前言

最近在學習深度學習，已經跑出了幾個模型，但Pyhton的基礎不夠扎實，因此，開始補習Python了，大家都推薦廖雪峰的課程，因此，開始了學習，但光學有沒有用，還要和大家討論一下，因此，寫下這些帖子，廖雪峰的課程連接在這里：廖雪峰
Python的相關介紹，以及它的歷史故事和運行機制，可以參見這篇：python介紹
Python的安裝可以參見這篇：Python安裝
Python的運行模式以及輸入輸出可以參見這篇：Python IO
Python的基礎概念介紹，可以參見這篇：Python 基礎
Python字符串和編碼的介紹，可以參見這篇：Python字符串與編碼
Python基本數據結構：list和tuple介紹，可以參見這篇：Python list和tuple
Python控制語句介紹：ifelse，可以參見這篇：Python 條件判斷
Python控制語句介紹：循環實現，可以參見這篇：Python循環語句
Python數據結構：dict和set介紹Python數據結構dict和set
Python函數相關：Python函數
Python高階特性：Python高級特性
Python高階函數：Python高階函數
Python匿名函數：Python匿名函數
Python裝飾器：Python裝飾器
Python偏函數：Python偏函數
目錄：

• 前言
• 功能封裝-模塊
  • 模塊優點
  • 總結
• 使用模塊
  • 作用域
• 安裝第三方模塊
  • 安裝常用模塊

功能封裝-模塊

在計算機程序的開發過程中，隨著程序代碼越寫越多，在一個文件里代碼就會越來越長，越來越不容易維護。
為了編寫可維護的代碼，我們把很多函數分組，分別放到不同的文件里，這樣，每個文件包含的代碼就相對較少，很多編程語言都采用這種組織代碼的方式。在Python中，一個.py文件就稱之為一個模塊（Module）。

模塊優點

最大的好處是大大提高了代碼的可維護性。其次，編寫代碼不必從零開始。當一個模塊編寫完畢，就可以被其他地方引用。我們在編寫程序的時候，也經常引用其他模塊，包括Python內置的模塊和來自第三方的模塊。
使用模塊還可以避免函數名和變量名沖突。相同名字的函數和變量完全可以分別存在不同的模塊中，因此，我們自己在編寫模塊時，不必考慮名字會與其他模塊沖突。但是也要注意，盡量不要與內置函數名字沖突。點模塊庫查看Python的所有內置函數。
你也許還想到，如果不同的人編寫的模塊名相同怎么辦？為了避免模塊名沖突，Python又引入了按目錄來組織模塊的方法，稱為包（Package）。
舉個例子，一個abc.py的文件就是一個名字叫abc的模塊，一個xyz.py的文件就是一個名字叫xyz的模塊。
現在，假設我們的abc和xyz這兩個模塊名字與其他模塊沖突了，于是我們可以通過包來組織模塊，避免沖突。方法是選擇一個頂層包名，比如mymodule，按照如下目錄存放：

mymodule ├─ __init__.py ├─ abc.py └─ xyz.py

引入了包以后，只要頂層的包名不與別人沖突，那所有模塊都不會與別人沖突。現在，abc.py模塊的名字就變成了mymodule.abc，類似的，xyz.py的模塊名變成了mymodule.xyz。
請注意，每一個包目錄下面都會有一個init.py的文件，這個文件是必須存在的，否則，Python就把這個目錄當成普通目錄，而不是一個包。init.py可以是空文件，也可以有Python代碼，因為init.py本身就是一個模塊，而它的模塊名就是mymodule。
類似的，可以有多級目錄，組成多級層次的包結構。比如如下的目錄結構：

mymodule├─ web│ ├─ __init__.py│ ├─ utils.py│ └─ www.py├─ __init__.py├─ abc.py└─ xyz.py

文件www.py的模塊名就是mymodule.web.www，兩個文件py的模塊名分別是mymodule.web.utils和mycompany.web.www。
自己創建模塊時要注意命名，不能和Python自帶的模塊名稱沖突。例如，系統自帶了sys模塊，自己的模塊就不可命名為sys.py，否則將無法導入系統自帶的sys模塊。
mymodule.web也是一個模塊，請指出該模塊對應的.py文件,init.py。

總結

模塊是一組Python代碼的集合，可以使用其他模塊，也可以被其他模塊使用。
創建自己的模塊時，要注意：

• 模塊名要遵循Python變量命名規范，不要使用中文、特殊字符；
• 模塊名不要和系統模塊名沖突，最好先查看系統是否已存在該模塊，檢查方法是在Python交互環境執行import abc，若成功則說明系統存在此模塊。

使用模塊

Python本身就內置了很多非常有用的模塊，只要安裝完畢，這些模塊就可以立刻使用。
我們以內建的sys模塊為例，編寫一個hello的模塊：

# -*- coding: utf-8 -*-' a test module '__author__ = 'Mike Li'import sysdef test():args = sys.argvif len(args)==1:print('Hello, world!')elif len(args)==2:print('Hello, %s!' % args[1])else:print('Too many arguments!')if __name__=='__main__':test()

第1行是標準注釋，表示.py文件本身使用標準UTF-8編碼；

第3行是一個字符串，表示模塊的文檔注釋，任何模塊代碼的第一個字符串都被視為模塊的文檔注釋；

第5行使用author變量把作者寫進去，這樣當你公開源代碼后別人就可以瞻仰你的大名；

以上就是Python模塊的標準文件模板，當然也可以全部刪掉不寫，但是，按標準辦事肯定沒錯。

后面開始就是真正的代碼部分。

你可能注意到了，使用sys模塊的第一步，就是導入該模塊：

import sys

導入sys模塊后，我們就有了變量sys指向該模塊，利用sys這個變量，就可以訪問sys模塊的所有功能。
sys模塊有一個argv變量，用list存儲了命令行的所有參數。argv至少有一個元素，因為第一個參數永遠是該.py文件的名稱，例如：

運行python3 hello.py獲得的sys.argv就是[‘hello.py’]；

運行python3 hello.py Michael獲得的sys.argv就是[‘hello.py’, ‘Michael]。

最后，注意到這兩行代碼：

if __name__=='__main__':test()

當我們在命令行運行hello模塊文件時，Python解釋器把一個特殊變量name置為main，而如果在其他地方導入該hello模塊時，if判斷將失敗，因此，這種if測試可以讓一個模塊通過命令行運行時執行一些額外的代碼，最常見的就是運行測試。

我們可以用命令行運行hello.py看看效果：

$ python3 hello.py Hello, world! $ python hello.py Michael Hello, Michael!

如果啟動Python交互環境，再導入hello模塊：

Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 23 2015, 02:52:03) [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import hello >>>

導入時，沒有打印Hello, word!，因為沒有執行test()函數。

調用hello.test()時，才能打印出Hello, word!：

>>> hello.test() Hello, world!

作用域

在一個模塊中，我們可能會定義很多函數和變量，但有的函數和變量我們希望給別人使用，有的函數和變量我們希望僅僅在模塊內部使用。在Python中，是通過_前綴來實現的。

正常的函數和變量名是公開的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

類似xxx這樣的變量是特殊變量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的author，name就是特殊變量，hello模塊定義的文檔注釋也可以用特殊變量doc訪問，我們自己的變量一般不要用這種變量名；

類似_xxx和__xxx這樣的函數或變量就是非公開的（private），不應該被直接引用，比如_abc，__abc等；

之所以我們說，private函數和變量“不應該”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因為Python并沒有一種方法可以完全限制訪問private函數或變量，但是，從編程習慣上不應該引用private函數或變量。

private函數或變量不應該被別人引用，那它們有什么用呢？請看例子：

def _private_1(name):return 'Hello, %s' % namedef _private_2(name):return 'Hi, %s' % namedef greeting(name):if len(name) > 3:return _private_1(name)else:return _private_2(name)

我們在模塊里公開greeting()函數，而把內部邏輯用private函數隱藏起來了，這樣，調用greeting()函數不用關心內部的private函數細節，這也是一種非常有用的代碼封裝和抽象的方法，即：
外部不需要引用的函數全部定義成private，只有外部需要引用的函數才定義為public。

安裝第三方模塊

在Python中，安裝第三方模塊，是通過包管理工具pip完成的。
如果你正在使用Mac或Linux，安裝pip本身這個步驟就可以跳過了。
如果你正在使用Windows，請參考安裝Python一節的內容，確保安裝時勾選了pip和Add python.exe to Path。
當然建議大家使用anaconda管理包咯，詳情參見：anaconda包安裝
在命令提示符窗口下嘗試運行pip，如果Windows提示未找到命令，可以重新運行安裝程序添加pip。
例如，我們要安裝一個第三方庫——Python Imaging Library，這是Python下非常強大的處理圖像的工具庫。不過，PIL目前只支持到Python 2.7，并且有年頭沒有更新了，因此，基于PIL的Pillow項目開發非常活躍，并且支持最新的Python 3。
一般來說，第三方庫都會在Python官方的pypi.python.org網站注冊，要安裝一個第三方庫，必須先知道該庫的名稱，可以在官網或者pypi上搜索，比如Pillow的名稱叫Pillow，因此，安裝Pillow的命令就是：
pip install Pillow

耐心等待下載并安裝后，就可以使用Pillow了。

安裝常用模塊

在使用Python時，我們經常需要用到很多第三方庫，例如，上面提到的Pillow，以及MySQL驅動程序，Web框架Flask，科學計算Numpy等。用pip一個一個安裝費時費力，還需要考慮兼容性。我們推薦直接使用Anaconda，這是一個基于Python的數據處理和科學計算平臺，它已經內置了許多非常有用的第三方庫，我們裝上Anaconda，就相當于把數十個第三方模塊自動安裝好了，非常簡單易用。

可以從Anaconda官網下載GUI安裝包，安裝包有500~600M，所以需要耐心等待下載。網速慢的同學請移步國內鏡像。下載后直接安裝，Anaconda會把系統Path中的python指向自己自帶的Python，并且，Anaconda安裝的第三方模塊會安裝在Anaconda自己的路徑下，不影響系統已安裝的Python目錄。

安裝好Anaconda后，重新打開命令行窗口，輸入python，可以看到Anaconda的信息：

┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │Command Prompt - python - □ x │ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │Microsoft Windows [Version 10.0.0] │ │(c) 2015 Microsoft Corporation. All rights reserved. │ │ │ │C:\> python │ │Python 3.6.3 |Anaconda, Inc.| ... on win32 │ │Type "help", ... for more information. │ │>>> import numpy │ │>>> _ │ │ │ │ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────────┘

可以嘗試直接import numpy等已安裝的第三方模塊。
模塊搜索路徑

當我們試圖加載一個模塊時，Python會在指定的路徑下搜索對應的.py文件，如果找不到，就會報錯：

>>> import mymodule Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named mymodule

默認情況下，Python解釋器會搜索當前目錄、所有已安裝的內置模塊和第三方模塊，搜索路徑存放在sys模塊的path變量中：

>>> import sys >>> sys.path ['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python36.zip', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6', ..., '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages']

如果我們要添加自己的搜索目錄，有兩種方法：
一是直接修改sys.path，添加要搜索的目錄：

>>> import sys >>> sys.path.append('/Users/mike/my_py_scripts')

這種方法是在運行時修改，運行結束后失效。
第二種方法是設置環境變量PYTHONPATH，該環境變量的內容會被自動添加到模塊搜索路徑中。
設置方式與設置Path環境變量類似。注意只需要添加你自己的搜索路徑，Python自己本身的搜索路徑不受影響。修改環境變量的方法，參見：Tensorflow安裝經驗

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python学习笔记：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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