个名为『setup.py』的文件,内容如下:
from distutils.core import setup setup( name="supermath", # 对外模块名 version="1.0", # 版本号 description="这是一个对发发布的测试模块,Test,Not use", # 描述 author="HoveyCHEN", # 作者 author_email="chenhao852@icloud.com", # 作者邮箱 py_modules=["supermath.demo1_add", "supermath.demo2_mul"] # 要发布的模块 )
-
建一个发布文件。通过终端,cd 到模块文件夹 c 下面,再键入命令:
python setup.py sdist
-
执行结果
# chenh @ HAO-PC-ROG in ~\OneDrive\Data Learn\Python 基础\课堂笔记\12\C [20:13:37] $ python setup.py sdist running sdist running egg_info creating supermath.egg-info writing supermath.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to supermath.egg-info\dependency_links.txt writing top-level names to supermath.egg-info\top_level.txt writing manifest file 'supermath.egg-info\SOURCES.txt' reading manifest file 'supermath.egg-info\SOURCES.txt' writing manifest file 'supermath.egg-info\SOURCES.txt' warning: sdist: standard file not found: should have one of README, README.rst, README.txt, README.md running check creating supermath-1.0 creating supermath-1.0\supermath creating supermath-1.0\supermath.egg-info copying files to supermath-1.0... copying setup.py -> supermath-1.0 copying supermath\__init__.py -> supermath-1.0\supermath copying supermath\demo1_add.py -> supermath-1.0\supermath copying supermath\demo2_mul.py -> supermath-1.0\supermath copying supermath.egg-info\PKG-INFO -> supermath-1.0\supermath.egg-info copying supermath.egg-info\SOURCES.txt -> supermath-1.0\supermath.egg-info copying supermath.egg-info\dependency_links.txt -> supermath-1.0\supermath.egg-info copying supermath.egg-info\top_level.txt -> supermath-1.0\supermath.egg-info Writing supermath-1.0\setup.cfg creating dist Creating tar archive removing 'supermath-1.0' (and everything under it)
-
执行完毕后,目录结构变为:(supermath-1.0.tar.gz 就是我们的包)
demo1_add.py
def add(a, b):
"""这是一个加法方法"""
return a + b
demo2_mul.py
def mul(a, b):
"""这是一个乘法模块"""
return a * b
模块安装
将发布安装到你的本地计算机上。仍在 cmd 命令行模式下操作,进 setup.py 所在目 录,键入命令:
python setup.py install
执行结果:
# chenh @ HAO-PC-ROG in ~\OneDrive\Data Learn\Python 基础\课堂笔记\12\C [20:19:29]
$ python setup.py install
running install
C:\Users\chenh\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\setuptools\command\install.py:34: SetuptoolsDeprecationWarning: setup.py install is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools.
warnings.warn(
C:\Users\chenh\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\setuptools\command\easy_install.py:144: EasyInstallDeprecationWarning: easy_install command is deprecated. Use build and pip and other standards-based tools.
warnings.warn(
running bdist_egg
running egg_info
writing supermath.egg-info\PKG-INFO
writing dependency_links to supermath.egg-info\dependency_links.txt
writing top-level names to supermath.egg-info\top_level.txt
reading manifest file 'supermath.egg-info\SOURCES.txt'
writing manifest file 'supermath.egg-info\SOURCES.txt'
installing library code to build\bdist.win-amd64\egg
running install_lib
running build_py
creating build
creating build\lib
creating build\lib\supermath
copying supermath\__init__.py -> build\lib\supermath
copying supermath\demo1_add.py -> build\lib\supermath
copying supermath\demo2_mul.py -> build\lib\supermath
creating build\bdist.win-amd64
creating build\bdist.win-amd64\egg
creating build\bdist.win-amd64\egg\supermath
copying build\lib\supermath\demo1_add.py -> build\bdist.win-amd64\egg\supermath
copying build\lib\supermath\demo2_mul.py -> build\bdist.win-amd64\egg\supermath
copying build\lib\supermath\__init__.py -> build\bdist.win-amd64\egg\supermath
byte-compiling build\bdist.win-amd64\egg\supermath\demo1_add.py to demo1_add.cpython-311.pyc
byte-compiling build\bdist.win-amd64\egg\supermath\demo2_mul.py to demo2_mul.cpython-311.pyc
byte-compiling build\bdist.win-amd64\egg\supermath\__init__.py to __init__.cpython-311.pyc
creating build\bdist.win-amd64\egg\EGG-INFO
copying supermath.egg-info\PKG-INFO -> build\bdist.win-amd64\egg\EGG-INFO
copying supermath.egg-info\SOURCES.txt -> build\bdist.win-amd64\egg\EGG-INFO
copying supermath.egg-info\dependency_links.txt -> build\bdist.win-amd64\egg\EGG-INFO
copying supermath.egg-info\top_level.txt -> build\bdist.win-amd64\egg\EGG-INFO
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
creating 'dist\supermath-1.0-py3.11.egg' and adding 'build\bdist.win-amd64\egg' to it
removing 'build\bdist.win-amd64\egg' (and everything under it)
Processing supermath-1.0-py3.11.egg
Copying supermath-1.0-py3.11.egg to c:\users\chenh\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages
Adding supermath 1.0 to easy-install.pth file
Installed c:\users\chenh\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages\supermath-1.0-py3.11.egg
Processing dependencies for supermath==1.0
Finished processing dependencies for supermath==1.0
【测试】测试我们安装的模块
from supermath.demo1_add import add
from supermath.demo2_mul import mul
print(add(10, 2)) # 12
print(mul(10, 2)) # 20
print(add.__doc__) # 这是一个加法方法
print(mul.__doc__) # 这是一个乘法模块