一、模块
1）定义：
模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。
2）为何要用模块：
退出python解释器然后重新进入，那之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来，需要时就通过python test.py方式去执行，此时test.py被称为脚本script。
随着程序的发展，功能越来越多，为了方便管理，我们通常将程序分成一个个的文件，这样做程序的结构更清晰，方便管理。这时我们不仅仅可以把这些文件当做脚本去执行，还可以把他们当做模块来导入到其他的模块中，以此实现了功能的重复利用。
3）使用模块的方法：导入模块有两种方式：1、import 模块名；2、from...import...
3.1 import方法：
3.1.1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，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）
#spam.pyspam.py
print('from the spam.py')
money=1000
def read1():
print('spam->read1->money',1000)
def read2():
print('spam->read2 calling read')
read1()
def change():
global money
money=0
#test.py
import spam #只在第一次导入时才执行spam.py内代码,此处的显式效果是只打印一次'from the spam.py',当然其他的*代码也都被执行了,只不过没有显示效果.
import spam
import spam
import spam
'''
执行结果：
from the spam.py
'''
我们可以从sys.module中找到当前已经加载的模块，sys.module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。
3.1.2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.
#测试一:money与spam.money不冲突测试
#test.py
import spam
money=10
print(spam.money)
'''
执行结果：
from the spam.py
1000
'''
#测试二：read1与spam.read1不冲突
#test.py
import spam
def read1():
print('========')
spam.read1()
'''
执行结果:
from the spam.py
spam->read1->money 1000
'''
#测试三：执行spam.change()操作的全局变量money仍然是spam中的
#test.py
import spam
money=1
spam.change()
print(money)
'''
执行结果：
from the spam.py
1
'''
3.1.3总结：
首次导入模块spam时会做三件事：
#第一件事：创建名称空间，用来存放.py文件中定义的名字
#第二件事：执行.py文件
#第三件事：创建的名字spam指向该名称空间，spam.名字的操作，都是以spam内定义的方法。
3.1.4 起别名（as）：可以用别名去调用模块中的方法，但是别名只在当前文件下有效。
为已经导入的模块起别名的方式对编写可扩展的代码很有用，假设有两个模块xmlreader.py和csvreader.py，它们都定义了函数read_data(filename):用来从文件中读取一些数据，但采用不同的输入格式。可以编写代码来选择性地挑选读取模块，例如
if file_format == 'xml':
import xmlreader as reader
elif file_format == 'csv':
import csvreader as reader
data=reader.read_date(filename)
这样的好处就在于：不管是什么类型的文件，直接调用reader方法，都可以执行操作！！！
3.1.5 import 一行可以导入多个模块，用逗号(,)隔开，但是不建议使用
3.2 from...import...方法：
3.2.1对比import spam，会将源文件的名称空间'spam'带到当前名称空间中，使用时必须是spam.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spam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。
例如：from spam import money,read1,read2
from 模块名 import 方法
3.2.2引用方法的时候，不用加前缀，直接调用就能够执行，还是从模块的名称空间去找对应的方法。但是如果在当前文件中有与导入的方法重名的变量或是函数，那么就会有覆盖效果。
from spam import money,read1,read2测试
print(money) #查看导入模块的方法
money = 100000 #在被文件中重新定义
print(money) #查看是否被覆盖，可以看到已经被覆盖
print(read1) #查看导入模块的方法
print(read1())
read1 =111111 #在被文件中重新定义
print(read1) #查看是否被覆盖，可以看到已经被覆盖
read2()
#执行结果：
from the spam.py
1000
100000
<function read1 at 0x000000000290C950>
spam->read1->money 1000
None
111111
spam->read2 calling read
spam->read1->money 1000
需要特别强调的一点是：python中的变量赋值不是一种存储操作，而只是一种绑定关系。将等号右边的值绑定给左边定义的变量。
3.3.3 from 模块名 import 方法 也支持 as重命名；也支持导入多行！
3.3.4from 模块名 import * 导入模块内所有的方法（不建议去用）
这种方式是导入模块中，所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置，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。
from spam import * #将模块spam中所有的名字都导入到当前名称空间
print(money)
print(read1)
print(read2)
print(change)
'''
执行结果:
from the spam.py
1000
<function read1 at 0x1012e8158>
<function read2 at 0x1012e81e0>
<function change at 0x1012e8268>
'''
*与__all__[“方法1”，“方法2”……]合用 可以控制用 * 调用模块的方法。只有在__all__中的才有效。
python3中不允许重改，就是第一次调用执行的时候，就把导入的内容存放到内sys.module字典中，对模块更改不重新调用，当前文件还可以正常运行，直至调用结束。不想引用删了sys.module中的模块，对象仍然可能被其他程序的组件所引用，因而不会被清除。特别的对于我们引用了这个模块中的一个类，用这个类产生了很多对象，因而这些对象都有关于这个模块的引用。
如果对模块进行了更改，只有重新启动引用才会生效。
3.3模块的搜索路径
python解释器在启动时会自动加载一些模块，可以使用sys.modules查看
在第一次导入某个模块时（比如spam），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
如果没有，解释器则会查找同名的内建模块，如果还没有找到就从当前文件利用sys.path方法给出的目录列表中依次寻找spam.py文件。
在初始化后，python程序可以修改sys.path,路径放到前面的优先于标准库被加载。搜索时按照sys.path中从左到右的顺序查找，位于前的优先被查找，sys.path中还可能包含.zip归档文件和.egg文件，python会把.zip归档文件当成一个目录去处理，至于.egg文件是由setuptools创建的包，这是按照第三方python库和扩展时使用的一种常见格式，.egg文件实际上只是添加了额外元数据(如版本号，依赖项等)的.zip文件。
所以总结模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块->内置模块->当前文件sys.path路径中包含的模块
模块搜索路径：
优先从内存中查找，可以用sys.modules查看
找不到就在内置模块中查找。
最后找sys.path 搜索路径中查找。得到的列表中：第一个是当前文件的路径，剩下的都是第三方模块的路径。
需要特别注意的是：我们自定义的模块名不应该与系统内置模块重名。虽然每次都说，但是仍然会有人不停的犯错。
3.4编译python文件
是文件中用import导入模块，运行调用的时候会产生一个__pycache__的文件。文件内有.pyc。以提高模块的加载速度。
为了提高模块的加载速度，Python缓存编译的版本，每个模块在__pycache__目录的以module.version.pyc的形式命名，通常包含了python的版本号，如在CPython版本3.3，关于spam.py的编译版本将被缓存成__pycache__/spam.cpython-33.pyc，这种命名约定允许不同的版本，不同版本的Python编写模块共存。
Python检查源文件的修改时间与编译的版本进行对比，如果过期就需要重新编译。这是完全自动的过程。并且编译的模块是平*立的，所以相同的库可以在不同的架构的系统之间共享，即pyc使一种跨平台的字节码，类似于JAVA火.NET,是由python虚拟机来执行的，但是pyc的内容跟python的版本相关，不同的版本编译后的pyc文件不同，2.5编译的pyc文件不能到3.5上执行，并且pyc文件是可以反编译的，因而它的出现仅仅是用来提升模块的加载速度的。
3.在速度上从.pyc文件中读指令来执行不会比从.py文件中读指令执行更快，只有在模块被加载时，.pyc文件才是更快的
4.只有使用import语句是才将文件自动编译为.pyc文件，在命令行或标准输入中指定运行脚本则不会生成这类文件，因而我们可以使用compieall模块为一个目录中的所有模块创建.pyc文件
二、包（把包看成模块）
1）定义：
包是一种通过使用‘.模块名’来组织python模块名称空间的方式。
无论是import形式还是from...import形式，凡是在导入语句中（而不是在使用时）遇到带点的，都要第一时间提高警觉：这是关于包才有的导入语法
包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录。
glance/ #Top-level package包的结构举例
├── __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
2）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。
2.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)。
3.对比import item 和from item import name的应用场景：如果我们想直接使用name那必须使用后者。
4、不管是哪种方式，只要是第一次导入包或者是包的任何其他部分，都会依次执行包下的__init__.py文件(我们可以在每个包的文件内都打印一行内容来验证一下)，这个文件可以为空，也可以存放一些初始化包的代码。利用想对导入或是绝对导入包内其他文件中的方法。
3）import
在与包glance同级别的文件中测试
import glance.db.models #.的左边全是包，然后找到方法
glance.db.models.register_models('mysql') #把路径完全写下来再调用方法
4） from ... import ...
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
在与包glance同级别的文件中测试
from glance.db import models
models.register_models('mysql')
from glance.db.models import register_models
register_models('mysql')
5） from glance.api import * 此处我们研究从一个包导入所有*
此处是想从包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，可以在这个文件中定义__all___:
#在__init__.py中定义
x=10
def func():
print('from api.__init.py')
__all__=['x','func','policy']
此时我们在于glance同级的文件中执行from glance.api import *就导入__all__中的内容（versions仍然不能导入）。
6）绝对导入和相对导入
最*包glance是写给别人用的，然后在glance包内部也会有彼此之间互相导入的需求，这时候就有绝对导入和相对导入两种方式：
绝对导入：以glance作为起始
相对导入：用.或者..的方式做为起始，以所在文件为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）
. 指当前目录，及__init__.py文件的目录。
.. 指上一级目录，也是以__init__.py文件所在的目录为参照。
测试时：一定要在与glance 同级的文件中测试。
特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。
7）单独导入包
导入其他文件路径的包，就需要在当前文件下，先在sys.path中添加要导入包的绝对路径，以能寻找到要导入的方法，然后再用from...import...的导入方式，使用包内的方法。
例如：在当前test.py文件导入aaa文件下glance包
对于包来说，应该遵循以下原则：
特别需要注意的是：
可以用import导入内置或者第三方模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。
包的目的是开发出一个模块，让别人去调用，如果在定义的包内以模块的方式，导入同级内的文件，肯定会报错！
归纳总结：
模块分三类：内置模块，第三方模块，自定义模块
包是从文件夹级别组织模块
导入模块方法：
import
from...import
只要是导入都会干三件事情;
1.执行文件
2.创建名称空间
3.创建模块名指向该文件创建的名称空间
模块名.名字
以导入spam.py文件为例：import spam spam.name()
from spam import name print(name)
导入包：.的左边全是包
import glance.api.policy 导入模块
glance.api.policy.name #调用policy下的name方法
from glance.api.policy import name
name
对于包来说，应该遵循以下原则：
特别需要注意的是：
可以用import导入内置或者第三方模块，但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块，应该使用from... import ...的绝对或者相对导入,且包的相对导入只能用from的形式。
包的目的是开发出一个模块，让别人去调用，如果在定义的包内以模块的方式，导入同级内的文件，肯定会报错！