模块和包的相关总结

[zcx (krystal)]

参考文档1
参考文档2

1.模块 Module

概念： 在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

作用： python的模块是用于组织、封装和重用代码的文件。

包含的内容：一个模块中可以包含变量、函数、类和其他Python语句，它允许将代码逻辑划分为独立的单元，并提供了一种组织代码的方式，使代码更加模块化和易于维护。

Python的模块分类： 内建模块、第三方模块和自定义模块。
（1）系统内置模块：os、sys、datetime、time、random、json、logging等
https://ceshiren.com/t/topic/29187

• random随机数模块
• sys模块：提供访问与python解释器系统相关的变量和函数的功能
• os模块：提供与操作系统交互的函数
• datetime模块：处理日期和时间
• time模块
• json模块
• logging模块

（2）第三方开源模块：
通过插件管理器或命令pip install进行安装
（3）自定义模块

注意：

• 尽量不要与内置函数名字冲突。点这里查看Python的所有内置函数。
• 在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_ 前缀来实现的。

1.1 安装第三方模块：
1.工具 pip
在Python中，安装第三方模块，是通过包管理工具pip完成的。

一般来说，第三方库都会在Python官方的pypi.python.org网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者pypi上搜索，比如Pillow的名称叫Pillow，因此，安装Pillow的命令就是：

pip install Pillow

2.python开源发行版本 Anaconda
引入原因：在使用Python时，我们经常需要用到很多第三方库，例如，上面提到的Pillow，以及MySQL驱动程序，Web框架Flask，科学计算Numpy等。用pip一个一个安装费时费力，还需要考虑兼容性。

Anaconda：这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用。Anaconda包含了Conda、Python、以及一堆安装好的工具包(比如conda、numpy、pandas)

conda：是一个开源的包，环境管理器，可以用于一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并且能够在不同环境之间切换。

1.2 模块导入

1.import导入
（1）Python中使用 import 关键字来导入模块，导入模块后，在当前文件中做为一个对象使用，可以通过 . 来引用模块中定义的函数、变量或类等。

# 导入内建模块 math
import math
#可以使用其中的 sqrt()来计算平方根
result = math.sqrt(25)
print(result)

（2）如果被导入的模块名比较长，在使用时会不太方便，也可以使用 as 为模块指定一个别名，一旦指定了别名，原模块名就不能使用了。
2.from-import导入
（1）使用from module_name import object_name 语法，从模块中导入特定的对象，这样可以直接使用对象名，无需使用模块名前缀。

from math import sqrt

result = sqrt(25)
print(result)

方法一：import module1[,modele2…[,moduleN]]
方法二：from module import <name[,name2,…[,nameN]]>
import 模块名 引入一个完整的模块
from <模块名> import <方法｜变量｜类> 引入模块中一个或多个指定部分
from <模块名> import * 导入模块里面的所有函数、变量

2.包 Package

概念：
在Python中，包 (package) 是用于组织和管理模块 (Module) 的一种层级结构。
包是一个特殊的目录，其中包含了一个名为 __init__.py 的文件，用于标记这个目录是一个包。包可以包含其他子包和模块，形成多级层次结构，方便组织和复用代码。

用途：
（1）组织代码：包可以将相关的模块组织在一起，使得代码结构更加清晰，有助于团队协作和维护。
（2）避免命名冲突：Python的模块是全局的，当不同的模块中定义了相同名称的函数或变量时，可能会引起命名冲突。使用包可以将模块放在不同的包中，避免当不同的模块中定义了相同名称的函数或变量时冲突。
（3）模块复用：包可以作为一个单元来导入和使用，使得代码在不同项目中的复用更加容易。
（4）隐藏内部实现：包可以将一些内容实现隐藏起来，只暴露外部接口，提供更好的封装性。

__init__.py说明

• __init__.py文件是包的初始化文件，该文件是是区别包与文件夹的关键。
• 当使用 from-import方式导入时，可以通过在文件中添加魔法属性 all 属性来设置包中哪些模块可以被导入和使用。

# 在 __init__.py 中添加下面代码 
__all__ = ["mm"]

# main.py中的代码
from mp import *
# 此时只能使用 __all__ 中指定的mm模块，nn 模块不能使用
mm.show()

2.1package导入

当前有包组织结构如下：

Project
    |
    |--- mp 
    |    |
    |    |--- __init__.py
    |    |--- mm.py 
    |    |    |
    |    |    |--- show()
    |    |--- nn.py
    |    |    |
    |    |    |--- info()
    |--- main.py

（1） 使用 import 直接导入包中指定模块

import mp.mm
mp.mm.show()

import mp.nn as nn
nn.info()

（2） 使用 from-import 导入包内指定模块或包内指定模块内的成员

# 导入包内指定模块
from mp import mm
mm.show()

# 导入包内指定模块中的成员
from mp.mm import *
show()

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python内置模块

1.random随机函数

import random
# 浮点数
random.random() #生成0~1范围内的随机浮点数
random.uniform(1,3) # 生成[a,b]范围内随机浮点数
# 整数
random.randrange(1,3) # 生成[a,b]范围内随机整数
# 序列随机选择 
#序列可以为字符串、元组、列表
s = "python"
result1 = random.choice(s)
# 打乱顺序
# 随机打乱列表lst的元素顺序，并得到一个新的列表
number = [1,2,3,4,5]
random.shuffle(number)

2.sys模块

提供了访问与Python解释器系统相关的变量和函数的功能。它的主要用途是：

• 与系统交互
• 解释器配置
• 命令行参数处理
• 标准输入输出
• 异常处理等

2.1 常用属性

• sys.argv：获取命令行参数列表，包括脚本名称和传递为脚本的其他参数；
• sys.version：获取当前Python解释器的版本信息–字符串形式；
• sys.version_info：获取当前Python解释器的版本信息–元组形式；
• sys.platform：获取当前运行的操作系统平台名称；
• sys.modules：返回已导入的模块信息，返回一个字典；
• sys.path：获取模块搜索路径列表，用于指定python解释器搜索模块的路径；
  • 先到当前路径去找；
  • 再到项目根目录去找；
  • 再到Python安装目录去找；
  • 再到Python解释器路径去找(虚拟环境)；
  • 再到安装的第三方库去找；
  • 如果还是找不到，那就会报错没有这个模块；

2.2 常用方法

• sys.getdefaultencoding()：获取当前编码方式
• sys.exit()：退出Python解释器，也就是停止运行，后面的代码不会运行

3.os模块

提供了与操作系统交互的函数
说明：使用os库，可以编写跨平台的代码，因为它提供了对操作系统底层功能的抽象，而不用担心特定操作系统的细节。

3.1 路径操作

• os.getcwd() 获取当前文件的路径
• os.chdir(‘path’) 切换工作目录
  • 工作目录是指当前正在执行的脚步所在的目录，通过这个方法，可以在脚本执行过程中动态切换到不同的目录；
  • path必须存在，不然程序报错找不到路径；

path方法

• os.path.abspath(path)：返回绝对路径；
• os.path.basename(path)：返回文件名；
• os.path.dirname(path)：返回目录名-返回指定路径的父目录路径–通过连续获取父目录名可以找到项目的根目录；
• os.path.split(path)：路径分割-将一个路径拆分为目录名部分和文件名部分–得到一个元组；
• os.path.join(path1，path2)：拼接路径-用于连接多个路径部分，它将多个路径片段组合在一起，形成一个新的路径字符串；
  • join方法会根据当前系统添加对应的路径连接符；类linux路径连接符/，Windows路径连接符\；
• os.path.exists(path)：判断路径是否存在；
• os.path.isdir(path)：判断是否是目录且存在；
• os.path.isfile(path)：判断是否是文件且存在；
• os.path.getsize(path)：获取文件大小，单位为字节；

3.2 目录和文件

• os.listdir(path)：列出指定目录的内容，返回列表；
  • 如果不给定path就是当前目录；
• os.mkdir(path)：创建一个单级新目录；
  • 创建文件就用open方法以写的形式；
• os.makedirs(path)：递归创建多级目录；
• os.rmdir(path)：删除空目录；
  • 只能删除非空目录；
  • 不能递归删除，只会删除目录的最后一级空目录；
• os.rename(old_dir_name,new_dir_name)：目录或者文件重命名；
  • 不管目录是否为空；
• os.remove(filename)：删除文件–只能删除文件，不能删除目录；

3.3 其他操作

• os.name：获取系统名称，在Windows上值为nt，在linux、macos值为posix；
• os.chmod(path,mode)：更改文件权限模式，path为需要更改文件权限的路径，mode是权限模式，通常用八进制表示，如0o755；
  • Windows系统这个方法没用；
• os.sep：用于表示操作系统特定的路径分隔符；
  • 得到的结果为字符串，此时可以使用字符串的join方法进行路径拼接；

4.datetime模块

在Python中，与时间处理有关的模块就包括：time，datetime以及calendar；
**作用：**datetime是Python标准库中用于处理日期和时间的模块。它提供了多种类和函数，用于处理日期、时间、时间间隔等操作，使得日期和时间的处理更加方便和灵活。
（1）导入

# 这个模块的模块名和类名同名，但是方法都是在类中，所以导包的时候要注意；
from datetime import datetime

（2）datetime.now() 获取当前日期的datetime对象
datetime.now()：获取当前日期时间，结果为datetime对象；

from datetime import datetime

# 获取当前日期和时间
print(f"当前日期和时间：{datetime.now()}") # 2023-12-19 14:20:20.583270
print(type(datetime.now())) # <class 'datetime.datetime'>

（3）strftime() 将datetime对象格式化输出为字符串
strftime(self, format) 将datetime对象格式化为自定义的字符串日期时间格式
format格式有固定要求；

• 年：%Y–大写；
• 月：%m–小写；
• 日：%d–小写；
• 时：%H–大写；
• 分：%M–大写；
• 秒：%S–大写；

from datetime import datetime
# 将datetime对象格式化为自定义的字符串日期时间格式
date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"自定义日期时间格式：{date}") # 2023-12-19 14:23:44
print(type(date)) # <class 'str'>
print(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")) # 2023-12-19
print(datetime.now().strftime("%H:%M:%S")) # 14:23:44
print(datetime.now().strftime("%Y/%m/%d")) # 2023/12/19
print(datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日")) # 2023年12月19日

说明：format的格式固定不变，其他的连接符号都可以变，比如：/、空格、_、：等等；

（4）strptime() 将日期时间字符串解析为datetime对象

from datetime import datetime

# 将日期时间字符串解析为datetime对象
date = "2023-12-19 14:23:44"
datetime_instance = datetime.strptime(date,"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(type(datetime_instance)) # <class 'datetime.datetime'>

（5）计算时间间隔

• datetime对象可以进行减法运算，计算两个时间间隔，默认结果是xx days, xx:xx:xx，可以用以下属性获取天和秒；
  • date_diff.days：间隔天；
  • date_diff.seconds：间隔秒；
• 结合timedelta类进行加法运行，计算未来的某个时间；

from datetime import datetime, timedelta

# 初始化两个datetime对象
date1 = datetime(2023,11,1)
date2 = datetime(2023,11,30)
# 两个日期的时间间隔
date_diff = date2-date1
print(f"时间间隔：{date_diff}") # 时间间隔：29 days, 0:00:00
print(f"时间间隔多少天：{date_diff.days}") # 29
print(f"时间间隔多少秒：{date_diff.seconds}") # 0
print(f"时间间隔多少秒：{date_diff.microseconds}") # 0

# 计算未来日期
future_date = datetime.now() + timedelta(hours=360)
print(f"360小时后的日期：{future_date}") # 2024-01-03 21:32:33.668083
print(type(future_date)) # <class 'datetime.datetime'>

（6）比较日期
通过比较datetime对象来判断日期的先后

# 通过比较datetime对象来判断日期的先后
date1 = datetime(2023,11,1)
date2 = datetime(2023,11,30)
if date1 > date2:
    print("date2的日期先于date1")
elif date1 < date2:
    print("date1的日期先于date2")
else:
    print("date1和date2的日期一样")

（7）获取日期和时间部分
使用datetime的属性获取日期和实际的部分信息；

# 获取日期和时间的部分
print(f"当前年：{datetime.now().year}")
print(f"当前月：{datetime.now().month}")
print(f"当前日：{datetime.now().day}")
print(f"当前时：{datetime.now().hour}")
print(f"当前分：{datetime.now().minute}")
print(f"当前秒：{datetime.now().second}")

5.time模块

在Python中，通常有这几种方式来表示时间：
1）时间戳（timestamp）
通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。返回时间戳方式的函数主要有time()，clock()等。
2）格式化的时间字符串
3）元组struct_time
struct_time元组共有9个元素，返回struct_time的函数主要有gmtime()，localtime()，strptime()。下面列出这种方式元组中的几个元素：

索引（Index）	属性（Attribute）	值（Values）
0	tm_year（年）	比如2011
1	tm_mon（月）	1 - 12
2	tm_mday（日）	1 - 31
3	tm_hour（时）	0 - 23
4	tm_min（分）	0 - 59
5	tm_sec（秒）	0 - 61
6	tm_wday（weekday）	0 - 6（0表示周日）
7	tm_yday（一年中的第几天）	1 - 366
8	tm_isdst（是否是夏令时）	默认为-1

5.1 常用方法

（1）time.time()：返回当前时间的时间戳
（2）time.localtime([secs])：将一个时间戳转换为当前时区的struct_time。secs参数未提供，则以当前时间为准。
（3）time.mktime(t)：将一个struct_time转化为时间戳。
（4）time.sleep(secs)：线程推迟指定的时间运行。单位为秒。
（5）time.strftime(format[, t])：
把一个代表时间的元组或者struct_time（如由time.localtime()和time.gmtime()返回）转化为格式化的时间字符串。如果t未指定，将传入time.localtime()。如果元组中任何一个元素越界，ValueError的错误将会被抛出。

6.json模块

Python与json数据类型对应关系

Python	JSON
dict	object
list、tuple	array
str	string
int、float	number
True	true
False	false
None	null

6.1 json数据结构

• 对象：用花括号{}包裹，包含一系列键值对，每个键值对之间用逗号，分割；
• 数组：用方括号[]包裹，包含一系列值，每个值之间用逗号，分割；
• 键值对：键和值之间使用冒号：分割，键必须是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、对象、数组、或null；
• json数据的最外层只能是数组或对象；
• json中的字符串，必须使用双引号包含；

6.2 JSON序列化与反序列化

序列化 json.dumps()： JSON的序列化指的是将Python对象转换为JSON格式的字符串；

反序列化 json.loads()： JSON的反序列化值将JSON格式字符串转成Python对象；

为什么序列化？
（1） 存储
一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化。在编程语言中，“状态”会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存中。

在断电或重启程序之前将程序当前内存中所有的数据都保存下来，以便于下次程序执行能够从文件中载入之前的数据就是序列化。
（2）传输
当两个进程在进行远程通信时，彼此可以发送各种类型的数据。无论是何种类型的数据，都会以二进制序列的形式在网络上传送。

发送方需要把这个对象转换为字节序列，才能在网络上传送；接收方则需要把字节序列再恢复为对象。

如果收发的双方约定好实用一种序列化的格式，那么便打破了平台/语言差异化带来的限制，实现了跨平台数据交互！

6.3 json文件读写

json.dump()： 将Python对象序列化为JSON格式并写入文件中
json.load()： 从JSON文件中读取数据为Python对象

7.logging模块

7.1 四大组件

（1）logger 日志器，程序可供使用的接口
（2）handler处理器，用于写入日志文件并输出到指定位置，如文件、控制台、网络。
（3）filter 过滤器，用于输出符合指定条件的日志记录
（4）formatter 格式器，决定日志的输出格式