模块

在开发过程中，一个文件里代码越长就越不容易维护。

为了编写易于维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。 在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

使用模块的几个好处

• 大大提高了代码的可维护性。
• 编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他模块引用。
• 避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中。 但还是要注意变量名尽量不要与BIF（built-in functions，内建函数）名字冲突。

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模块名和包名

由于不同的人编写的模块名可能会相同，为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。

图片

假设图中abc和xyz两个模块的名字和外面其他模块名字冲突了，我们可以通过包来组织模块，避免冲突。 只要顶层包名(也即这里的mycompany文件夹)不同即可。

此时abc的模块名变为 mycompany.abc, xyz的模块名变为 mycompany.xyz。

Notice：

• 注意区分模块和模块名！两者不一定相同！（比如上面的模块 abc 和它的模块名 mycompany.abc）

• 每个包目录下都必须有一个 __init__.py 文件，否则Python就不会把这个文件夹当作一个包。 __init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，它本身就是一个模块，并且它的模块名就是包名(这里是 mycompany)。

图片

包结构可以是多级的。比方说这里www.py的模块名就是 mycompany.web.www 。 两个utils.py的模块名分别是 mycompany.utils 和 mycompany.web.utils，它们不会冲突 。 mycompany.web 这个模块名对应的就是web目录下的 __init__.py 模块。

Notice:

自己创建的模块的模块名不要和Python自带的模块的模块名冲突！ 比如系统自带sys模块，自己的模块就不要命名sys.py，否则无法会无法正确import自带的sys模块。

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使用模块

Python本身就内置了很多模块可以直接import使用。 下面我们自己编写一个Hello模块作为例子：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

'This is the docstring(document comment) of this module '

__author__ = 'Lincoln Deng'

import sys

def test():
    args = sys.argv
    if len(args)==1:
        print('No argument is passed.')
    elif len(args)==2:
        print('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')

if __name__=='__main__':
    test()

例子解析

Python模块的标准文件模板

文件的第1行和第2行是标准注释：

• 第1行注释是用于声明使用什么程序来执行这个脚本，它可以使得这个脚本能在Unix/Linux/Mac上直接运行（也即可以使用 ./Hello.py 的形式执行而不是 python Hello.py 的形式）。如果系统装了多个版本的python，#!/usr/bin/env python3 会保证调用环境变量 $PATH 中的第一个叫python3的程序来执行脚本。又因为在一些系统中python能被重定向到python3，也即默认使用python3，所以直接用 #!/usr/bin/env python 也是可以的。还有一种写法是 #!/usr/bin/python，这样写就是指定一个路径，兼容性不如使用env的写法好。注意，如果我们使用 python Hello.py 或者 python3 Hello.py 的方式直接指定解释器来执行的话，这句注释就没用了。另外，在Windows下这句注释也是被忽略的，但为了代码的兼容性最好还是写上。

• 第2行注释表示（解释器和编辑器）应使用UTF-8编码来读取这个.py脚本文件中的代码文本。在Python2中，默认源代码编码方式为ASCII，要用到中文就得采用很别扭的escape写法，直接写中文会出错。后来有了PEP 0263标准，规定了显式声明代码文本编码的方法。一般有三种格式，包括：能被大部分编辑器识别的 # -*- coding: utf-8 -*-，最简单的 # coding=utf-8 以及vim的 # vim: set fileencoding=utf-8 （其实还可以写成别的方式，主要看编辑器怎样正则匹配这一行）。当然这里的utf-8可以换为其他编码。注意编码声明必须放在代码文件的第一行或第二行。另外，这里只是声明读取时采用的编码方式，保存代码时用什么方式要自己设置编辑器。实测由于Python3默认用utf-8编码，所以只要我们正确使用utf-8编码保存代码文件，那么读取时不声明也没关系。当然，为了代码的兼容性最好还是写上。

文件的第4行是一个字符串，表示模块的文档注释，任何模块的第一个字符串都被视为模块的文档注释；

文件的第6行使用 __author__ 变量记录模块作者的名字。

以上就是Python模块的标准文件模板，在Windows下使用Python3时，其实不写也没关系，但养成良好的书写习惯更好。

正式代码部分

1. 导入sys模块

如果想使用Python内置的sys模块，就要先导入该模块： import sys。 导入之后，相当于创建了一个变量sys，该变量指向sys模块，通过这个变量可以访问sys模块的全部功能。

2. 使用argv变量获取参数列表

sys模块有一个 argv 变量，这个变量属于list类型，存储着命令行的所有参数（即我们在命令行执行该脚本时使用的参数）。argv 列表中至少包含一个元素，因为第一个参数永远是该脚本文件的名称，例如：

在命令行执行 python3 Hello.py 获得的 sys.argv 就是 ['Hello.py']；

在命令行执行 python3 Hello.py Michael 获得的 sys.argv 就是 ['Hello.py', 'Michael]。 要获取字符串 'Michael' 只需要调用 sys.argv[1]。

3. 条件判断

if __name__=='__main__':
    test()

在Hello模块中我们定义了一个test函数，这个条件判断的意思就是，如果程序执行到这里，__name__ 变量的值是 '__main__' 的话就执行 test 函数。

其中 __name__ 变量是个特殊变量，当我们在命令行执行Hello.py时，Python解释器就会把 __name__ 变量赋值为 __main__。

但如果在别的文件中导入模块，__name__ 的值就是模块的名字而非 __main__，此时if判断结果为 False。 借助这个特性，我们可以在if判断中编写一些额外的代码，用于测试模块的功能，而在使用（导入）模块时，if判断里的代码不会被执行。

在命令行下执行

保存代码文件后，打开命令行，先把路径切换到保存 Hello.py 的目录，然后执行：

C:\Users\Administrator\Desktop>python Hello.py
No argument is passed.

C:\Users\Administrator\Desktop>python Hello.py Lincoln
Hello, Lincoln!

在交互环境下执行

比方说使用IDLE或者在命令行中输入python进入：

C:\Users\Administrator\Desktop>python
Python 3.5.1 |Anaconda 4.0.0 (64-bit)| (default, Feb 16 2016, 09:49:46) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import Hello
>>> Hello.__name__
'Hello'
>>> Hello.test()
No argument is passed.

导入Hello模块时，它的 __name__ 变量会被赋值为模块名 Hello，而不是 __main__，所以if判断为 False，if判断里的代码不会被执行。如果要使用 test 函数，就要通过 模块名.函数名 的方式进行调用，使用模块内的其他变量/函数同理。

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命名规范和作用域

在模块中我们会定义很多函数和变量，有些是希望给别人用的，有些则希望仅仅在模块内部使用。

公开(public)的变量和函数

命名格式如： abc，x123，PI， 如果是有特殊用途则在名称前后各加上两个下划线，如：__author__，__name__。

>>> Hello.__doc__
'This is the docstring(document comment) of this module '
>>> Hello.__name__
'Hello'
>>> Hello.__author__
'Lincoln Deng'
>>> Hello.__file__
'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\Hello.py'

可以看到 __doc__ 变量返回了我们前面模块例子的代码中第一个字符串，也即文档注释(DocString)。什么是文档注释呢？其实就是一个模块/类/函数/方法的定义中第一个声明的字符串，使用这些对象的 .doc 属性即可访问。关于文档注释的书写标准可以查看PEP 0257。

私有(private)的变量和函数

命名格式是在名称前加一个或两个下划线，如 _xxx 和 __xxx。这样的函数或变量不应该被外部直接引用(即通过 模块名.变量名 的方式调用)。比方说下面定义的 _private_1 函数和 _private_2 函数，我们不希望使用这个模块的人调用它们：

def _private_1(name):
    return 'Hello, %s' % name

def _private_2(name):
    return 'Hi, %s' % name

def greeting(name):
    if len(name) > 3:
        return _private_1(name)
    else:
        return _private_2(name)

虽然不希望用户调用私有函数，但我们可以暴露给用户一个接口（公开的函数），也即这里的 greeting 函数，把调用两个私有函数的代码和逻辑封装在里面，用户直接调用 greeting 函数，然后让 greeting 函数决定怎样调用私有函数。

当用户使用模块时不需要关心私有的变量和函数，直接使用公开的变量和函数就可以了。 这是一种常用的代码封装和抽象的方法。

注意：

这里说私有函数和变量 不应该被直接引用，而不是 不能被直接引用。 因为Python没有方法可以限制用户调用私有函数和变量（没有），所以这样命名只是一种约定的编程习惯，使用者怎么做就要看他自己怎么决定了。

良好的习惯是外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。

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安装第三方库

在Python中，安装第三方库（从而使用第三方库中提供的第三方模块），可以通过包管理工具pip（也有其他的包管理工具）完成。

安装Python时选择了安装pip的话，就可以直接在命令行中使用pip工具了。

pip install Pillow

在命令行键入 pip install 第三方库的库名 后， pip就会自动帮用户下载并安装第三方库。

安装1

安装2

这里安装的是Python Imaging Library这个第三方库，是一个Python下非常强大的图像处理工具库。 因为PIL只支持到Python2.7，所以这里用的是基于PIL开发的支持Python3的Pillow。

安装完成后打开 F:\Python35\Lib\site-packages 文件夹（具体路径看安装Python的位置而定）就会发现多了两个文件夹，一个是 Pillow-3.1.1.dist-info, 另一个是 PIL。 前者包含该库的一些基本信息，后者就是我们需要用到的包了，里面是有 __init__.py 文件的。

安装好的包我们可以在文件中直接用 from 包名 import 模块名 来导入要使用的模块，而不需要先转到模块所在的目录下再导入，也不需要把模块复制到我们的工程文件夹中。

举一个使用Pillow包中利用Image模块生成图片缩略图的例子：

>>> from PIL import Image
>>> im = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/test.png') # 打开指定路径下的一张照片
>>> print(im.format, im.size, im.mode) # 打印照片的文件格式&尺寸&颜色模式
PNG (400, 300) RGB
>>> im.thumbnail((200, 100)) # 创建缩略图
>>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG') # 保存缩略图
>>> im.show()  # 查看图片

其他常用的第三方库还有MySQL的驱动：mysql-connector-python，用于科学计算的NumPy库：numpy，用于生成文本的模板工具Jinja2，等等。

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模块搜索路径

在Python中导入模块时，Python解释器会从指定好的路径中进行搜索。我们可以使用sys模块的变量 path 来查看模块的搜索路径，导入模块时会从这些路径中查找.py文件：

C:\Users\Administrator>python
Python 3.5.1 |Anaconda 4.0.0 (64-bit)| (default, Feb 16 2016, 09:49:46) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.path
['', 'F:\\Anaconda3\\python35.zip', 'F:\\Anaconda3\\DLLs', 'F:\\Anaconda3\\lib', 'F:\\Anaconda3', 'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages',
'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\Sphinx-1.3.5-py3.5.egg',
'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\win32', 'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\win32\\lib',
'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\Pythonwin', 'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\setuptools-20.3-py3.5.egg']

sys模块的 path 变量是一个列表，它会在启动Python时被初始化，初始赋值（按顺序）由三个部分组成，一是当前目录（即列表中的空字符串），二是环境变量 PYTHONPATH 中的路径，三是一些默认的路径（包含内置模块和一些通过pip安装的模块）。由于我没有设置环境变量 PYTHONPATH，所以上面只有一和三两部分。尝试新建一个名为 PYTHONPATH 的环境变量，添加一条路径指向F盘，重新启动Python程序，此时就会发现 path 变量的初始赋值中多了F盘的路径了：

C:\Users\Administrator>python
Python 3.5.1 |Anaconda 4.0.0 (64-bit)| (default, Feb 16 2016, 09:49:46) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.path
['', 'F:\\', 'F:\\Anaconda3\\python35.zip', 'F:\\Anaconda3\\DLLs', 'F:\\Anaconda3\\lib', 'F:\\Anaconda3', 'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages',
'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\Sphinx-1.3.5-py3.5.egg',
'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\win32', 'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\win32\\lib',
'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\Pythonwin', 'F:\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\setuptools-20.3-py3.5.egg']

如果需要使用自己编写的模块，可以把它们放到这些目录中。 也可以自己增加搜索路径。具体来说分为两种方法：

• 方法一：直接使用 apeend 往 sys.path 列表添加搜索路径，这种方法只在该次运行时有效，重启Python交互环境后会恢复原来的路径：

>>> import sys
>>> sys.path.append('C:/Users/Administrator/Desktop')

• 方法二：配置环境变量PYTHONPATH，只需要增加自己的搜索路径，默认的路径是不会被覆盖掉的，使用这种方法就不需要每次都修改 sys.path 了。

关于 sys.path 的详情可以查看官方文档。

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文件搜索路径

这一节与模块无关，但是觉得有必要区分好文件搜索路径和模块搜索路径！ 文件搜索路径是当前工作目录，如果我们不指定路径，直接使用文件名访问文件的时候，Python会从当前路径中进行查找；模块搜索路径则是像上一节提及的那样，指 sys.path 列表中包含的路径。

要获取当前工作路径可以使用os模块的 getcwd 函数，也即get current work directory：

>>> import os
>>> os.getcwd()
'C:\\Users\\Administrator\\Desktop'

要调用的文件如果放在当前工作路径上就可以直接用 文件名.文件格式 指定，比方说我在桌面放了一张 test.jpg，那么访问时直接用 im = Image.open('test.jpg') 就可以打开了，无须使用完整的路径，也即 im = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/test.jpg')。

注意Python中路径字符串里斜杠的使用， 如果使用反斜杠划分就必须转义，也即写作双反斜杠 \\；如果使用左斜杠 / 则不需要进行转义。Python默认路径字符串都使用双反斜杠。

如果文件不在当前工作路径，那么我们写路径时可以有两种写法：

• 使用绝对路径

im = Image.open('C:/Users/Administrator/Desktop/test.jpg')

这里使用了左斜杠，所以不需要转义。

• 使用相对路径

im = Image.open('./test.jpg')

相对路径即相对当前工作路径而言的路径，这是为了避免路径过长而设计的，可以用 . 符来代替当前工作路径。