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模块化指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块,通过将模块组合,来搭建出一个完整的程序。模块化具有方便开发、维护和复用的优点。在Python中,每个py文件就是一个模块。
在一个模块中引入外部模块有两种方式:import 模块名
和 import 模块名 as 模块别名
。后者可以引入同一模块多次,但实例只会创建一个。import语句可以在程序的任何位置调用,但一般情况下,应该统一写在程序开头。在每个模块内部都会有一个__name__
属性,通过这个属性可以获取到模块的名字。__name__
值为__main__
的模块是主模块,也是我们直接通过python执行的模块。
也可以只引入模块中的部分内容,语法为from 模块名 import 变量,变量....
。可以为引入的变量使用别名,语法为from 模块名 import 变量 as 别名
。
包是由多个模块组成的一个文件夹。当一个模块的代码过多时,或需要将一个模块分解为多个模块时,就需要使用到包。在包中需要一个__init__.py
文件,这个文件可以包含有包中的主要内容。
以下是一些示例代码:
# 引入test_module模块,并指定别名test
import test_module as test
# 访问模块中的变量
print(test.a, test.b)
# 创建Person的实例p
p = test.Person()
print(p.name)
# 只引入模块中的特定部分
from m import Person,test
# 引入到模块中所有内容,不推荐使用
from m import *
# 为引入的变量使用别名
from m import test2 as new_test2
# 引入包hello中的模块
from hello import a,b
print(a.c)
print(b.d)
注意:__pycache__
是模块的缓存文件,可以用来提高程序运行的性能。
# 模块缓存文件
__pycache__ 是模块的缓存文件。在Python中,代码在执行前需要被解析器转换为机器码,然后再执行。为了提高程序的运行性能,Python会在第一次编译后将代码保存到一个缓存文件中。下次加载该模块时,就可以直接加载缓存中编译好的代码,而不需要重新编译。
例子:
# 引入math模块
import math
# 调用math模块中的函数
print(math.sqrt(16))
# 输出结果:4.0
注意:在实际编写代码时,应该根据实际情况选择引入模块的方式,避免引入不必要的内容,以减少内存占用和提高代码的可读性。
以上是关于模块和包的相关内容。使用模块化可以使代码更加清晰、易于维护和复用。同时,包的使用可以将大型程序分解为更小的模块,便于管理和组织代码。编写模块和包的时候,要注意命名规范,并合理选择引入模块的方式。
当一个模块被导入时,Python会执行该模块中的所有顶级代码(即不在任何函数、类或条件语句中的代码)。这通常用于初始化模块中的变量、定义函数和类等操作。
示例代码:
# module.py
print("This is a module.")
def greet(name):
print(f"Hello, {name}!")
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
# main.py
import module
print("This is the main module.")
module.greet("Alice")
p = module.Person("Bob")
print(p.name)
运行 main.py
输出:
This is a module.
This is the main module.
Hello, Alice!
Bob
可以看到,当 main.py
导入 module
模块时,先执行了 module.py
中的顶级代码,然后才继续执行 main.py
中的代码。
此外,可以使用 if __name__ == "__main__":
来判断当前模块是否被直接执行。这样可以使模块既可以作为独立的程序执行,又可以被其他模块导入和使用。
示例代码:
# module.py
def square(x):
return x * x
if __name__ == "__main__":
# 当前模块被直接执行
# 执行一些测试代码
print(square(5))
print(square(10))
可以单独执行 module.py
,也可以在其他模块中导入并使用 square
函数。当作为独立程序执行时,测试代码会被执行;当作为模块导入时,测试代码不会被执行。
好的,我将按照要求整理这篇文章,格式为Markdown格式。请稍等片刻。
为了实现开箱即用的思想,Python中为我们提供了一个模块的标准库。在这个标准库中,有很多很强大的模块我们可以直接使用,并且标准库会随Python的安装一同安装。
sys模块提供了一些变量和函数,使我们可以获取到Python解析器的信息或者通过函数来操作Python解析器。我们可以引入sys模块:
import sys
sys.argv用于获取执行代码时,命令行中所包含的参数。该属性是一个列表,列表中保存了当前命令的所有参数。例如:
print(sys.argv)
sys.modules用于获取当前程序中引入的所有模块。modules是一个字典,字典的key是模块的名字,字典的value是模块对象。我们可以使用pprint模块对其进行格式化输出。例如:
import pprint
pprint.pprint(sys.modules)
sys.path是一个列表,列表中保存的是模块的搜索路径。例如:
pprint.pprint(sys.path)
sys.platform表示当前Python运行的平台。例如:
print(sys.platform)
sys.exit()函数用于退出程序。可以在括号中添加字符串作为退出时的提示信息。例如:
sys.exit('程序出现异常,结束!')
print('hello')
os模块让我们可以对操作系统进行访问。我们可以引入os模块:
import os
通过os.environ属性可以获取到系统的环境变量。例如:
pprint.pprint(os.environ['path'])
os.system()函数可以用来执行操作系统的命令。例如,可以执行dir
命令查看当前目录的文件列表:
os.system('dir')
我们可以在模块中定义变量、函数和类,并在其他地方使用。例如:
a = 10
b = 20
_c = 30 # 添加了_的变量,只能在模块内部访问
def test():
print('test')
def test2():
print('test2')
class Person:
def __init__(self):
self.name = '孙悟空'
我们可以编写一些测试代码来验证模块的功能。这部分代码只有当当前文件作为主模块时才会执行,而当模块被其他模块引入时不会执行。我们可以通过__name__
属性来检查当前模块是否是主模块。
if __name__ == '__main__':
test()
test2()
p = Person()
print(p.name)
在模块中定义的变量和函数可以在其他地方进行使用。例如,假设我们将上述代码保存为一个名为example.py
的模块文件:
# example.py
a = 10
b = 20
_c = 30
def test():
print('test')
def test2():
print('test2')
class Person:
def __init__(self):
self.name = '孙悟空'
然后,在另一个Python脚本中,我们可以引入该模块并使用其中定义的变量和函数:
# main.py
import example
print(example.a)
print(example.b)
example.test()
example.test2()
p = example.Person()
print(p.name)
运行main.py
,将会输出以下结果:
10
20
test
test2
孙悟空
这样,我们就可以在模块中封装一些常用的代码,并在其他地方进行复用。
sys
模块可以获取到Python解析器的信息和操作Python解析器。os
模块可以对操作系统进行访问,包括获取系统环境变量和执行系统命令。if __name__ == '__main__':
来编写测试代码,只有当模块作为主模块运行时才会执行。【python基础知识】0.print()函数
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