模块简介

在软件开发过程中，随着代码的不断增加，在一个问价里代码就会越来越长，不容易维护。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

使用模块有什么好处？
最大的好处是大大提高了代码的可维护性。其次，编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。我们在编写程序的时候，也经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块。

使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。但是也要注意，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。
你也许还想到，如果不同的人编写的模块名相同怎么办？为了避免模块名冲突，Python又引入了按目录来组织模块的方法，称为包（Package）。

举个例子，一个abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块。

现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：

mycompany

引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。现在，abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz。

请注意，每一个包目录下面都会有一个init.py的文件，这个文件是必须存在的，否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。init.py可以是空文件，也可以有Python代码，因为init.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。

类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：

mycompany-web

使用模块

使用内建的sys模块编写hello模块：
hello.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

'a test module'  #模块的文档注释，任何模块的第一个字符串都被视为模块文档的注释

__auther__ = 'Shengjie Li'  #作者，代码开源后能被别人看到
#以上是python模块的标准文件模板，也可以删除不写，但是尽量按照标准来
import sys  #导入sys模块，导入后sys变量就指向了这个模块，就可以使用sys变量调用这个模块的所有函数和变量

def test():
    args = sys.argv  #sys模块有一个argv变量，使用list存储了命令行的所有参数。
    if len(args) == 1:
        printf('Hello world!')
    elif len(args) == 2:
        printf('Hello, %s!' % args[1])
    else:
        print('Too many arguments!')

if __name__ == '__main__'
    test()

第一行和第二行是python程序的标准注释，第一行表示python安装程序的位置，写上后可以直接执行python文件而不需要使用python + 文件名执行。第二行是python文件使用utf-8编码。

argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称。如：运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；运行python3 hello.py Michael获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael]。

当我们使用命令行执行hello.py文件时，python解释器把一个特殊的变量name置为main，而如果在其他文件导入hello模块时，就不会，所以，如果使用其他模块导入，不会立即执行test()函数，而直接运行会执行test()函数

使用命令行执行hello.py文件的结果（直接执行了test()函数）：

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

如果使用python交互环境导入hello模块则不会直接执行test()函数

别名

导入模块时还可以定义模块的别名，这样，可以在运行时根据当前环境选择最合适的模块。

python标准库一般会提供StringIO和cStringIO两个库，这两个库的功能是一样的，cStringIO库使用c语言写的，运行速度更快，所以能使用cStringIO库就不要使用StringIO库，可以这样写，当引入cStringIO库时写个别名StringIO，如果导入失败在导入StringIO库：

try:
    import cStringIO as StringIO
except ImportError:  #捕获导入失败错误，捕获到说明cStringIO没有导入成功，再导入StringIO
    import StringIO

还有类似simplejson的库，在python2.6之前是独立的第三方库，从2.6开始内置，所以，可以这样写：

try:
    import json  #python 2.6
except ImportError:
    import simplejson as json

由于Python是动态语言，函数签名一致接口就一样，因此，无论导入哪个模块后续代码都能正常工作。

作用域

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。

正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等；

类似xxx这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，如author，name就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量doc访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；

类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，比如_abc，__abc等；

之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。

private函数或变量不应该被别人引用，那它们有什么用呢？请看例子：

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

我们在模块里公开greeting()函数，而把内部逻辑用private函数隐藏起来了，这样，调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节，这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法，即：
外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。

安装第三方模块

在python中，安装第三方模块，是通过setuptools这个工具完成的。Python有两个封装了setuptools的包管理工具：easy_install和pip。目前官方推荐使用pip。

可以在命令行中运行pip，如果提示未找到命令，就是没有安装。在mac和linux中，已经内置了pip工具，就不需要安装了。windows安装自行百度。

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

安装第三方库：Python Imaging Library----python图像处理库。Python Imaging Library在python官网的名称是PIL，因此，可以使用以下命令安装：
pip install PIL

安装完成后就可以使用import导入该模块，然后就可以使用了，如，使用PIL生成图片缩略图：

>>> import Image
>>> im = Image.open('test.png')
>>> print im.format, im.size, im.mode
PNG (400， 300) RGB
>>> im.thumbnail((200,100))
>>> im.save('thumb.jpg', 'JPEG')

其他常用的第三方库：
MySQL驱动：MySQL-python
科学计算的NumPy库：numpy
生成文本的模板工具：Jinja2

模块搜索路径

当我们使用import试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到就会报错：

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

默认情况下，Python解释器会搜索当前目录、所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径存放在sys模块的path变量中：

>>> import sys
>>> sys.path['', '/Library/Python/2.7/site-packages/pycrypto-2.6.1-py2.7-macosx-10.9-intel.egg', '/Library/Python/2.7/site-packages/PIL-1.1.7-py2.7-macosx-10.9-intel.egg', ...]

如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：
一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录：

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

这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。
第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。

使用future

Python的每个新版本都会增加一些新的功能，或者对原来的功能作一些改动。有些改动是不兼容旧版本的，也就是在当前版本运行正常的代码，到下一个版本运行就可能不正常了。

从Python 2.7到Python 3.x就有不兼容的一些改动，比如2.x里的字符串用'xxx'表示str，Unicode字符串用u'xxx'表示unicode，而在3.x中，所有字符串都被视为unicode，因此，写u'xxx'和'xxx'是完全一致的，而在2.x中以'xxx'表示的str就必须写成b'xxx'，以此表示“二进制字符串”。

要直接把代码升级到3.x是比较冒进的，因为有大量的改动需要测试。相反，可以在2.7版本中先在一部分代码中测试一些3.x的特性，如果没有问题，再移植到3.x不迟。
Python提供了future
模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本，于是我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。举例说明如下：
为了适应Python 3.x的新的字符串的表示方法，在2.7版本的代码中，可以通过unicode_literals
来使用Python 3.x的新的语法：
# still running on Python 2.7from __future__ import unicode_literalsprint ''xxx' is unicode?', isinstance('xxx', unicode)print 'u'xxx' is unicode?', isinstance(u'xxx', unicode)print ''xxx' is str?', isinstance('xxx', str)print 'b'xxx' is str?', isinstance(b'xxx', str)

注意到上面的代码仍然在Python 2.7下运行，但结果显示去掉前缀u
的'a string'
仍是一个unicode，而加上前缀b
的b'a string'
才变成了str：
$ python task.py'xxx' is unicode? Trueu'xxx' is unicode? True'xxx' is str? Falseb'xxx' is str? True

类似的情况还有除法运算。在Python 2.x中，对于除法有两种情况，如果是整数相除，结果仍是整数，余数会被扔掉，这种除法叫“地板除”：
>>> 10 / 33

要做精确除法，必须把其中一个数变成浮点数：
>>> 10.0 / 33.3333333333333335

而在Python 3.x中，所有的除法都是精确除法，地板除用//
表示：
$ python3Python 3.3.2 (default, Jan 22 2014, 09:54:40) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 5.0 (clang-500.2.79)] on darwinType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> 10 / 33.3333333333333335>>> 10 // 33

如果你想在Python 2.7的代码中直接使用Python 3.x的除法，可以通过future
模块的division
实现：

from __future__ import division
print '10 / 3 =', 10 / 3
print '10.0 / 3 =', 10.0 / 3
print '10 // 3 =', 10 // 3

结果如下：
10 / 3 = 3.33333333333
10.0 / 3 = 3.33333333333
10 // 3 = 3

小结
由于Python是由社区推动的开源并且免费的开发语言，不受商业公司控制，因此，Python的改进往往比较激进，不兼容的情况时有发生。Python为了确保你能顺利过渡到新版本，特别提供了future
模块，让你在旧的版本中试验新版本的一些特性。

end