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python导入不在同一路径的函数_Python小课堂|模块

發布時間:2025/3/15 python 32 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python导入不在同一路径的函数_Python小课堂|模块 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

?Python3? ?模塊

在前面的幾個章節中我們腳本上是用 python 解釋器來編程,如果你從 Python 解釋器退出再進入,那么你定義的所有的方法和變量就都消失了。

為此 Python 提供了一個辦法,把這些定義存放在文件中,為一些腳本或者交互式的解釋器實例使用,這個文件被稱為模塊。

模塊是一個包含所有你定義的函數和變量的文件,其后綴名是.py。模塊可以被別的程序引入,以使用該模塊中的函數等功能。這也是使用 python 標準庫的方法。

下面是一個使用 python 標準庫中模塊的例子。

#!/usr/bin/python3

# 文件名: using_sys.py?

import sys print('命令行參數如下:')

for i in sys.argv: ??

? ? print(i)??

print('\n\nPython 路徑為:', sys.path, '\n')

執行結果如下所示:

$ python using_sys.py 參數1 參數2

命令行參數如下:

using_sys.py

參數1

參數2

Python 路徑為:['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']

import 語句

想使用 Python 源文件,只需在另一個源文件里執行 import 語句,語法如下:

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

當解釋器遇到 import 語句,如果模塊在當前的搜索路徑就會被導入。

搜索路徑是一個解釋器會先進行搜索的所有目錄的列表。如想要導入模塊 support,需要把命令放在腳本的頂端:

#!/usr/bin/python3

# Filename: support.py?

def print_func( par ): ? ?

? ? print ("Hello : ", par) ? ?

? ? return

test.py 引入 support 模塊:

#!/usr/bin/python3

# Filename: test.py?

# 導入模塊

import support?

# 現在可以調用模塊里包含的函數了support.print_func("Runoob")

以上實例輸出結果:

$ python3 test.py
Hello : ?Runoob

一個模塊只會被導入一次,不管你執行了多少次import。這樣可以防止導入模塊被一遍又一遍地執行。

當我們使用import語句的時候,Python解釋器是怎樣找到對應的文件的呢?

這就涉及到Python的搜索路徑,搜索路徑是由一系列目錄名組成的,Python解釋器就依次從這些目錄中去尋找所引入的模塊。

這看起來很像環境變量,事實上,也可以通過定義環境變量的方式來確定搜索路徑。

搜索路徑是在Python編譯或安裝的時候確定的,安裝新的庫應該也會修改。搜索路徑被存儲在sys模塊中的path變量,做一個簡單的實驗,在交互式解釋器中,輸入以下代碼:

>>> import sys>>> sys.path['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']>>>

ys.path 輸出是一個列表,其中第一項是空串'',代表當前目錄(若是從一個腳本中打印出來的話,可以更清楚地看出是哪個目錄),亦即我們執行python解釋器的目錄(對于腳本的話就是運行的腳本所在的目錄)。

因此若像我一樣在當前目錄下存在與要引入模塊同名的文件,就會把要引入的模塊屏蔽掉。

了解了搜索路徑的概念,就可以在腳本中修改sys.path來引入一些不在搜索路徑中的模塊。

現在,在解釋器的當前目錄或者 sys.path 中的一個目錄里面來創建一個fibo.py的文件,代碼如下:

# 斐波那契(fibonacci)數列模塊?

?def fib(n):? ?# 定義到 n 的斐波那契數列? ? ?

? ? ?a, b = 0, 1 ? ?

? ? ?while b < n: ? ? ? ?

? ? ? ? ?print(b, end=' ') ? ? ? ?

? ? ? ? ?a, b = b, a+b ? ?

? ? ?print()?

def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契數列? ? ? ? ? ? ?result = [] ? ?

? ? ?a, b = 0, 1 ? ?

? ? ?while b < n: ? ? ? ?

? ? ? ? ?result.append(b) ? ? ? ?

? ? ? ? ?a, b = b, a+b ? ?

? ? ?return result

然后進入Python解釋器,使用下面的命令導入這個模塊:

>>> import fibo

這樣做并沒有把直接定義在fibo中的函數名稱寫入到當前符號表里,只是把模塊fibo的名字寫到了那里。

可以使用模塊名稱來訪問函數:

>>>fibo.fib(1000)

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987

>>> fibo.fib2(100)

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]

>>> fibo.__name__

'fibo'

如果你打算經常使用一個函數,你可以把它賦給一個本地的名稱:

>>> fib = fibo.fib

>>> fib(500)

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

from … import 語句

Python 的 from 語句讓你從模塊中導入一個指定的部分到當前命名空間中,語法如下:

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

例如,要導入模塊 fibo 的 fib 函數,使用如下語句:

>>> from fibo import fib, fib2

>>> fib(500)

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

這個聲明不會把整個fibo模塊導入到當前的命名空間中,它只會將fibo里的fib函數引入進來。

>>>?transposed?=?[]
>>>?for?i?in?range(4):
... ? ??transposed.append([row[i]?for?row?in?matrix])
...
>>>?transposed
[[1,?5,?9],?[2,?6,?10],?[3,?7,?11],?[4,?8,?12]]

這個聲明不會把整個fibo模塊導入到當前的命名空間中,它只會將fibo里的fib函數引入進來。

from … import * 語句

把一個模塊的所有內容全都導入到當前的命名空間也是可行的,只需使用如下聲明:

from modname import *

這提供了一個簡單的方法來導入一個模塊中的所有項目。然而這種聲明不該被過多地使用。

深入模塊

模塊除了方法定義,還可以包括可執行的代碼。這些代碼一般用來初始化這個模塊。這些代碼只有在第一次被導入時才會被執行。

每個模塊有各自獨立的符號表,在模塊內部為所有的函數當作全局符號表來使用。

所以,模塊的作者可以放心大膽的在模塊內部使用這些全局變量,而不用擔心把其他用戶的全局變量搞混。

從另一個方面,當你確實知道你在做什么的話,你也可以通過 modname.itemname 這樣的表示法來訪問模塊內的函數。

模塊是可以導入其他模塊的。在一個模塊(或者腳本,或者其他地方)的最前面使用 import 來導入一個模塊,當然這只是一個慣例,而不是強制的。被導入的模塊的名稱將被放入當前操作的模塊的符號表中。

還有一種導入的方法,可以使用 import 直接把模塊內(函數,變量的)名稱導入到當前操作模塊。比如:

>>> from fibo import fib, fib2

>>> fib(500)

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

這將把所有的名字都導入進來,但是那些由單一下劃線(_)開頭的名字不在此例。大多數情況, Python程序員不使用這種方法,因為引入的其它來源的命名,很可能覆蓋了已有的定義。

__name__屬性

一個模塊被另一個程序第一次引入時,其主程序將運行。如果我們想在模塊被引入時,模塊中的某一程序塊不執行,我們可以用__name__屬性來使該程序塊僅在該模塊自身運行時執行。

#!/usr/bin/python3

# Filename: using_name.py

if __name__ == '__main__':
? print('程序自身在運行')

else:
? print('我來自另一模塊')

運行輸出如下:

$ python using_name.py程序自身在運行

$ python>>> import using_name我來自另一模塊>>>

說明:?每個模塊都有一個__name__屬性,當其值是'__main__'時,表明該模塊自身在運行,否則是被引入。

說明:__name__?與?__main__?底下是雙下劃線,?_ _?是這樣去掉中間的那個空格。

dir() 函數

內置的函數 dir() 可以找到模塊內定義的所有名稱。以一個字符串列表的形式返回:

>>> import fibo, sys

>>> dir(fibo)

['__name__', 'fib', 'fib2']

>>> dir(sys)?

?['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
'__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
'_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
'_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果沒有給定參數,那么 dir() 函數會羅列出當前定義的所有名稱:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> import fibo

>>> fib = fibo.fib

>>> dir() # 得到一個當前模塊中定義的屬性列表

['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']

>>> a = 5 # 建立一個新的變量 'a'

>>> dir()['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']

>>>

>>> del a # 刪除變量名a

>>>

>>> dir()['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']

>>>

標準模塊

Python 本身帶著一些標準的模塊庫,在 Python 庫參考文檔中將會介紹到(就是后面的"庫參考文檔")。

有些模塊直接被構建在解析器里,這些雖然不是一些語言內置的功能,但是他卻能很高效的使用,甚至是系統級調用也沒問題。

這些組件會根據不同的操作系統進行不同形式的配置,比如 winreg 這個模塊就只會提供給 Windows 系統。

應該注意到這有一個特別的模塊 sys ,它內置在每一個 Python 解析器中。變量 sys.ps1 和 sys.ps2 定義了主提示符和副提示符所對應的字符串:

>>> import sys

>>> sys.ps1

'>>> '

>>> sys.ps2

'... '

>>> sys.ps1 = 'C> '

C> print('Runoob!')

Runoob!

C>

包是一種管理 Python 模塊命名空間的形式,采用"點模塊名稱"。

比如一個模塊的名稱是 A.B, 那么他表示一個包 A中的子模塊 B 。

就好像使用模塊的時候,你不用擔心不同模塊之間的全局變量相互影響一樣,采用點模塊名稱這種形式也不用擔心不同庫之間的模塊重名的情況。

這樣不同的作者都可以提供 NumPy 模塊,或者是 Python 圖形庫。

不妨假設你想設計一套統一處理聲音文件和數據的模塊(或者稱之為一個"包")。

現存很多種不同的音頻文件格式(基本上都是通過后綴名區分的,例如:.wav,:file:.aiff,:file:.au,),所以你需要有一組不斷增加的模塊,用來在不同的格式之間轉換。

并且針對這些音頻數據,還有很多不同的操作(比如混音,添加回聲,增加均衡器功能,創建人造立體聲效果),所以你還需要一組怎么也寫不完的模塊來處理這些操作。

這里給出了一種可能的包結構(在分層的文件系統中):

在導入一個包的時候,Python 會根據 sys.path 中的目錄來尋找這個包中包含的子目錄。

目錄只有包含一個叫做 __init__.py 的文件才會被認作是一個包,主要是為了避免一些濫俗的名字(比如叫做 string)不小心的影響搜索路徑中的有效模塊。

最簡單的情況,放一個空的 :file:__init__.py就可以了。當然這個文件中也可以包含一些初始化代碼或者為(將在后面介紹的) __all__變量賦值。

用戶可以每次只導入一個包里面的特定模塊,比如:

import sound.effects.echo

這將會導入子模塊:sound.effects.echo。他必須使用全名去訪問:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

還有一種導入子模塊的方法是:

from sound.effects import echo

這同樣會導入子模塊: echo,并且他不需要那些冗長的前綴,所以他可以這樣使用:

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4

還有一種變化就是直接導入一個函數或者變量:

from sound.effects.echo import echofilter

同樣的,這種方法會導入子模塊: echo,并且可以直接使用他的 echofilter() 函數:

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意當使用 from package import item 這種形式的時候,對應的 item 既可以是包里面的子模塊(子包),或者包里面定義的其他名稱,比如函數,類或者變量。

import 語法會首先把 item 當作一個包定義的名稱,如果沒找到,再試圖按照一個模塊去導入。如果還沒找到,拋出一個?:exc:ImportError 異常。

反之,如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 這種導入形式,除了最后一項,都必須是包,而最后一項則可以是模塊或者是包,但是不可以是類,函數或者變量的名字。

從一個包中導入*

設想一下,如果我們使用 from sound.effects import *會發生什么?

Python 會進入文件系統,找到這個包里面所有的子模塊,一個一個的把它們都導入進來。

但是很不幸,這個方法在 Windows平臺上工作的就不是非常好,因為Windows是一個大小寫不區分的系統。

在這類平臺上,沒有人敢擔保一個叫做 ECHO.py 的文件導入為模塊 echo 還是 Echo 甚至 ECHO。

(例如,Windows 95就很討厭的把每一個文件的首字母大寫顯示)而且 DOS 的 8+3 命名規則對長模塊名稱的處理會把問題搞得更糾結。

為了解決這個問題,只能煩勞包作者提供一個精確的包的索引了。

導入語句遵循如下規則:如果包定義文件 __init__.py 存在一個叫做 __all__ 的列表變量,那么在使用 from package import * 的時候就把這個列表中的所有名字作為包內容導入。

作為包的作者,可別忘了在更新包之后保證 __all__ 也更新了啊。你說我就不這么做,我就不使用導入*這種用法,好吧,沒問題,誰讓你是老板呢。這里有一個例子,在:file:sounds/effects/__init__.py中包含如下代碼:

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

這表示當你使用from sound.effects import *這種用法時,你只會導入包里面這三個子模塊。

如果?__all__?真的沒有定義,那么使用from sound.effects import *這種語法的時候,就不會導入包 sound.effects 里的任何子模塊。他只是把包sound.effects和它里面定義的所有內容導入進來(可能運行__init__.py里定義的初始化代碼)。

這會把 __init__.py 里面定義的所有名字導入進來。并且他不會破壞掉我們在這句話之前導入的所有明確指定的模塊。看下這部分代碼:

import sound.effects.echoimport sound.effects.surroundfrom sound.effects import *

這個例子中,在執行 from...import 前,包 sound.effects 中的 echo 和 surround 模塊都被導入到當前的命名空間中了。(當然如果定義了 __all__ 就更沒問題了)

通常我們并不主張使用?*?這種方法來導入模塊,因為這種方法經常會導致代碼的可讀性降低。不過這樣倒的確是可以省去不少敲鍵的功夫,而且一些模塊都設計成了只能通過特定的方法導入。

記住,使用 from Package import specific_submodule 這種方法永遠不會有錯。事實上,這也是推薦的方法。除非是你要導入的子模塊有可能和其他包的子模塊重名。

如果在結構中包是一個子包(比如這個例子中對于包sound來說),而你又想導入兄弟包(同級別的包)你就得使用導入絕對的路徑來導入。比如,如果模塊sound.filters.vocoder 要使用包 sound.effects 中的模塊 echo,你就要寫成 from sound.effects import echo。

from . import echofrom .. import formatsfrom ..filters import equalizer

無論是隱式的還是顯式的相對導入都是從當前模塊開始的。主模塊的名字永遠是"__main__",一個Python應用程序的主模塊,應當總是使用絕對路徑引用。

包還提供一個額外的屬性__path__。這是一個目錄列表,里面每一個包含的目錄都有為這個包服務的__init__.py,你得在其他__init__.py被執行前定義哦。可以修改這個變量,用來影響包含在包里面的模塊和子包。

這個功能并不常用,一般用來擴展包里面的模塊。

?Python小課堂?

?每周一見?

來源:菜鳥教程

排版:章慧群

責任編輯:章慧群? 微信審核:劉婷

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python导入不在同一路径的函数_Python小课堂|模块的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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