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Python導入模塊的幾種姿勢

編輯:Python

作為一名新手Python程序員,你首先需要學習的內容之一就是如何導入模塊或包。但是我注意到,那些許多年來不時使用Python的人並不是都知道Python的導入機制其實非常靈活。在本文中,我們將探討以下話題:

常規導入(regular imports)
使用from語句導入
相對導入(relative imports)
可選導入(optional imports)
本地導入(local imports)
導入注意事項
常規導入
常規導入應該是最常使用的導入方式,大概是這樣的:

import sys

你只需要使用import一詞,然後指定你希望導入的模塊或包即可。通過這種方式導入的好處是可以一次性導入多個包或模塊:

import os, sys, time

雖然這節省了空間,但是卻違背了Python風格指南。Python風格指南建議將每個導入語句單獨成行。

有時在導入模塊時,你想要重命名這個模塊。這個功能很容易實現:

import sys as system

print(system.platform)

上面的代碼將我們導入的sys模塊重命名為system。我們可以按照和以前一樣的方式調用模塊的方法,但是可以用一個新的模塊名。也有某些子模塊必須要使用點標記法才能導入。

import urllib.error

這個情況不常見,但是對此有所了解總是沒有壞處的。

使用from語句導入
很多時候你只想要導入一個模塊或庫中的某個部分。我們來看看在Python中如何實現這點:

from functools import lru_cache

上面這行代碼可以讓你直接調用lru_cache。如果你按常規方式導入functools,那麼你就必須像這樣調用lru_cache:

functools.lru_cache(*args)

根據你實際的使用場景,上面的做法可能是更好的。在復雜的代碼庫中,能夠看出某個函數是從哪裡導入的這點很有用的。不過,如果你的代碼維護的很好,模塊化程度高,那麼只從某個模塊中導入一部分內容也是非常方便和簡潔的。

當然,你還可以使用from方法導入模塊的全部內容,就像這樣:

from os import *

這種做法在少數情況下是挺方便的,但是這樣也會打亂你的命名空間。問題在於,你可能定義了一個與導入模塊中名稱相同的變量或函數,這時如果你試圖使用os模塊中的同名變量或函數,實際使用的將是你自己定義的內容。因此,你最後可能會碰到一個相當讓人困惑的邏輯錯誤。標准庫中我唯一推薦全盤導入的模塊只有Tkinter。

如果你正好要寫自己的模塊或包,有人會建議你在__init__.py文件中導入所有內容,讓模塊或者包使用起來更方便。我個人更喜歡顯示地導入,而非隱式地導入。

你也可以采取折中方案,從一個包中導入多個項:

from os import path, walk, unlink
from os import uname, remove

在上述代碼中,我們從os模塊中導入了5個函數。你可能注意到了,我們是通過多次從同一個模塊中導入實現的。當然,如果你願意的話,你也可以使用圓括號一次性導入多個項:

from os import (path, walk, unlink, uname,
remove, rename)

這是一個有用的技巧,不過你也可以換一種方式:

from os import path, walk, unlink, uname, \
remove, rename

上面的反斜槓是Python中的續行符,告訴解釋器這行代碼延續至下一行。

相對導入
PEP 328介紹了引入相對導入的原因,以及選擇了哪種語法。具體來說,是使用句點來決定如何相對導入其他包或模塊。這麼做的原因是為了避免偶然情況下導入標准庫中的模塊產生沖突。這裡我們以PEP 328中給出的文件夾結構為例,看看相對導入是如何工作的:

my_package/
__init__.py
subpackage1/
__init__.py
module_x.py
module_y.py
subpackage2/
__init__.py
module_z.py
module_a.py

在本地磁盤上找個地方創建上述文件和文件夾。在頂層的__init__.py文件中,輸入以下代碼:

from . import subpackage1
from . import subpackage2

接下來進入subpackage1文件夾,編輯其中的__init__.py文件,輸入以下代碼:

from . import module_x
from . import module_y

現在編輯module_x.py文件,輸入以下代碼:

from .module_y import spam as ham

def main():
ham()

最後編輯module_y.py文件,輸入以下代碼:

def spam():
print('spam ' * 3)

打開終端,cd至my_package包所在的文件夾,但不要進入my_package。在這個文件夾下運行Python解釋器。我使用的是IPython,因為它的自動補全功能非常方便:

In [1]: import my_package

In [2]: my_package.subpackage1.module_x
Out[2]: <module 'my_package.subpackage1.module_x'="" from="" 'my_package="" subpackage1="" module_x.py'="">

In [3]: my_package.subpackage1.module_x.main()
spam spam spam

相對導入適用於你最終要放入包中的代碼。如果你編寫了很多相關性強的代碼,那麼應該采用這種導入方式。你會發現PyPI上有很多流行的包也是采用了相對導入。還要注意一點,如果你想要跨越多個文件層級進行導入,只需要使用多個句點即可。不過,PEP 328建議相對導入的層級不要超過兩層。

還要注意一點,如果你往module_x.py文件中添加了if __name__ == ‘__main__’,然後試圖運行這個文件,你會碰到一個很難理解的錯誤。編輯一下文件,試試看吧!

from . module_y import spam as ham

def main():
ham()

if __name__ == '__main__':
# This won't work!
main()

現在從終端進入subpackage1文件夾,執行以下命令:

python module_x.py

如果你使用的是Python 2,你應該會看到下面的錯誤信息:

Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as ham
ValueError: Attempted relative import in non-package

如果你使用的是Python 3,錯誤信息大概是這樣的:

Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as ham
SystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import

這指的是,module_x.py是某個包中的一個模塊,而你試圖以腳本模式執行,但是這種模式不支持相對導入。

如果你想在自己的代碼中使用這個模塊,那麼你必須將其添加至Python的導入檢索路徑(import search path)。最簡單的做法如下:

import sys
sys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')
import my_package

注意,你需要添加的是my_package的上一層文件夾路徑,而不是my_package本身。原因是my_package就是我們想要使用的包,所以如果你添加它的路徑,那麼將無法使用這個包。

我們接下來談談可選導入。

可選導入(Optional imports)
如果你希望優先使用某個模塊或包,但是同時也想在沒有這個模塊或包的情況下有備選,你就可以使用可選導入這種方式。這樣做可以導入支持某個軟件的多種版本或者實現性能提升。以github2包中的代碼為例:

try:
# For Python 3
from http.client import responses
except ImportError: # For Python 2.5-2.7
try:
from httplib import responses # NOQA
except ImportError: # For Python 2.4
from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH
responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])

lxml包也有使用可選導入方式:

try:
from urlparse import urljoin
from urllib2 import urlopen
except ImportError:
# Python 3
from urllib.parse import urljoin
from urllib.request import urlopen

正如以上示例所示,可選導入的使用很常見,是一個值得掌握的技巧。

局部導入
當你在局部作用域中導入模塊時,你執行的就是局部導入。如果你在Python腳本文件的頂部導入一個模塊,那麼你就是在將該模塊導入至全局作用域,這意味著之後的任何函數或方法都可能訪問該模塊。例如:

import sys # global scope

def square_root(a):
# This import is into the square_root functions local scope
import math
return math.sqrt(a)

def my_pow(base_num, power):
return math.pow(base_num, power)

if __name__ == '__main__':
print(square_root(49))
print(my_pow(2, 3))

這裡,我們將sys模塊導入至全局作用域,但我們並沒有使用這個模塊。然後,在square_root函數中,我們將math模塊導入至該函數的局部作用域,這意味著math模塊只能在square_root函數內部使用。如果我們試圖在my_pow函數中使用math,會引發NameError。試著執行這個腳本,看看會發生什麼。

使用局部作用域的好處之一,是你使用的模塊可能需要很長時間才能導入,如果是這樣的話,將其放在某個不經常調用的函數中或許更加合理,而不是直接在 全局作用域中導入。老實說,我幾乎從沒有使用過局部導入,主要是因為如果模塊內部到處都有導入語句,會很難分辨出這樣做的原因和用途。根據約定,所有的導入語句都應該位於模塊的頂部。

導入注意事項
在導入模塊方面,有幾個程序員常犯的錯誤。這裡我們介紹兩個。

循環導入(circular imports)
覆蓋導入(Shadowed imports,暫時翻譯為覆蓋導入)
先來看看循環導入。

循環導入
如果你創建兩個模塊,二者相互導入對方,那麼就會出現循環導入。例如:

# a.py
import b

def a_test():
print("in a_test")
b.b_test()

a_test()

然後在同個文件夾中創建另一個模塊,將其命名為b.py。

import a

def b_test():
print('In test_b"')
a.a_test()

b_test()

如果你運行任意一個模塊,都會引發AttributeError。這是因為這兩個模塊都在試圖導入對方。簡單來說,模塊a想要導入模塊b,但是因為模塊b也在試圖導入模塊a(這時正在執行),模塊a將無法完成模塊b的導入。我看過一些解決這個問題的破解方法(hack),但是一般來說,你應該做的是重構代碼,避免發生這種情況。

覆蓋導入
當你創建的模塊與標准庫中的模塊同名時,如果你導入這個模塊,就會出現覆蓋導入。舉個例子,創建一個名叫math.py的文件,在其中寫入如下代碼:

import math

def square_root(number):
return math.sqrt(number)

square_root(72)

現在打開終端,試著運行這個文件,你會得到以下回溯信息(traceback):

Traceback (most recent call last):
File "math.py", line 1, in
import math
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in
square_root(72)
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root
return math.sqrt(number)
AttributeError: module 'math' has no attribute 'sqrt'

這到底是怎麼回事?其實,你運行這個文件的時候,Python解釋器首先在當前運行腳本所處的的文件夾中查找名叫math的模塊。在這個例子中,解釋器找到了我們正在執行的模塊,試圖導入它。但是我們的模塊中並沒有叫sqrt的函數或屬性,所以就拋出了AttributeError。

總結
在本文中,我們講了很多有關導入的內容,但是還有部分內容沒有涉及。PEP 302中介紹了導入鉤子(import hooks),支持實現一些非常酷的功能,比如說直接從github導入。Python標准庫中還有一個importlib模塊,值得查看學習。當然,你還可以多看看別人寫的代碼,不斷挖掘更多好用的妙招
 

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