模块的概念及使用方法并着重介绍两个常用模块|python教程|python入门|python教程

金沙澳门官网网址:www.js333com

VB.net 2010 视频教程 VB.net 2010 视频教程 python基础视频教程
SQL Server 2008 视频教程 c#入门经典教程 Visual Basic从门到精通视频教程
当前位置:
首页 > 编程开发 > python入门 >
  • python入门教程之模块的概念及使用方法并着重介绍两个常用模块

本站最新发布   Python从入门到精通|Python基础教程
试听地址  
/eschool/python.html


模块

在计算机程序的开发过程中,随着程序代码越写越多,在一个文件里代码就会越来越长,越来越不容易维护。

为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式。

在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module)。

使用模块有什么好处?

最大的好处是大大提高了代码的可维护性。

其次,编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Python内置的模块和来自第三方的模块。

使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中,因此,我们自己在编写模块时,不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意,尽量不要与内置函数名字冲突。

import 模块名称

  1. 将这个模块里所有的全局变量变为当前模块名称的属性,模块名称就作为当前的1个全局变量。
  2. 当1个文件在1个项目里如果被多次引用,只执行1次这个文件,这个文件的变量只生成1次。

包(Package)

你也许还想到,如果不同的人编写的模块名相同怎么办?

为了避免模块名冲突,Python又引入了按目录来组织模块的方法,称为包(Package)。

举个例子,一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块,一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。

现在,假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了,于是我们可以通过包来组织模块,避免冲突。方法是选择一个顶层包名,比如mycompany,按照如下目录存放:

mycompany

├─ __init__.py

├─ abc.py

└─ xyz.py

引入了包以后,只要顶层的包名不与别人冲突,那所有模块都不会与别人冲突。现在,abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc,类似的,xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。

请注意,每一个包目录下面都会有一个__init__.py的文件,这个文件是必须存在的,否则,Python就把这个目录当成普通目录,而不是一个包。__init__.py可以是空文件,也可以有Python代码,因为__init__.py本身就是一个模块,而它的模块名就是mycompany。

类似的,可以有多级目录,组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构:

mycompany

├─ web

│ ├─ __init__.py

│ ├─ utils.py

│ └─ [www.py](http://www.py)

├─ __init__.py

├─ abc.py

└─ xyz.py

文件www.py的模块名就是mycompany.web.www,两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。

自己创建模块时要注意命名,不能和Python自带的模块名称冲突。例如,系统自带了sys模块,自己的模块就不可命名为sys.py,否则将无法导入系统自带的sys模块。

mycompany.web也是一个模块,请指出该模块对应的.py文件。

总结

模块是一组Python代码的集合,可以使用其他模块,也可以被其他模块使用。

创建自己的模块时,要注意:

  • 模块名要遵循Python变量命名规范,不要使用中文、特殊字符;
  • 模块名不要和系统模块名冲突,最好先查看系统是否已存在该模块,检查方法是在Python交互环境执行import abc,若成功则说明系统存在此模块。

使用模块

Python本身就内置了很多非常有用的模块,只要安装完毕,这些模块就可以立刻使用。

我们以内建的sys模块为例,编写一个hello的模块:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
__author__ = 'Michael Liao'
import sys
def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
        print('Hello, world!')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')
if __name__=='__main__':
    test()

第1行和第2行是标准注释,第1行注释可以让这个hello.py文件直接在Unix/Linux/Mac上运行,第2行注释表示.py文件本身使用标准utf-8编码;

第4行是一个字符串,表示模块的文档注释,任何模块代码的第一个字符串都被视为模块的文档注释;

第6行使用__author__变量把作者写进去,这样当你公开源代码后别人就可以瞻仰你的大名;

以上就是Python模块的标准文件模板,当然也可以全部删掉不写,但是,按标准办事肯定没错。

后面开始就是真正的代码部分。

你可能注意到了,使用sys模块的第一步,就是导入该模块:

import sys

导入sys模块后,我们就有了变量sys指向该模块,利用sys这个变量,就可以访问sys模块的所有功能。

sys模块有一个argv变量,用list存储了命令行的所有参数。argv至少有一个元素,因为第一个参数永远是该.py文件的名称,例如:

运行python3 hello.py获得的sys.argv就是'hello.py';

运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是'hello.py', 'Michael。

最后,注意到这两行代码:

if __name__=='__main__':
    test()

当我们在命令行运行hello模块文件时,Python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__,而如果在其他地方导入该hello模块时,if判断将失败,因此,这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码,最常见的就是运行测试。

我们可以用命令行运行hello.py看看效果:

$ python3 hello.py
Hello, world!
$ python hello.py Michael
Hello, Michael!
# 如果启动Python交互环境,再导入hello模块:
$ python3
Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 23 2015, 02:52:03)[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import hello
>>>

导入时,没有打印Hello, word!,因为没有执行test()函数。

调用hello.test()时,才能打印出Hello, word!:

>>> hello.test()
Hello, world!

作用域

在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中,是通过_前缀来实现的。

正常的函数和变量名是公开的(public),可以被直接引用,比如:abc,x123,PI等;

类似__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,比如上面的__author____name__就是特殊变量,hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问,我们自己的变量一般不要用这种变量名;

类似_xxx__xxx这样的函数或变量就是非公开的(private),不应该被直接引用,比如_abc__abc等;

之所以我们说,private函数和变量“不应该”被直接引用,而不是“不能”被直接引用,是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量,但是,从编程习惯上不应该引用private函数或变量。

private函数或变量不应该被别人引用,那它们有什么用呢?请看例子:

def _private_1(name):
    return 'Hello, %s' % name
def _private_2(name):
    return 'Hi, %s' % name
def greeting(name):
    if len(name) > 3:
        return _private_1(name)
    else:
        return _private_2(name)

我们在模块里公开greeting()函数,而把内部逻辑用private函数隐藏起来了,这样,调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节,这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法,即:

外部不需要引用的函数全部定义成private,只有外部需要引用的函数才定义为public。

关于代码if __name__ == '__main__':可能看了之后可能挺晕的,下面举几个例子解释下,希望能让大家对这行的代码的功能有更深的认识,还是那句话,欢迎大家指正定会虚心接受。

先编写一个测试模块atestmodule.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
def addFunc(a,b):    return a+b
print('atestmodule计算结果:',addFunc(1,1))

再编写一个模块anothertestmodule.py来调用上面的模块:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
import atestmodule
print('调用anothermodule模块执行的结果是:',atestmodule.addFunc(12,23))

在刚才两个模块的路径(我的路径为:“C:\work”)中打开cmd,用命令行运行atestmodule.py:

C:\work>python atestmodule.py
atestmodule计算结果: 2

在刚才两个模块的路径中打开,用命令行运行anothertestmodule.py:

C:\work>python anothertestmodule.py
atestmodule计算结果: 2
调用test模块执行的结果是: 35

显然,当我运行anothertestmodule.py后第一句并不是调用者所需要的,为了解决这一问题,Python提供了一个系统变量:__name__

注:name两边各有2个下划线__name__有2个取值:当模块是被调用执行的,取值为模块的名字;当模块是直接执行的,则该变量取值为:__main__

于是乎,被调用模块的测试代码就可以写在if语句里了,如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
' a test module '
def addFunc(a,b):    return a+b
if __name__ == '__main__':    print('atestmodule计算结果:',addFunc(1,1))

当再次运行atestmodule.py:

C:\work>python atestmodule.py
atestmodule计算结果: 2

结果并没有改变,因为调用atestmodule.py时,__name__取值为__main__,if判断为真,所以就输出上面的结果

当再次运行atestmodule.py:

C:\work>python anothertestmodule.py
调用test模块执行的结果是: 35

此时我们就得到了预期结果,不输出多余的结果。能实现这一点的主要原因在于当调用一个module时,此时的__name__取值为模块的名字,所以if判断为假,不执行后续代码。

所以代码if __name__ == '__main__':实现的功能就是Make a script both importable and executable,也就是说可以让模块既可以导入到别的模块中用,另外该模块自己也可执行。

安装第三方模块

在Python中,安装第三方模块,是通过包管理工具pip完成的。

如果你正在使用Mac或Linux,安装pip本身这个步骤就可以跳过了。

如果你正在使用Windows,请参考安装Python一节的内容,确保安装时勾选了pip和Add python.exe to Path。

在命令提示符窗口下尝试运行pip,如果Windows提示未找到命令,可以重新运行安装程序添加pip。

注意:Mac或Linux上有可能并存Python 3.x和Python 2.x,因此对应的pip命令是pip3。

例如,我们要安装一个第三方库——Python Imaging Library,这是Python下非常强大的处理图像的工具库。不过,PIL目前只支持到Python 2.7,并且有年头没有更新了,因此,基于PIL的Pillow项目开发非常活跃,并且支持最新的Python 3。

一般来说,第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册,要安装一个第三方库,必须先知道该库的名称,可以在官网或者pypi上搜索,比如Pillow的名称叫Pillow,因此,安装Pillow的命令就是:

pip install Pillow

耐心等待下载并安装后,就可以使用Pillow了。

安装常用模块

在使用Python时,我们经常需要用到很多第三方库,例如,上面提到的Pillow,以及MySQL驱动程序,Web框架Flask,科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力,还需要考虑兼容性。我们推荐直接使用Anaconda,这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,我们装上Anaconda,就相当于把数十个第三方模块自动安装好了,非常简单易用。

可以从Anaconda官网下载GUI安装包,安装包有500~600M,所以需要耐心等待下载。网速慢的同学请移步国内镜像。下载后直接安装,Anaconda会把系统Path中的python指向自己自带的Python,并且,Anaconda安装的第三方模块会安装在Anaconda自己的路径下,不影响系统已安装的Python目录。

安装好Anaconda后,重新打开命令行窗口,输入python,可以看到Anaconda的信息:

可以尝试直接import numpy等已安装的第三方模块。

模块搜索路径

当我们试图加载一个模块时,Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件,如果找不到,就会报错:

>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named mymodule

默认情况下,Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块,搜索路径存放在sys模块的path变量中:

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']

如果我们要添加自己的搜索目录,有两种方法:

一是直接修改sys.path,添加要搜索的目录:

>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')

这种方法是在运行时修改,运行结束后失效。

第二种方法是:

'''设置环境变量PYTHONPATH,该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径,Python自己本身的搜索路径不受影响。'''

random模块

random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内。

以下是 random() 方法的语法:

import random
random.random()

注意:random()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。

import random
#产生随机值的模块
random.random()            #获取一个随机的浮点值;
help(random.random)        #查看随机范围:0-1;
random.uniform(1,10)       #仍然取的是浮点数,只是相比random增加了一个区间;
random.randint(1,7)        #随机1-7
random.randrange(1,10)     #顾头不顾尾
random.choice("")          #可以传入一个序列
random.sample("序列",长度)  #在序列里随机取两位处理;序列可以使字符串,列表;

datetime模块

datetime

datetime是Python处理日期和时间的标准库。

获取当前日期和时间

我们先看如何获取当前日期和时间:

注意到datetime是模块,datetime模块还包含一个datetime类,通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。

如果仅导入import datetime,则必须引用全名datetime.datetime。

datetime.now()返回当前日期和时间,其类型是datetime。

获取指定日期和时间

要指定某个日期和时间,我们直接用参数构造一个datetime:

datetime转换为timestamp

在计算机中,时间实际上是用数字表示的。我们把1970年1月1日 00:00:00 UTC+00:00时区的时刻称为

epoch time,记为0(1970年以前的时间timestamp为负数),当前时间就是相对于epoch time的秒数,称为timestamp。

你可以认为:

timestamp = 0 = 1970-1-1 00:00:00 UTC+0:00

对应的北京时间是:

timestamp = 0 = 1970-1-1 08:00:00 UTC+8:00

可见timestamp的值与时区毫无关系,因为timestamp一旦确定,其UTC时间就确定了,转换到任意时区的时间也是完全确定的,这就是为什么计算机存储的当前时间是以timestamp表示的,因为全球各地的计算机在任意时刻的timestamp都是完全相同的(假定时间已校准)。

把一个datetime类型转换为timestamp只需要简单调用timestamp()方法:

>>> from datetime import datetime
>>> dt = datetime(2015, 4, 19, 12, 20) # 用指定日期时间创建datetime
>>> dt.timestamp() # 把datetime转换为timestamp
1429417200.0

注意Python的timestamp是一个浮点数。如果有小数位,小数位表示毫秒数。

某些编程语言(如Java和JavaScript)的timestamp使用整数表示毫秒数,这种情况下只需要把timestamp除以1000就得到Python的浮点表示方法。

timestamp转换为datetime

要把timestamp转换为datetime,使用datetime提供的fromtimestamp()方法:

>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t))
2015-04-19 12:20:00

注意到timestamp是一个浮点数,它没有时区的概念,而datetime是有时区的。上述转换是在timestamp和本地时间做转换。

本地时间是指当前操作系统设定的时区。例如北京时区是东8区,则本地时间:

2015-04-19 12:20:00

实际上就是UTC+8:00时区的时间:

2015-04-19 12:20:00 UTC+8:00

而此刻的格林威治标准时间与北京时间差了8小时,也就是UTC+0:00时区的时间应该是:

2015-04-19 04:20:00 UTC+0:00

timestamp也可以直接被转换到UTC标准时区的时间:

>>> from datetime import datetime
>>> t = 1429417200.0
>>> print(datetime.fromtimestamp(t)) # 本地时间
2015-04-19 12:20:00
>>> print(datetime.utcfromtimestamp(t)) # UTC时间
2015-04-19 04:20:00

str转换为datetime

很多时候,用户输入的日期和时间是字符串,要处理日期和时间,首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过datetime.strptime()实现,需要一个日期和时间的格式化字符串:

>>> from datetime import datetime
>>> cday = datetime.strptime('2015-6-1 18:19:59', '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
>>> print(cday)
2015-06-01 18:19:59

字符串'%Y-%m-%d %H:%M:%S'规定了日期和时间部分的格式。

注意转换后的datetime是没有时区信息的。

datetime转换为str

如果已经有了datetime对象,要把它格式化为字符串显示给用户,就需要转换为str,转换方法是通过strftime()实现的,同样需要一个日期和时间的格式化字符串:

>>> from datetime import datetime
>>> now = datetime.now()
>>> print(now.strftime('%a, %b %d %H:%M'))
Mon, May 05 16:28

datetime加减

对日期和时间进行加减实际上就是把datetime往后或往前计算,得到新的datetime。加减可以直接用+和-运算符,不过需要导入timedelta这个类:

>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 5, 18, 16, 57, 3, 540997)
>>> now + timedelta(hours=10)
datetime.datetime(2015, 5, 19, 2, 57, 3, 540997)
>>> now - timedelta(days=1)
datetime.datetime(2015, 5, 17, 16, 57, 3, 540997)
>>> now + timedelta(days=2, hours=12)
datetime.datetime(2015, 5, 21, 4, 57, 3, 540997)

可见,使用timedelta你可以很容易地算出前几天和后几天的时刻。

本地时间转换为UTC时间

本地时间是指系统设定时区的时间,例如北京时间是UTC+8:00时区的时间,而UTC时间指UTC+0:00时区的时间。

一个datetime类型有一个时区属性tzinfo,但是默认为None,所以无法区分这个datetime到底是哪个时区,除非强行给datetime设置一个时区:

>>> from datetime import datetime, timedelta, timezone
>>> tz_utc_8 = timezone(timedelta(hours=8)) # 创建时区UTC+8:00
>>> now = datetime.now()
>>> now
datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012)
>>> dt = now.replace(tzinfo=tz_utc_8) # 强制设置为UTC+8:00
>>> dt
datetime.datetime(2015, 5, 18, 17, 2, 10, 871012, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(0, 28800)))

如果系统时区恰好是UTC+8:00,那么上述代码就是正确的,否则,不能强制设置为UTC+8:00时区。

时区转换

我们可以先通过utcnow()拿到当前的UTC时间,再转换为任意时区的时间:

相关教程
        
Baidu
sogou