模块
一个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。
其实import加载的模块分为四个通用类别：
1 使用python编写的代码（.py文件）
2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展
3 包好一组模块的包
4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块
引入导入模块的概念
退出python解释器然后重新进入，那么你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，实现了功能的重复利用。
导入模块
import
现在有一个spam.py的文件。
#spam.py
print('from the spam.py')
money=1000
def read1():
print('spam->read1->money',money)
def read2():
print('spam->read2 calling read')
read1()
def change():
global money
money=0
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）。
导入模块要做三件事：
第一件事：创建名称空间，用来存放spam.py中定义的名字，
第二件事：基于刚刚创建的名称空间来执行spam.py，
第三件事：创建名字spam指向该名称空间，spam.名字的操作，都是以spam.py为准。
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',当然其他的顶级代码也都被执行了,只不过没有显示效果. 3 import spam 4 import spam 5 import spam 运行结果： from the spam.py
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。
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。
import spam money=1 spam.change() print(money)
进行上述操作money的值任然是1，spam模块里的函数定义也是“被执行”的语句，模块级别函数定义的执行将函数名放入模块全局名称空间表，用globals()可以查看，并不会影响导入模块的名称空间。
import spam as sm#改个名字，没什么实际的影响 print(sm.money)
if file_format == 'xml':
import xmlreader as reader
elif file_format == 'csv':
import csvreader as reader
data=reader.read_date(filename)#不管是什么格式我只要知道reader就好了
可以用反射查看是否模块有这个属性。
print(hasattr(spam,'money'))
from ... import...
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。
这种导入方法需要注意几个地方，
from spam import read1 money=1000 read1() #此时执行的read1来自spam模块，read1取得的值仍是spam里的money
#导入的函数read2，执行时需要调用read1(),仍然回到spam.py中找read1()
from spam import read2
def read1():
print('==========')
read2()
#当前定义的名称会覆盖模块里的名称
from spam import read1
def read1():
print('==========')
read1()
执行结果：
from the spam.py
==========
from spam import money,read1 money=100 #将当前位置的名字money绑定到了100 print(money) #打印当前的名字 read1() #读取spam.py中的名字money,仍然为1000
这种方式也支持as。
from spam import read1 as read
多行导入。
from spam import (read1,
read2,
money)
from spam import * 把spam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。
使用__all__可以控制*的内容。
__all__=['money','read1'] #这样在另外一个文件中用from spam import *就这能导入列表中规定的两个名字
如果spam.py中的名字前加_,即_money，则from spam import *,则_money不能被导入。
导入的过程中修改模块是无效的，python不支持重载。
if __name__ == '__main__':用来控制.py文件在不同的应用场景下执行不同的逻辑。
模块的查找顺序是：内存中已经加载的模块（sys.modules）->内置模块->sys.path路径中包含的模块。
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。
import sys sys.path.append(r'/a/b/c/d') sys.path.insert(0,r'/x/y/z') #排在前的目录，优先被搜索
注意：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。
import sys
sys.path.append('module.zip')
import foo,bar
#也可以使用zip中目录结构的具体位置
sys.path.append('module.zip/lib/python')
sys.path从以下位置初始化
1 执行文件所在的当前目录
2 PTYHONPATH（包含一系列目录名，与shell变量PATH语法一样）
3 依赖安装时默认指定的
包
在开始之前有三点注意必须要先明确。
1.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。
2.包是目录级的（文件夹级），文件夹是用来组成py文件（包的本质就是一个包含__init__.py文件的目录）。
3.import导入文件时，产生名称空间中的名字来源于文件，import 包，产生的名称空间的名字同样来源于文件，即包下的__init__.py，导入包本质就是在导入该文件。
注意：1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在python2中，包下一定要有该文件，否则import 包报错。
2.创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，记住，包只是模块的一种形式而已，包即模块。
3.包A和包B下有同名模块也不会冲突，如A.a与B.a来自俩个命名空间。
包的导入方式
还是两种import和from..import..
在glance同级目录下进行测试：
import glance.db.models#导入
glance.db.models.register_models('mysql')#调用
from glance.db import models
models.register_models('mysql')
from glance.db.models import register_models
register_models('mysql')
__init__.py文件
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，但是也可以存放一些初始化包的代码。
from glance.api import *
我们想从包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，我们可以在这个文件中定义__all___:
__all__=['x','y','policy','versions']#这样就允许这几个值被导入 from . import policy x=1 y=2
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，但是import导入不会触发__all__，__all__只与*匹配。
绝对导入和相对导入
最顶级包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..的方式最为起始（只能在一个包中使用，不能用于不同目录内）。
特别需要注意的是：可以用import导入内置或者第三方模块（已经在sys.path中），但是要绝对避免使用import来导入自定义包的子模块(没有在sys.path中)，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。
在glance/api/version.py #绝对导入 from glance.cmd import manage manage.main() #相对导入 from ..cmd import manage#.与..指的就是当前的相对，与谁触发无关只有导入时有效不能单独执行 manage.main()
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。
软件开发规范
bin目录：存放执行脚本
import sys,os
BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
sys.path.append(BASE_DIR)
from core import core
from conf import my_log_settings
if __name__ == '__main__':
my_log_settings.load_my_logging_cfg()
core.run()
conf目录：存放配置文件
[DEFAULT] user_timeout = 1000 [egon] password = 123 money = 10000000 [alex] password = alex3714 money=10000000000 [yuanhao] password = ysb123 money=10
import os
config_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'config.ini')
user_timeout=10
user_db_path=r'%s\%s' %(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))),\
'db')
"""
logging配置
"""
import os
import logging.config
# 定义三种日志输出格式 开始
standard_format = '[%(asctime)s][%(threadName)s:%(thread)d][task_id:%(name)s][%(filename)s:%(lineno)d]' \
'[%(levelname)s][%(message)s]' #其中name为getlogger指定的名字
simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s][%(filename)s:%(lineno)d]%(message)s'
id_simple_format = '[%(levelname)s][%(asctime)s] %(message)s'
# 定义日志输出格式 结束
logfile_dir = r'%s\log' %os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # log文件的目录
logfile_name = 'all2.log' # log文件名
# 如果不存在定义的日志目录就创建一个
if not os.path.isdir(logfile_dir):
os.mkdir(logfile_dir)
# log文件的全路径
logfile_path = os.path.join(logfile_dir, logfile_name)
# log配置字典
LOGGING_DIC = {
'version': 1,
'disable_existing_loggers': False,
'formatters': {
'standard': {
'format': standard_format
},
'simple': {
'format': simple_format
},
},
'filters': {},
'handlers': {
#打印到终端的日志
'console': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕
'formatter': 'simple'
},
#打印到文件的日志,收集info及以上的日志
'default': {
'level': 'DEBUG',
'class': 'logging.handlers.RotatingFileHandler', # 保存到文件
'formatter': 'standard',
'filename': logfile_path, # 日志文件
'maxBytes': 1024*1024*5, # 日志大小 5M
'backupCount': 5,
'encoding': 'utf-8', # 日志文件的编码，再也不用担心中文log乱码了
},
},
'loggers': {
#logging.getLogger(__name__)拿到的logger配置
'': {
'handlers': ['default', 'console'], # 这里把上面定义的两个handler都加上，即log数据既写入文件又打印到屏幕
'level': 'DEBUG',
'propagate': True, # 向上（更高level的logger）传递
},
},
}
def load_my_logging_cfg():
logging.config.dictConfig(LOGGING_DIC) # 导入上面定义的logging配置
logger = logging.getLogger(__name__) # 生成一个log实例
logger.info('It works!') # 记录该文件的运行状态
if __name__ == '__main__':
load_my_logging_cfg()
core目录：存放核心逻辑
import logging
import time
from conf import settings
from lib import read_ini
config=read_ini.read(settings.config_path)
logger=logging.getLogger(__name__)
current_user={'user':None,'login_time':None,'timeout':int(settings.user_timeout)}
def auth(func):
def wrapper(*args,**kwargs):
if current_user['user']:
interval=time.time()-current_user['login_time']
if interval < current_user['timeout']:
return func(*args,**kwargs)
name = input('name>>: ')
password = input('password>>: ')
if config.has_section(name):
if password == config.get(name,'password'):
logger.info('登录成功')
current_user['user']=name
current_user['login_time']=time.time()
return func(*args,**kwargs)
else:
logger.error('用户名不存在')
return wrapper
@auth
def buy():
print('buy...')
@auth
def run():
print('''
1 购物
2 查看余额
3 转账
''')
while True:
choice = input('>>: ').strip()
if not choice:continue
if choice == '1':
buy()
if __name__ == '__main__':
run()
db目录：存放数据库文件
lib目录：存放自定义的模块与包
import configparser
def read(config_file):
config=configparser.ConfigParser()
config.read(config_file)
return config
log目录：存放日志
[2017-07-29 00:31:40,272][MainThread:11692][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] [2017-07-29 00:31:41,789][MainThread:11692][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] [2017-07-29 00:31:46,394][MainThread:12348][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] [2017-07-29 00:31:47,629][MainThread:12348][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] [2017-07-29 00:31:57,912][MainThread:10528][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] [2017-07-29 00:32:03,340][MainThread:12744][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] [2017-07-29 00:32:05,065][MainThread:12916][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!] [2017-07-29 00:32:08,181][MainThread:12916][task_id:core.core][core.py:25][ERROR][用户名不存在] [2017-07-29 00:32:13,638][MainThread:7220][task_id:conf.my_log_settings][my_log_settings.py:75][INFO][It works!]
来源：https://www.cnblogs.com/Jeffding/p/7482578.html