Python基础_模块操作

模块

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退出 Python 解释器后，再次进入时，之前在 Python 解释器中定义的函数和变量就丢失了。
因此，编写较长程序时，建议用文本编辑器代替解释器，执行文件中的输入内容，这就是编写脚本。
随着程序越来越长，为了方便维护，最好把脚本拆分成多个文件。
编写脚本还一个好处，不同程序调用同一个函数时，不用每次把函数复制到各个程序。

为实现这些需求，Python 把各种定义存入一个文件，在脚本或解释器的交互式实例中使用。
这个文件就是模块；模块中的定义可以导入到其他模块或主模块（
在顶层和计算器模式下，执行脚本中可访问的变量集）

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模块（module）可以是下述实体：

Python文件(.py)
Unix与Linux的共享对象，其后缀为.so
Windows的DLL，后缀为.pyd
目录，并应包含一个__init__.py文件
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私有属性

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每个模块有自己独立的符号表，在模块内部的函数当作全局符号表来使用。
模块内部__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，如下列。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，即它们应视作模块私有的名字。

__name__属性，其值为模块名 .；当其值是'__main__'时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。
__file__: 模块完整⽂文件名。
__dict__: 模块 globals 名字空间。
__doc__：模块定义的文档注释
内置函数 dir() 以字符串列表的形式返回指定模块内定义的所有名称。


每个 Python 类都拥有一个内置的类属性 __module__，它定义了这个类的模块的名字

from math import cos
cos.__module__
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卸载一个模块：

del sys.modules["moduleName"]
可⽤用 imp.find_module() 获取模块的具体⽂文件信息：
imp.find_module("numpy")
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包（package）

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包，是多个模块的组织体系。目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件（哪怕是空文件）才会被认作是一个包。否则，Python就把这个目录当成普通目录。
__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是包名。
Python3中的包，__init__.py文件并不是必须的。__init__.py文件在包或内部模块导入时自动执行，且仅执行一次。
可以有多级目录，组成多级层次的包结构。

如果包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。
如果 __all__ 没有定义，使用 from 包.子包 import * 这种语法的时候，不会导入包里的任何子模块，只是把包和它里面定义的所有内容导入进来。
包内部的一个模块，可以如下引用这个包的其它模块：
from . import another_module 
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导入包

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'不是导入模块'
import six 
from Tkinter import Tk
import numpy as np 
import pandas as pd 

Python会在两个地方寻找模块或包：sys.path、
运行文件所在的目录。
python3采用绝对导入，即嵌套的import是根据最外层的运行文件的所在目录来导入。

相对导入的办法：
如果运行文件使用了相对导入，就必须进入package_name所在目录

一般相对导入自己编写的包比较多,其他导入使用从第三方包导入,不需要相对路径

import
一条 import 语句可以同时导入多个模块，以逗号分隔
import 将整个模块的全局符号表导入到当前模块的符号表中，可以使用模块中所有全局变量，类和函数
import 导入的模块，对其中的变量和函数访问时要加上模块名
导入的模块中相同函数名和变量名不会冲突,即函数,类全局变量等信息不相同
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注意:

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包的名称最好是唯一的,尽量不与内置函数相同,包的名称也浅显易懂
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