模块详解

模块包含可执行语句及函数定义。这些语句用于初始化模块，且仅在 import 语句 第一次 遇到模块名时执行。1 (文件作为脚本运行时，也会执行这些语句。)

模块有自己的私有符号表，用作模块中所有函数的全局符号表。因此，在模块内使用全局变量时，不用担心与用户定义的全局变量发生冲突。另一方面，可以用与访问模块函数一样的标记法，访问模块的全局变量，modname.itemname。

可以把其他模块导入模块。按惯例，所有 import 语句都放在模块（或脚本）开头，但这不是必须的。导入的模块名存在导入模块的全局符号表里。

import 语句有一个变体，可以直接把模块里的名称导入到另一个模块的符号表。例如：

>>>
>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这段代码不会把模块名导入到局部符号表里（因此，本例没有定义 fibo）。

还有一种变体可以导入模块内定义的所有名称：

>>>
>>> from fibo import *
>>> fib(500)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

这种方式会导入所有不以下划线（_）开头的名称。大多数情况下，不要用这个功能，这种方式向解释器导入了一批未知的名称，可能会覆盖已经定义的名称。

注意，一般情况下，不建议从模块或包内导入 *， 因为，这项操作经常让代码变得难以理解。不过，为了在交互式编译器中少打几个字，这么用也没问题。

模块名后使用 as 时，直接把 as 后的名称与导入模块绑定。

>>>
>>> import fibo as fib
>>> fib.fib(500)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

与 import fibo 一样，这种方式也可以有效地导入模块，唯一的区别是，导入的名称是 fib。

from 中也可以使用这种方式，效果类似：

>>>
>>> from fibo import fib as fibonacci
>>> fibonacci(500)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

注解 为了保证运行效率，每次解释器会话只导入一次模块。如果更改了模块内容，必须重启解释器；仅交互测试一个模块时，也可以使用 importlib.reload()，例如 import importlib;

importlib.reload(modulename)。

1. 以脚本方式执行模块

可以用以下方式运行 Python 模块：

python fibo.py <arguments>

这项操作将执行模块里的代码，和导入模块一样，但会把 name 赋值为 “main”。 也就是把下列代码添加到模块末尾：

if __name__ == "__main__":
    import sys
    fib(int(sys.argv[1]))

既可以把这个文件当脚本使用，也可以用作导入的模块， 因为，解析命令行的代码只有在模块以 “main” 文件执行时才会运行：

$ python fibo.py 50
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34

导入模块时，不运行这些代码：

>>>
>>> import fibo
>>>

这种操作常用于为模块提供便捷用户接口，或用于测试（把模块当作执行测试套件的脚本运行）。

2. 模块搜索路径

当spam导入一个名为的模块时，解释器首先搜索具有该名称的内置模块。这些模块名称列在 sys.builtin_module_names. spam.py如果没有找到，它会在由变量 给定的目录列表中 搜索一个文件sys.path。 sys.path从这些位置初始化：

输入脚本的目录（或未指定文件时的当前目录）。

PYTHONPATH （目录列表，与 shell 变量 PATH 的语法一样）。

依赖于安装的默认值（按照惯例，包括一个 site-packages目录，由site模块处理）。

注解 在支持 symlink 的文件系统中，输入脚本目录是在追加 symlink 后计算出来的。换句话说，包含 symlink 的目录并 没有 添加至模块搜索路径。
初始化后，Python 程序可以更改 sys.path。运行脚本的目录在标准库路径之前，置于搜索路径的开头。即，加载的是该目录里的脚本，而不是标准库的同名模块。 除非刻意替换，否则会报错。详见 标准模块。

3. “已编译的” Python 文件

为了快速加载模块，Python 把模块的编译版缓存在 pycache 目录中，文件名为 module.version.pyc，version 对编译文件格式进行编码，一般是 Python 的版本号。例如，CPython 的 3.3 发行版中，spam.py 的编译版本缓存为 pycache/spam.cpython-33.pyc。使用这种命名惯例，可以让不同 Python 发行版及不同版本的已编译模块共存。

Python 对比编译版本与源码的修改日期，查看它是否已过期，是否要重新编译，此过程完全自动化。此外，编译模块与平台无关，因此，可在不同架构系统之间共享相同的支持库。

Python 在两种情况下不检查缓存。其一，从命令行直接载入模块，只重新编译，不存储编译结果；其二，没有源模块，就不会检查缓存。为了支持无源文件（仅编译）发行版本， 编译模块必须在源目录下，并且绝不能有源模块。

给专业人士的一些小建议：

在 Python 命令中使用 -O 或 -OO 开关，可以减小编译模块的大小。-O 去除断言语句，-OO 去除断言语句和 doc 字符串。有些程序可能依赖于这些内容，因此，没有十足的把握，不要使用这两个选项。“优化过的”模块带有 opt- 标签，并且文件通常会一小些。将来的发行版或许会改进优化的效果。

从 .pyc 文件读取的程序不比从 .py 读取的执行速度快，.pyc 文件只是加载速度更快。

compileall 模块可以为一个目录下的所有模块创建 .pyc 文件。

最后

以上就是欣慰唇彩为你收集整理的python模块详解模块详解的全部内容，希望文章能够帮你解决python模块详解模块详解所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。