Python模块化管理（一）

Python模块化管理系列

从本篇起推出Python模块化管理系列文章，将为大家详细讲述如何管理Python的模块、包、库等，包括如何引用，如何安装，虚拟环境，如何发布，该使用何种工具等等。欢迎持续关注。

模块

想象一下，当你要完成一个比较庞大的项目时，需要写出成千上万行代码。如果将所有代码都放到一个文件里，它将变得极难维护或共享。很自然地，你会希望将整个项目分解成多个独立的文件（或者叫脚本）来管理，相互之间也可以引用一些变量、函数、类等。通常，Python脚本文件的后缀为。每一个包含Python代码的脚本文件都是一个模块，模块名即是脚本名（不包括后缀）。模块之间可以通过语句引用。例如，在一个目录下有两个文件，和

# a.py

print('This is a.py')

defshow():

print('Function show in a.py')

var=1

classA:

pass

在文件中可以像这样引用它们：

# b.py

importa

# This is a.py

后解释器将会执行一遍模块（所以会打印），并将所有的变量存储于命名空间之下。想要调用中的函数，需要采用的形式：

# b.py

importa

# This is a.py

a.show()

# Function show in a.py

print(a.var)

# 1

ins_a=a.A()

print(ins_a)

#

有时候，模块名可能很长，导致后边书写时极不方便。此时，可以在时利用关键字来重命名模块：

# 先把a.py改名为alongfilename.py

# b.py

importalongfilenameasa

# This is a.py

a.show()

# Function show in a.py

print(alongfilename.var)

# NameError: name 'alongfilename' is not defined

这样，只能用来调用，而长模块名已经不再存在了。有趣的是，两个模块可以相互引用而不会死锁：

# a.py

importb

另一个文件：

# b.py

importa

任意执行一个文件，解释器并没有什么问题。原因在于Python解释器对每个模块最多只会一次（不管遇到了多少次语句）。

模块名称__name__

你可以通过模块的全局变量获取到模块的名称：

# b.py

importa

print(a.__name__)

# a

现在来看一下自己的名字：

# b.py

print(__name__)

# __main__

？？？为什么不是呢？我们再从的视角看一下的和自己的：

# b.py就是上面紧挨着的那个b.py

# a.py

importb

print(__name__)

执行，你会得到这样的输出：

b

__main__

第一行的是由于，而中打印了自己的变量。第二行则是在中打印的变量。我们可以发现：当一个模块被直接运行时，它的变量就变成了，而当它被作为模块导入时 ，表示它的模块名（就是文件名）。这有什么用？当你写好了一个模块，想做一些小测试时，就可以派上用场了：

# a.py

defshow(num):

print(num+1)

if__name__=='__main__':

show(1)

：

# b.py

importa

当你直接运行时，等于，代码段的内容会被执行，结果输出。你可以在这里测试你的函数。而当你在中时，的是，不是，不会执行。这样，你可以方便得进行测试，而不用担心会影响模块的实际调用者。

from...import...

前面看到了，想要访问进来的模块的方法或属性，需要用的方式引用。如果想要连模块名都省略掉，让方法或属性看起来像是在当前模块定义的一样，可以采用语句：

# a.py

defshow(num):

print(num+1)

a=1

：

# b.py

fromaimportshow,a

show(a)

# 2

你甚至可以用来表示将所有中的定义都挪进的命名空间里：

# b.py

fromaimport*

show(a)

# 2

这里写法上确实简单了许多，但是会造成严重的命名空间污染问题。假设和中有同名的变量，在后，中所有的同名变量都被中的变量覆盖了，可能会造成严重的问题。所以在Python中，除非你确认没问题，否则不要轻易使用from...import...语句。

循环引用的陷阱

前面说了两个模块相互引用不会死锁，现在看这样两个模块：

# a.py

importb

deffunc():

returnb.func()

func()

# b.py

importa

deffunc():

returna.func()

func()

先执行试一下：

python a.py

AttributeError: module'b'has no attribute'func'

再执行试一下：

python b.py

AttributeError: module'a'has no attribute'func'

按顺序捋一下就会发现问题所在。

执行时，第一句话是，前面说了，这就等于执行了一遍；

第一句是，所以解释器又“跑回”来执行；

执行时，第一句话是，由于Python对同一模块只会一次，所以这时的不再执行；

然后定义了一个函数（只是定义）；

然后执行函数，这时进入的内部；

调用了模块的函数。回头看一眼前面几个步骤，模块的函数定义语句并没有执行（┑(￣Д ￣)┍），所以报出了错误。

执行也是同样的问题。

被遮住的标准库

我们知道，Python拥有强大的标准库，可以让你随时为你的程序“充电”。例如，比较常用见的标准库，，等。以为例，你可以用它实现一些数学运算：

importmath

print(math.sqrt(4))

# 2

现在把上述代码保存在名为的文件里再执行一下试试：

python math.py

AttributeError: module'math'has no attribute'sqrt'

这是因为当你运行这个模块时，Python会直接从当前模块里找的定义（因为名字是一样的）。找不到就直接报错了。现在修改一下的定义：

# math.py

a=4

并在相同目录下新建一个文件：

# a.py

importmath

math.sqrt(4)

执行，会报错吗？答案是不会。这与Python的算法有关，我们留到后面分析。

友情链接： https://vonalex.github.io/

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