python 导入模块问题
我使用python的import导入了我一个练习文件的某个函数,fromfile7_9importshow_sandasshow_add然后运行时发现程序把file9_7...
我使用python的 import导入了我一个练习文件的某个函数,from file7_9 import show_sand as show_add
然后运行时发现程序把file9_7的程序执行了一遍再执行的本文件,是否是import导入的源文件 只能是纯函数 类 全局变量 等的体系 不能含有其他无关的函数体外命令? 展开
然后运行时发现程序把file9_7的程序执行了一遍再执行的本文件,是否是import导入的源文件 只能是纯函数 类 全局变量 等的体系 不能含有其他无关的函数体外命令? 展开
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Python是一种面向对象的编程语言,里面包含有丰富强大的库,想要学习Python开发,首先需要学习如何导入模块或包。下面就跟大家一起讨论下Python导入模块的几种方法:
常规导入
最常用的导入方式,大概是这样的:
import sys
只需要使用 import ,然后指定希望导入的模块或包即可。用这种方法导入的好处是可以一次性导入多个包或模块:
import os, sys, time
虽然这节省了空间,但是却违背了Python风格指南。 Python风格指南建议将每个导入语句单独成行 。
有时在导入模块时,你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现:
import sys as system
print(system.platform)
上面的代码将我们导入的 sys 模块重命名为 system 。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法,但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。
import urllib.error
这个情况不常见,但是对此有所了解总是没有坏处的。
使用from语句导入
有时我们只想要导入一个模块或库中的某个部分。那么Python是如何实现这点:
from functools import lru_cache
上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache 。如果按常规方式导入 functools ,那么就必须像这样调用 lru_cache :
functools.lru_cache(*args)
根据实际的使用场景,上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中,能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过,如果你的代码维护的很好,模块化程度高,那么只从某个模块中导入一部分内容也是非常方便和简洁的。
当然,你还可以使用from方法导入模块的全部内容,就像这样:
from os import *
这种做法在少数情况下是挺方便的,但是这样也会打乱你的命名空间。问题在于,你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数,这时如果你试图使用
os 模块中的同名变量或函数,实际使用的将是你自己定义的内容。因此,你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。
标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter 。
如果你正好要写自己的模块或包,有人会建议你在 __init__.py 文件中导入所有内容,让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入,而非隐式地导入。
你也可以采取折中方案,从一个包中导入多个项:
from os import path, walk, unlinkfrom os import uname, remove
在上述代码中,我们从 os 模块中导入了5个函数。你可能注意到了,我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然,如果你愿意的话,你也可以使用圆括号一次性导入多个项:
from os import (path, walk, unlink, uname,
remove, rename)
这是一个有用的技巧,不过你也可以换一种方式:
from os import path, walk, unlink, uname, \
remove, rename
上面的反斜杠是Python中的续行符,告诉解释器这行代码延续至下一行。
相对导入
PEP 328 介绍了引入相对导入的原因,以及选择了哪种语法。具体来说,是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例,看看相对导入是如何工作的:
my_package/
__init__.py
subpackage1/
__init__.py
module_x.py
module_y.py
subpackage2/
__init__.py
module_z.py
module_a.py
在本地磁盘上找个地方创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py 文件中,输入以下代码:
from . import subpackage1from . import subpackage2
接下来进入 subpackage1 文件夹,编辑其中的 __init__.py 文件,输入以下代码:
from . import module_xfrom . import module_y
现在编辑 module_x.py 文件,输入以下代码:
from .module_y import spam as ham
def main():
ham()
最后编辑 module_y.py 文件,输入以下代码:
def spam():
print('spam ' * 3)
打开终端, cd 至 my_package 包所在的文件夹,但不要进入 my_package 。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython,因为它的自动补全功能非常方便:
In [1]: import my_package
In [2]: my_package.subpackage1.module_xOut[2]: <module
'my_package.subpackage1.module_x' from
'my_package/subpackage1/module_x.py'>
In [3]: my_package.subpackage1.module_x.main()spam spam spam
相对导入适用于你最终要放入包中的代码。如果你编写了很多相关性强的代码,那么应该采用这种导入方式。
你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入 。还要注意一点,如果你想要跨越多个文件层级进行导入,只需要使用多个句点即可。不过, PEP
328建议相对导入的层级不要超过两层 。
还要注意一点,如果你往 module_x.py 文件中添加了 if __name__ == ‘__main__’ ,然后试图运行这个文件,你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件,试试看吧!
from . module_y import spam as ham
def main():
ham()
if __name__ == '__main__':
# This won't work!
main()
现在从终端进入 subpackage1 文件夹,执行以下命令:
python module_x.py
如果你使用的是Python 2,你应该会看到下面的错误信息:
Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as hamValueError: Attempted relative import in non-package
如果你使用的是Python 3,错误信息大概是这样的:
Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as hamSystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import
这指的是, module_x.py 是某个包中的一个模块,而你试图以脚本模式执行,但是 这种模式不支持相对导入 。
如果你想在自己的代码中使用这个模块,那么你必须将其添加至Python的导入检索路径(import search path)。最简单的做法如下:
import syssys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')import my_package
注意,你需要添加的是 my_package 的上一层文件夹路径,而不是 my_package 本身。原因是 my_package 就是我们想要使用的包,所以如果你添加它的路径,那么将无法使用这个包。
我们接下来谈谈可选导入。
可选导入(Optional imports)
如果你希望优先使用某个模块或包,但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选,你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。以 github2包 中的代码为例:
try:
# For Python 3
from http.client import responsesexcept ImportError: # For Python 2.5-2.7
try:
from httplib import responses # NOQA
except ImportError: # For Python 2.4
from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH
responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])
lxml 包也有使用可选导入方式:
try:
from urlparse import urljoin
from urllib2 import urlopenexcept ImportError:
# Python 3
from urllib.parse import urljoin
from urllib.request import urlopen
正如以上示例所示, 可选导入的使用很常见,是一个值得掌握的技巧 。
局部导入
当你在局部作用域中导入模块时,你执行的就是局部导入。如果你在Python脚本文件的顶部导入一个模块,那么你就是在将该模块导入至全局作用域,这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如:
import sys # global scope
def square_root(a):
# This import is into the square_root functions local scope
import math
return math.sqrt(a)
def my_pow(base_num, power):
return math.pow(base_num, power)
if __name__ == '__main__':
print(square_root(49))
print(my_pow(2, 3))
这里,我们将 sys 模块导入至全局作用域,但我们并没有使用这个模块。然后,在 square_root 函数中,我们将 math
模块导入至该函数的局部作用域,这意味着 math 模块只能在 square_root 函数内部使用。如果我们试图在 my_pow 函数中使用
math ,会引发 NameError 。试着执行这个脚本,看看会发生什么。
使用局部作用域的好处之一,是你使用的模块可能需要很长时间才能导入,如果是这样的话,将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理,而不是直接在全局作
用域中导入。老实说,我几乎从没有使用过局部导入,主要是因为如果模块内部到处都有导入语句,会很难分辨出这样做的原因和用途。
根据约定,所有的导入语句都应该位于模块的顶部 。
导入注意事项
在导入模块方面,有几个程序员常犯的错误。这里我们介绍两个。
循环导入(circular imports)
覆盖导入(Shadowed imports,暂时翻译为覆盖导入)
先来看看循环导入。
循环导入
如果你创建两个模块,二者相互导入对方,那么就会出现循环导入。例如:
# a.pyimport b
def a_test():
print("in a_test")
b.b_test()
a_test()
然后在同个文件夹中创建另一个模块,将其命名为 b.py 。
import a
def b_test():
print('In test_b"')
a.a_test()
b_test()
如果你运行任意一个模块,都会引发 AttributeError 。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说,模块 a 想要导入模块 b
,但是因为模块 b 也在试图导入模块 a (这时正在执行),模块 a 将无法完成模块 b
的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法(hack),但是 一般来说,你应该做的是重构代码,避免发生这种情况 。
覆盖导入
当你创建的模块与标准库中的模块同名时,如果你导入这个模块,就会出现覆盖导入。举个例子,创建一个名叫 math.py 的文件,在其中写入如下代码:
import math
def square_root(number):
return math.sqrt(number)
square_root(72)
现在打开终端,试着运行这个文件,你会得到以下回溯信息(traceback):
Traceback (most recent call last):
File "math.py", line 1, in
import math
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in
square_root(72)
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root
return math.sqrt(number)AttributeError: module 'math' has no attribute 'sqrt'
这到底是怎么回事?其实,你运行这个文件的时候,Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫 math
的模块。在这个例子中,解释器找到了我们正在执行的模块,试图导入它。但是我们的模块中并没有叫 sqrt 的函数或属性,所以就抛出了
AttributeError 。
常规导入
最常用的导入方式,大概是这样的:
import sys
只需要使用 import ,然后指定希望导入的模块或包即可。用这种方法导入的好处是可以一次性导入多个包或模块:
import os, sys, time
虽然这节省了空间,但是却违背了Python风格指南。 Python风格指南建议将每个导入语句单独成行 。
有时在导入模块时,你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现:
import sys as system
print(system.platform)
上面的代码将我们导入的 sys 模块重命名为 system 。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法,但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。
import urllib.error
这个情况不常见,但是对此有所了解总是没有坏处的。
使用from语句导入
有时我们只想要导入一个模块或库中的某个部分。那么Python是如何实现这点:
from functools import lru_cache
上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache 。如果按常规方式导入 functools ,那么就必须像这样调用 lru_cache :
functools.lru_cache(*args)
根据实际的使用场景,上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中,能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过,如果你的代码维护的很好,模块化程度高,那么只从某个模块中导入一部分内容也是非常方便和简洁的。
当然,你还可以使用from方法导入模块的全部内容,就像这样:
from os import *
这种做法在少数情况下是挺方便的,但是这样也会打乱你的命名空间。问题在于,你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数,这时如果你试图使用
os 模块中的同名变量或函数,实际使用的将是你自己定义的内容。因此,你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。
标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter 。
如果你正好要写自己的模块或包,有人会建议你在 __init__.py 文件中导入所有内容,让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入,而非隐式地导入。
你也可以采取折中方案,从一个包中导入多个项:
from os import path, walk, unlinkfrom os import uname, remove
在上述代码中,我们从 os 模块中导入了5个函数。你可能注意到了,我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然,如果你愿意的话,你也可以使用圆括号一次性导入多个项:
from os import (path, walk, unlink, uname,
remove, rename)
这是一个有用的技巧,不过你也可以换一种方式:
from os import path, walk, unlink, uname, \
remove, rename
上面的反斜杠是Python中的续行符,告诉解释器这行代码延续至下一行。
相对导入
PEP 328 介绍了引入相对导入的原因,以及选择了哪种语法。具体来说,是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例,看看相对导入是如何工作的:
my_package/
__init__.py
subpackage1/
__init__.py
module_x.py
module_y.py
subpackage2/
__init__.py
module_z.py
module_a.py
在本地磁盘上找个地方创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py 文件中,输入以下代码:
from . import subpackage1from . import subpackage2
接下来进入 subpackage1 文件夹,编辑其中的 __init__.py 文件,输入以下代码:
from . import module_xfrom . import module_y
现在编辑 module_x.py 文件,输入以下代码:
from .module_y import spam as ham
def main():
ham()
最后编辑 module_y.py 文件,输入以下代码:
def spam():
print('spam ' * 3)
打开终端, cd 至 my_package 包所在的文件夹,但不要进入 my_package 。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython,因为它的自动补全功能非常方便:
In [1]: import my_package
In [2]: my_package.subpackage1.module_xOut[2]: <module
'my_package.subpackage1.module_x' from
'my_package/subpackage1/module_x.py'>
In [3]: my_package.subpackage1.module_x.main()spam spam spam
相对导入适用于你最终要放入包中的代码。如果你编写了很多相关性强的代码,那么应该采用这种导入方式。
你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入 。还要注意一点,如果你想要跨越多个文件层级进行导入,只需要使用多个句点即可。不过, PEP
328建议相对导入的层级不要超过两层 。
还要注意一点,如果你往 module_x.py 文件中添加了 if __name__ == ‘__main__’ ,然后试图运行这个文件,你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件,试试看吧!
from . module_y import spam as ham
def main():
ham()
if __name__ == '__main__':
# This won't work!
main()
现在从终端进入 subpackage1 文件夹,执行以下命令:
python module_x.py
如果你使用的是Python 2,你应该会看到下面的错误信息:
Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as hamValueError: Attempted relative import in non-package
如果你使用的是Python 3,错误信息大概是这样的:
Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as hamSystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import
这指的是, module_x.py 是某个包中的一个模块,而你试图以脚本模式执行,但是 这种模式不支持相对导入 。
如果你想在自己的代码中使用这个模块,那么你必须将其添加至Python的导入检索路径(import search path)。最简单的做法如下:
import syssys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')import my_package
注意,你需要添加的是 my_package 的上一层文件夹路径,而不是 my_package 本身。原因是 my_package 就是我们想要使用的包,所以如果你添加它的路径,那么将无法使用这个包。
我们接下来谈谈可选导入。
可选导入(Optional imports)
如果你希望优先使用某个模块或包,但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选,你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。以 github2包 中的代码为例:
try:
# For Python 3
from http.client import responsesexcept ImportError: # For Python 2.5-2.7
try:
from httplib import responses # NOQA
except ImportError: # For Python 2.4
from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH
responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])
lxml 包也有使用可选导入方式:
try:
from urlparse import urljoin
from urllib2 import urlopenexcept ImportError:
# Python 3
from urllib.parse import urljoin
from urllib.request import urlopen
正如以上示例所示, 可选导入的使用很常见,是一个值得掌握的技巧 。
局部导入
当你在局部作用域中导入模块时,你执行的就是局部导入。如果你在Python脚本文件的顶部导入一个模块,那么你就是在将该模块导入至全局作用域,这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如:
import sys # global scope
def square_root(a):
# This import is into the square_root functions local scope
import math
return math.sqrt(a)
def my_pow(base_num, power):
return math.pow(base_num, power)
if __name__ == '__main__':
print(square_root(49))
print(my_pow(2, 3))
这里,我们将 sys 模块导入至全局作用域,但我们并没有使用这个模块。然后,在 square_root 函数中,我们将 math
模块导入至该函数的局部作用域,这意味着 math 模块只能在 square_root 函数内部使用。如果我们试图在 my_pow 函数中使用
math ,会引发 NameError 。试着执行这个脚本,看看会发生什么。
使用局部作用域的好处之一,是你使用的模块可能需要很长时间才能导入,如果是这样的话,将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理,而不是直接在全局作
用域中导入。老实说,我几乎从没有使用过局部导入,主要是因为如果模块内部到处都有导入语句,会很难分辨出这样做的原因和用途。
根据约定,所有的导入语句都应该位于模块的顶部 。
导入注意事项
在导入模块方面,有几个程序员常犯的错误。这里我们介绍两个。
循环导入(circular imports)
覆盖导入(Shadowed imports,暂时翻译为覆盖导入)
先来看看循环导入。
循环导入
如果你创建两个模块,二者相互导入对方,那么就会出现循环导入。例如:
# a.pyimport b
def a_test():
print("in a_test")
b.b_test()
a_test()
然后在同个文件夹中创建另一个模块,将其命名为 b.py 。
import a
def b_test():
print('In test_b"')
a.a_test()
b_test()
如果你运行任意一个模块,都会引发 AttributeError 。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说,模块 a 想要导入模块 b
,但是因为模块 b 也在试图导入模块 a (这时正在执行),模块 a 将无法完成模块 b
的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法(hack),但是 一般来说,你应该做的是重构代码,避免发生这种情况 。
覆盖导入
当你创建的模块与标准库中的模块同名时,如果你导入这个模块,就会出现覆盖导入。举个例子,创建一个名叫 math.py 的文件,在其中写入如下代码:
import math
def square_root(number):
return math.sqrt(number)
square_root(72)
现在打开终端,试着运行这个文件,你会得到以下回溯信息(traceback):
Traceback (most recent call last):
File "math.py", line 1, in
import math
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in
square_root(72)
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root
return math.sqrt(number)AttributeError: module 'math' has no attribute 'sqrt'
这到底是怎么回事?其实,你运行这个文件的时候,Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫 math
的模块。在这个例子中,解释器找到了我们正在执行的模块,试图导入它。但是我们的模块中并没有叫 sqrt 的函数或属性,所以就抛出了
AttributeError 。
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导入某个模块,本质上就是将这个模块的代码全部执行一遍的过程。
导入某个模块后,会将这个模块的名称记录在sys.modules字典中,第二次导入此模块时,检测到sys.modules字典中已存在此模块,则不会重复导入。
导入某个模块后,会将这个模块的名称记录在sys.modules字典中,第二次导入此模块时,检测到sys.modules字典中已存在此模块,则不会重复导入。
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导入模块是会执行一遍的
如果不想在导入模块时执行某部分代码,
需要将那部分代码到
if __name__=='__main__': 里面,
那部分代码只会在当他是作为主文件运行时才会跑
如果不想在导入模块时执行某部分代码,
需要将那部分代码到
if __name__=='__main__': 里面,
那部分代码只会在当他是作为主文件运行时才会跑
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