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3.4 模块
本节介绍模块的概念以及如何应用跨多个文件的函数。
模块和导入
任何一个 Python 源文件都是一个模块。
# foo.py
def grok(a):
...
def spam(b):
...import 语句加载并执行一个模块。
# program.py
import foo
a = foo.grok(2)
b = foo.spam('Hello')
...命名空间
模块是命名值的汇合，有时也称为 命名空间。名称是源文件中定义的所有全局变量和函数。导入之后，模块名称用作前缀。因而，称为命名空间。
import foo
a = foo.grok(2)
b = foo.spam('Hello')
...模块名间接绑定到文件名（foo -> foo.py）。
全局定义
填充模块命名空间的内容是定义在 全局（global）作用域中任何内容。思考定义了雷同变量 x 的两个模块。
# foo.py
x = 42
def grok(a):
...# bar.py
x = 37
def spam(a):
...在本例中，x 指向不同的变量。一个是 foo.x，另一个是 bar.x。不同的模块能够应用雷同的名称并且这些名称不会互相抵触。
模块是隔离的。
把模块当做环境
对于所有定义在模块外面的代码而言，模块形成一个关闭的环境。
# foo.py
x = 42
def grok(a):
print(x)全局 变量始终绑定到关闭模块（雷同文件），每个源文件都是它本人的小宇宙。
模块执行
导入模块时，模块中的所有语句顺次 执行（execute），直到达到文件开端。模块命名空间的内容是所有的 全局名称，这些名称在执行过程完结时依然被定义。如果有脚本语句在全局作用域中执行工作（如打印，创立文件等），您将看到它们在导入模块时运行。
import as 语句
能够在导入模块时更改其名称：
import math as m
def rectangular(r, theta):
x = r * m.cos(theta)
y = r * m.sin(theta)
return x, y它的作用与一般导入雷同，仅仅是重命名模块而已。
from import语句
from import语句从模块中选出符号并使它们在部分可拜访。
from math import sin, cos
def rectangular(r, theta):
x = r * cos(theta)
y = r * sin(theta)
return x, y这容许应用模块的某些局部，而不用输出模块前缀。对于常常应用的名称，这十分有用。
导入阐明
无关导入的各种变动不扭转模块的工作形式。
import math
# vs
import math as m
# vs
from math import cos, sin
...具体来说，import 始终执行整个文件并且模块依然是隔离的环境。
import module as 语句只部分地更改名称。在后盾，from math import cos, sin 语句仍加载全副的数学模块。当导入实现后，它仅仅将模块中的 cos 和 sin 名称复制到部分命名空间中。
模块加载
每个模块仅加载和执行一次。留神：反复导入仅返回先前所加载模块的援用
sys.modules 是所有已加载模块的字典。
>>> import sys
>>> sys.modules.keys()
['copy_reg', '__main__', 'site', '__builtin__', 'encodings', 'encodings.encodings', 'posixpath', ...]
>>>留神 ：当批改模块的源代码后，如果反复import 语句会产生一个常见的困惑。因为模块缓存 sys.modules，反复导入总是返回之前加载的模块——即便更改曾经产生。将批改后的代码加载到 Python 中最平安的形式是退出而后重启解释器。
定位模块
搜寻模块时，Python 从门路列表（sys.path）中查问。
>>> import sys
>>> sys.path
[
'','/usr/local/lib/python36/python36.zip','/usr/local/lib/python36',
...
]当前工作目录通常是第一个。
模块搜寻门路
如前所述，sys.path 蕴含搜寻门路。能够依据须要手动调整。
import sys
sys.path.append('/project/foo/pyfiles')也能够通过环境变量增加搜寻门路。
% env PYTHONPATH=/project/foo/pyfiles python3
Python 3.6.0 (default, Feb 3 2017, 05:53:21)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.38)]
>>> import sys
>>> sys.path
['','/project/foo/pyfiles', ...]在大部分状况下，没必要手动调整模块搜寻门路。然而，如果尝试导入的 Python 代码位于非凡地位，或者无奈从当前工作目录轻松拜访，那么就须要手动调整搜寻门路了。
练习
因为本练习波及模块，所以确保在适当的环境中运行 Python 至关重要。模块常常给编程老手带来问题，这些问题与当前工作目录相干或者与 Python 门路设置相干。对于本课程，假设您是在 Work/ 目录下编写所有的代码。为了获得最佳后果，应该确保也是在 Work/ 目录下运行解释器。否则，须要确保 practical-python/Work 已增加到 sys.path。
练习 3.11：模块导入
在第 3 节中，咱们创立了一个通用指标函数 parse_csv() 用于解析 CSV 数据文件的内容。
当初，咱们来看看如何在其它程序中应用该函数。首先，启动一个新的 shell 窗口，进入到搁置所有文件的目录中。咱们将要导入它们。
启动 Python 交互模式。
bash % python3
Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5050, Mar 21 2017, 01:21:04)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>当 Python 交互模式启动后，尝试导入某些之前编写的程序。应该能看到输入和以前一样。强调一下，导入模块会运行模块中的代码。
>>> import bounce
... watch output ...
>>> import mortgage
... watch output ...
>>> import report
... watch output ...
>>>如果没有代码运行，可能是因为在谬误的目录下运行了 Python。当初，尝试导入 fileparse 模块并获取无关该模块的帮忙。
>>> import fileparse
>>> help(fileparse)
... look at the output ...
>>> dir(fileparse)
... look at the output ...
>>>尝试应用 fileparse 模块来读取一些数据：
>>> portfolio = fileparse.parse_csv('Data/portfolio.csv',select=['name','shares','price'], types=[str,int,float])
>>> portfolio
... look at the output ...
>>> pricelist = fileparse.parse_csv('Data/prices.csv',types=[str,float], has_headers=False)
>>> pricelist
... look at the output ...
>>> prices = dict(pricelist)
>>> prices
... look at the output ...
>>> prices['IBM']
106.11
>>>尝试导入一个函数，以便不必再蕴含模块名：
>>> from fileparse import parse_csv
>>> portfolio = parse_csv('Data/portfolio.csv', select=['name','shares','price'], types=[str,int,float])
>>> portfolio
... look at the output ...
>>>练习 3.12：应用库模块
在第 2 节中，编写了 report.py 程序用来生成像上面这样的股票报告：
Name Shares Price Change
---------- ---------- ---------- ----------
AA 100 9.22 -22.98
IBM 50 106.28 15.18
CAT 150 35.46 -47.98
MSFT 200 20.89 -30.34
GE 95 13.48 -26.89
MSFT 50 20.89 -44.21
IBM 100 106.28 35.84应用该程序并对其进行批改，以便应用 fileparse 模块中的函数实现所有输出文件的解决。为此，将 fileparse 作为模块导入，并批改 read_portfolio() 和 read_prices() 函数以便应用 parse_csv() 函数。
在本练习开始时，请应用交互示例作为指南。之后，应该可能取得与之前完全相同的输入。
练习 3.14：应用更多的库导入
在第 1 节中，编写了一个读取股票投资组合和计算费用的程序 pcost.py。
>>> import pcost
>>> pcost.portfolio_cost('Data/portfolio.csv')
44671.15
>>>请批改 pcost.py 文件，以便它可能应用 report.read_portfolio() 函数。
阐明
当实现练习后，您应该领有三个程序。蕴含通用目标函数 parse_csv() 的fileparse.py 程序。用于生成报告，且蕴含 read_portfolio() 和 read_prices() 函数的 report.py 程序。最初，利用 report.py 程序中编写的read_portfolio() 函数去计算股票投资组合费用的 pcost.py 程序。
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注：残缺翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh
