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python学习计划
篇一:
Python之模块学习
Python之模块学习
模块简介
python是由一系列的模块组成的,
每个模块就是一个py为后缀的文件,同时模块也是一个命名空间,从而避免了变量名称冲突的问题。
模块我们就可以理解为lib库,如果需要使用某个模块中的函数或对象,则要导入这个模块才可以使用,除了系统默认的模块(内置函数)不需要导入外。
导入直接使用如下语法:
import模块名称(不要.py后缀)
这样导入成功后,就可以在另外一个模块中使用被导入模块的功能函数或对象。
举例如下,比如在F:
\Pro-files\workspace\myPython目录下建立com.homer.python模块:
module_1.py:
[python]viewplaincopyprint?
1.#-*-coding:
utf-8-*-
2.''
'''module_1.py'''
3.name="ithomer"
4.url="模块,其实都是在告诉python解释器要加载指定的模块,并执行模块中的所有语句,因此如果模块中有类似print的语句时,我们在导入的过程中也会看到这些语句的输出。
对于每个模块的导入,python解释器只会导入一次,即使重复使用import和from…import语句,也只有在PVM检测到该模块没有被导入时才执行导入动作。
即使后来你修改了模块的源代码,但没有重启PVM,python解释器仍然是使用之前导入的内容在处理。
如果需要重新载入修改后的源码,一是退出python的交互模式后再进入,二是直接使用reload语句,如下:
[python]viewplaincopyprint?
1.>>>fromimpimportreload
2.>>>reload(module_1)
3.
我们可以看到系统提示重新加载了module_1模块的源文件,我们修改内容后使用该方法重新导入后再执行就可以看到修改后的内容。
模块导入和执行模块作为
python语言中的基本单元,可以用来编写公用库函数或对象以便重复使用。
同时模块还可以作为独立文件进行运行,之前也已经提到,只要是导入了模块文件,那么PVM就会依次执行模块文件中的所有语句。
本篇主要介绍模块使用的一些进阶,首先定义一个模块module_2.py,内容如下:
[python]viewplaincopyprint?
1.#-*-encoding:
utf-8-*-
2.'''''module_2.py模块的内容'''
3.
4.print(__name__)
5.
6.defsum(a,b):
7.returna+b
8.
9.if__name__=="__main__":
10.importsys
11.print(sys.argv[0])
12.a=int(sys.argv[1])
13.b=int(sys.argv[2])
14.print(sum(a,b))
上面的这段代码基本上就包含了本篇文章要说的内容了:
__name__变量说明
__name__是一个全局变量,在模块内部是用来标识模块的名称的。
上面的例子中有一个打印__name__变量的语句,比如我们在python的交互模式下执行导入可以看到如下结果:
1.
2.>>>importmodule_2module_2
可以看到,通过使用import的方式导入模块后,打印的__name__值就是我们刚才说的模块的名称。
另外如果是通过python解释器直接执行模块,则__name__会被设置为__main__这个字符串值,如下:
[python]viewplaincopyprint?
1.F:
\Pro-files\workspace\myPython\com\homer>pythonmodule_2.py23
2.__main__
3.module_2.py
4.5我们通过windows命令行直接执行module_2
这个模块文件,可以看到的结果输入如上,打印的__name__值为__main__。
通过这个特性我们可以将一个模块文件既当做普通的lib库供其他模块使用,又可以当做一个顶层执行文件进行执行,只是使用方式不一样而已。
1、当成lib库使用时,只需要在其他模块中使用import导入该模块即可(module_2)
2、当成执行模块时,通过python解释器直接运行该模块,然后在模块文件中最后写上上面例子中的if判断语句段即可(__main__)
通过__name__变量来区分是执行模块还是导入模块其实就非常类似java中的main函数了,不同的是java中是约定的方法名称,而python中约定是变量名称,异曲同工之效。
参数传递
参数传递主要是指作为执行模块时需要传递的参数,通过python解释器执行某一个执行模块传递参数的使用如下:
F:
\Pro-files\workspace\myPython\com\homer>python模块名称(包含.py后缀)参数1参数2参数3....
对于上面给定的例子执行就是:
[python]viewplaincopyprint?
1.F:
\Pro-files\workspace\myPython\com\homer>pythonmodule_2.py23
2.__main__
3.module_2.py
4.5
python解释器会将所有传递的参数存储在sys.argv这个列表中,所有的参数都被当成字符串进行处理。
同时即使不传递任何参数,也会有一个默认的参数sys.argv[0]标识当前模块的名称(如module_2.py),所以我们自己使用的参数都是从sys.argv[1]开始的,下标1表示第一个传递的参数,依次类推(如23)。
模块包和搜索路径
一个python文件就是一个模块,使用独立的命名空间,但实际使用过程中单单用模块来定义python功能显然还不够。
因为一个大型的系统几千上万个模块是很正常的事情,如果都聚集在一起显然不好管理并且有命名冲突的可能,因此python中也出现了一个包的概念。
包(package),通过使用“点模块名称”创建Python模块命名空间的一种方法。
例如,模块名称A.B表示一个在名为A的包下的名为B的子模块。
就像使用模块让不同模块的作者无需担心彼此全局变量名称(冲突)一样,点模块名称让多模块包的作者无需担心彼此的模块名称(冲突)。
模块包在文件系统中的表示就是一系列目录的集合,通过目录的层级结
构形成模块包的层级结构,最终的模块文件就位于最后的目录中。
比如定义一个简单的模块在包
pkg下,那么执行如下步骤:
1、在F:
\Pro-files\workspace\目录下建立一个目录,名称是myPython
2、在myPython下建立包com.homer,并在项目目录myPython/com/homer下com和com.homer下分别创建__init__.py的模块,内容为空即可
3、在myPython/com/homer目录下建立一个python模块module_3.py,内容如下:
[python]viewplaincopyprint?
1.#-*-encoding:
utf-8-*-
2.'''''pkg.module_3.py模块的内容'''
3.
4.print("HelloWorld")
5.
6.deffunc1():
7.print("Thisisfuncitonone")
注意第2步,必须要在每一个包目录下建立一个__init__.py的模块,这个是python的规定,用来告诉python解释器将该目录当成一个内容包,即该目录是一个包,里面包含了python模块的。
这个是必须的,如果不指定,则我们在python的交互模式下导入module_3.py这个模块时会报如下错误:
[python]viewplaincopyprint?
1.>>>fromcom.homerimportmodule_3
2.Traceback(mostrecentcalllast):
3.File"
4.ImportError:
Nomodulenamedpkg.module_3
因此,包目录下的__init__.py模块是必须的,但内容是可选的,可以为空内容,也可以写一些代码或作其他用途。
PVM在导入某个包下的模块时会先导入这个包下的__init__.py模块,比如我们在__init__.py模块里添加内容:
1.print("Thisis__init__module")
然后,在交互模式下重新导入这个包,则输出效果如下:
[python]viewplaincopyprint?
1.>>>fromcom.homerimportmodule_3
2.Thisis__init__module
3.HelloWorld
4.>>>
可见,PVM首先加载的是__init__.py模块,然后才是找该目录下的其他模块并进行加载。
篇二:
Python学习资料收集
Python实用资料收集
一.Python常用链接和基本工具
1.OnlinePythonTutor:
首先,隆重推荐这个牛逼的网站,这是我看到的最让人爱不释手的学习Python的方式,千万别小看了这个简单的界面,下面很多例子,试试看吧
2.PythonBuild-inFunctions:
和IDL很像,Python本身已经提供了不少现成的函数,熟悉一下他们总是好的。
。
。
很惭愧,现在很喜欢把python当计算器用;当然,如果你更严肃的话,熟悉一下Python标准库也是有必要的吧
3.IPython:
Python下的交互式计算界面,基本就是一个功能加强了的PythonShell,某些地方让我想起了Mathmatica
4.Docutils:
Python下的文档整理工具包
5.SciPy201X在线视频教程:
SciPy201X年大会上的各种报告教程的视频记录,其中包括了不少很特别的内容,可能对大家有用:
比如如何使用Python下的MCMC模拟工具等等
6.MacPorts下的Python安装:
以天文应用为背景介绍了Mac下的Python安装方法
7.StackOverflow上面的最新Python问题:
这里搜集了网友提供的各种常见的,奇葩的,傻逼的,牛逼的,变态的Python问题,以及各路神仙的解决方法;即便没遇到问题,没事来这里看看也是不错的
8.PyCloud:
这年头,不到云彩上坐坐你都不好意思跟人打招呼
9.PythonNotes:
估计也是某位理科牛牛写的Python笔记和书签整理,好处是提供了很多Python语言的例子
10.PythonScientificLectures:
基于Scipy包的Python科学应用教程,应该挺不错的吧。
。
。
因为。
。
。
我没看过。
。
(掩面中
11.一个简单的Python数值应用的教程
12.PythonSpeed:
据说是能帮你提高Python编程效率的东西
13.豆瓣Python小组
- 配套讲稿:
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