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