什么是模块？

定义：逻辑上来说模块就是一组功能的组合；实质上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。

import加载的模块分为四个通用类别：

a.使用python编写的代码（.py文件）；

b.已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展；

c.包好一组模块的包

d.使用C编写并链接到python解释器的内置模块；

模块，英文为 Modules，至于模块到底是什么，可以用一句话总结：模块就是 Python 程序。换句话说，任何 Python 程序都可以作为模块，包括在前面章节中写的所有 Python 程序，都可以作为模块。

模块可以比作一盒积木，通过它可以拼出多种主题的玩具，这与前面介绍的函数不同，一个函数仅相当于一块积木，而一个模块（.py 文件）中可以包含多个函数，也就是很多积木。模块和函数的关系如图 1 所示。

图 1 模块和函数的关系

经过前面的学习，读者已经能够将 Python 代码写到一个文件中，但随着程序功能的复杂，程序体积会不断变大，为了便于维护，通常会将其分为多个文件（模块），这样不仅可以提高代码的可维护性，还可以提高代码的可重用性。

代码的可重用性体现在，当编写好一个模块后，只要编程过程中需要用到该模块中的某个功能（由变量、函数、类实现），无需做重复性的编写工作，直接在程序中导入该模块即可使用该功能。

前面讲了封装，并且还介绍了很多具有封装特性的结构，比如说：

• 诸多容器，例如列表、元组、字符串、字典等，它们都是对数据的封装；

• 函数是对 Python 代码的封装；

• 类是对方法和属性的封装，也可以说是对函数和数据的封装。

本节所介绍的模块，可以理解为是对代码更高级的封装，即把能够实现某一特定功能的代码编写在同一个 .py 文件中，并将其作为一个独立的模块，这样既可以方便其它程序或脚本导入并使用，同时还能有效避免函数名和变量名发生冲突。

举个简单的例子，在某一目录下（桌面也可以）创建一个名为 hello.py 文件，其包含的代码如下：

def say ():print("Hello,World!")

在同一目录下，再创建一个 say.py 文件，其包含的代码如下：

#通过 import 关键字，将 hello.py 模块引入此文件import hellohello.say()

运行 say.py 文件，其输出结果为：

Hello,World!

读者可能注意到，say.py 文件中使用了原本在 hello.py 文件中才有的 say() 函数，相对于 day.py 来说，hello.py 就是一个自定义的模块（有关自定义模块，后续章节会做详细讲解），我们只需要将 hellp.py 模块导入到 say.py 文件中，就可以直接在 say.py 文件中使用模块中的资源。

与此同时，当调用模块中的 say() 函数时，使用的语法格式为“模块名.函数”，这是因为，相对于 say.py 文件，hello.py 文件中的代码自成一个命名空间，因此在调用其他模块中的函数时，需要明确指明函数的出处，否则 Python 解释器将会报错。

定义：逻辑上来说模块就是一组功能的组合；实质上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。

import加载的模块分为四个通用类别：

a.使用python编写的代码（.py文件）；

b.已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展；

c.包好一组模块的包

d.使用C编写并链接到python解释器的内置模块；

1. 在python中，一个模块就是一个py文件，可以说一个文件就是一个独立的模块，一个独立的模块就是一个py文件。

2. 4

   你自己写的py文件，可以引入别人的模块；别人也可以引用你的这个py文件，去使用你写的函数

Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。

模块让你能够有逻辑地组织你的 Python 代码段。

把相关的代码分配到一个模块里能让你的代码更好用，更易懂。

模块能定义函数，类和变量，模块里也能包含可执行的代码。

例子

下例是个简单的模块 support.py：

support.py 模块：

def print_func( par ):   print "Hello : ", par   return

import 语句

模块的引入

模块定义好后，我们可以使用 import 语句来引入模块，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]]

比如要引用模块 math，就可以在文件最开始的地方用 import math 来引入。在调用 math 模块中的函数时，必须这样引用：

模块名.函数名

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support.py，需要把命令放在脚本的顶端：

test.py 文件代码：

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # 导入模块import support # 现在可以调用模块里包含的函数了support.print_func("Runoob")

以上实例输出结果：

Hello : Runoob

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

from…import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]]

例如，要导入模块 fib 的 fibonacci 函数，使用如下语句：

from fib import fibonacci

这个声明不会把整个 fib 模块导入到当前的命名空间中，它只会将 fib 里的 fibonacci 单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。

from…import* 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。

例如我们想一次性引入 math 模块中所有的东西，语句如下：

from math import *

搜索路径

当你导入一个模块，Python 解析器对模块位置的搜索顺序是：

• 1、当前目录

• 2、如果不在当前目录，Python 则搜索在 shell 变量 PYTHONPATH 下的每个目录。

• 3、如果都找不到，Python会察看默认路径。UNIX下，默认路径一般为/usr/local/lib/python/。

模块搜索路径存储在 system 模块的 sys.path 变量中。变量里包含当前目录，PYTHONPATH和由安装过程决定的默认目录。

PYTHONPATH 变量

作为环境变量，PYTHONPATH 由装在一个列表里的许多目录组成。PYTHONPATH 的语法和 shell 变量 PATH 的一样。

在 Windows 系统，典型的 PYTHONPATH 如下：

set PYTHONPATH=c:\python27\lib;

在 UNIX 系统，典型的 PYTHONPATH 如下：

set PYTHONPATH=/usr/local/lib/python

命名空间和作用域

变量是拥有匹配对象的名字（标识符）。命名空间是一个包含了变量名称们（键）和它们各自相应的对象们（值）的字典。

一个 Python 表达式可以访问局部命名空间和全局命名空间里的变量。如果一个局部变量和一个全局变量重名，则局部变量会覆盖全局变量。

每个函数都有自己的命名空间。类的方法的作用域规则和通常函数的一样。

Python 会智能地猜测一个变量是局部的还是全局的，它假设任何在函数内赋值的变量都是局部的。

因此，如果要给函数内的全局变量赋值，必须使用 global 语句。

global VarName 的表达式会告诉 Python， VarName 是一个全局变量，这样 Python 就不会在局部命名空间里寻找这个变量了。

例如，我们在全局命名空间里定义一个变量 Money。我们再在函数内给变量 Money 赋值，然后 Python 会假定 Money 是一个局部变量。然而，我们并没有在访问前声明一个局部变量 Money，结果就是会出现一个 UnboundLocalError 的错误。取消 global 语句前的注释符就能解决这个问题。

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
 Money = 2000def AddMoney():
   # 想改正代码就取消以下注释:
   # global Money
   Money = Money + 1
 print MoneyAddMoney()print Money

dir()函数

dir() 函数一个排好序的字符串列表，内容是一个模块里定义过的名字。

返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。如下一个简单的实例：

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
 # 导入内置math模块import math
 
content = dir(math)
 print content;

以上实例输出结果：

['__doc__', '__file__', '__name__', 'acos', 'asin', 'atan', 'atan2', 'ceil', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'exp', 'fabs', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'hypot', 'ldexp', 'log','log10', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh']

在这里，特殊字符串变量__name__指向模块的名字，__file__指向该模块的导入文件名。

globals() 和 locals() 函数

根据调用地方的不同，globals() 和 locals() 函数可被用来返回全局和局部命名空间里的名字。

如果在函数内部调用 locals()，返回的是所有能在该函数里访问的命名。

如果在函数内部调用 globals()，返回的是所有在该函数里能访问的全局名字。

两个函数的返回类型都是字典。所以名字们能用 keys() 函数摘取。

reload() 函数

当一个模块被导入到一个脚本，模块顶层部分的代码只会被执行一次。

因此，如果你想重新执行模块里顶层部分的代码，可以用 reload() 函数。该函数会重新导入之前导入过的模块。语法如下：

reload(module_name)

在这里，module_name要直接放模块的名字，而不是一个字符串形式。比如想重载 hello 模块，如下：

reload(hello)

Python中的包

包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。

简单来说，包就是文件夹，但该文件夹下必须存在 __init__.py 文件, 该文件的内容可以为空。__init__.py 用于标识当前文件夹是一个包。

考虑一个在 package_runoob 目录下的 runoob1.py、runoob2.py、__init__.py 文件，test.py 为测试调用包的代码，目录结构如下：

test.py
package_runoob|-- __init__.py|-- runoob1.py|-- runoob2.py

源代码如下：

package_runoob/runoob1.py

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- def runoob1():   print "I'm in runoob1"

package_runoob/runoob2.py

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- def runoob2():   print "I'm in runoob2"

现在，在 package_runoob 目录下创建 __init__.py：

package_runoob/__init__.py

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- if __name__ == '__main__':    print '作为主程序运行'else:    print 'package_runoob 初始化'

然后我们在 package_runoob 同级目录下创建 test.py 来调用 package_runoob 包

test.py

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- # 导入 Phone 包from package_runoob.runoob1 import runoob1from package_runoob.runoob2 import runoob2 runoob1()runoob2()

以上实例输出结果：

package_runoob 初始化I'm in runoob1
I'm in runoob2

如上，为了举例，我们只在每个文件里放置了一个函数，但其实你可以放置许多函数。你也可以在这些文件里定义Python的类，然后为这些类建一个包。

模块可以比作一盒积木，通过它可以拼出多种主题的玩具，这与前面介绍的函数不同，一个函数仅相当于一块积木，而一个模块（.py 文件）中可以包含多个函数，也就是很多积木。