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用了几年Python,但你可能连这个都没学透

时间:2022-10-09 17:49:40 | 浏览:276

文 | Mike Driscoll 译 | EarlGrey推荐 | 编程派(codingpy)作为一名新手Python程序员,你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包。但是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Py

文 | Mike Driscoll 译 | EarlGrey

推荐 | 编程派(codingpy)

作为一名新手Python程序员,你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包。但是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活。在本文中,我们将探讨以下话题:

  • 常规导入(regular imports)

  • 使用from语句导入

  • 相对导入(relative imports)

  • 可选导入(optional imports)

  • 本地导入(local imports)

  • 导入注意事项

常规导入

常规导入应该是最常使用的导入方式,大概是这样的:

  1. import sys

你只需要使用 import一词,然后指定你希望导入的模块或包即可。通过这种方式导入的好处是可以一次性导入多个包或模块:

  1. import os, sys, time

虽然这节省了空间,但是却违背了Python风格指南。Python风格指南建议将每个导入语句单独成行

有时在导入模块时,你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现:

  1. import sys as system


  2. print(system.platform)

上面的代码将我们导入的 sys模块重命名为system。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法,但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。

  1. import urllib.error

这个情况不常见,但是对此有所了解总是没有坏处的。

使用from语句导入

很多时候你只想要导入一个模块或库中的某个部分。我们来看看在Python中如何实现这点:

  1. from functools import lru_cache

上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache。如果你按常规方式导入functools,那么你就必须像这样调用lru_cache

  1. functools.lru_cache(*args)

根据你实际的使用场景,上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中,能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过,如果你的代码维护的很好,模块化程度高,那么只从某个模块中导入一部分内容也是非常方便和简洁的。

当然,你还可以使用from方法导入模块的全部内容,就像这样:

  1. from os import *

这种做法在少数情况下是挺方便的,但是这样也会打乱你的命名空间。问题在于,你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数,这时如果你试图使用 os模块中的同名变量或函数,实际使用的将是你自己定义的内容。因此,你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter

如果你正好要写自己的模块或包,有人会建议你在 __init__.py文件中导入所有内容,让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入,而非隐式地导入。

你也可以采取折中方案,从一个包中导入多个项:

  1. from os import path, walk, unlink

  2. from os import uname, remove

在上述代码中,我们从 os模块中导入了5个函数。你可能注意到了,我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然,如果你愿意的话,你也可以使用圆括号一次性导入多个项:

  1. from os import (path, walk, unlink, uname,

  2. remove, rename)

这是一个有用的技巧,不过你也可以换一种方式:

  1. from os import path, walk, unlink, uname,

  2. remove, rename

上面的反斜杠是Python中的续行符,告诉解释器这行代码延续至下一行。

相对导入

PEP 328介绍了引入相对导入的原因,以及选择了哪种语法。具体来说,是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例,看看相对导入是如何工作的:

  1. my_package/

  2. __init__.py

  3. subpackage1/

  4. __init__.py

  5. module_x.py

  6. module_y.py

  7. subpackage2/

  8. __init__.py

  9. module_z.py

  10. module_a.py

在本地磁盘上找个地方创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py文件中,输入以下代码:

  1. from . import subpackage1

  2. from . import subpackage2

接下来进入 subpackage1文件夹,编辑其中的__init__.py文件,输入以下代码:

  1. from . import module_x

  2. from . import module_y

现在编辑 module_x.py文件,输入以下代码:

  1. from .module_y import spam as ham


  2. def main:

  3. ham

最后编辑 module_y.py文件,输入以下代码:

  1. def spam:

  2. print("spam " * 3)

打开终端, cdmy_package包所在的文件夹,但不要进入my_package。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython,因为它的自动补全功能非常方便:

  1. In [1]: import my_package


  2. In [2]: my_package.subpackage1.module_x

  3. Out[2]: <module "my_package.subpackage1.module_x" from "my_package/subpackage1/module_x.py">


  4. In [3]: my_package.subpackage1.module_x.main

  5. spam spam spam

相对导入适用于你最终要放入包中的代码。如果你编写了很多相关性强的代码,那么应该采用这种导入方式。你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入。还要注意一点,如果你想要跨越多个文件层级进行导入,只需要使用多个句点即可。不过,PEP 328建议相对导入的层级不要超过两层

还要注意一点,如果你往 module_x.py文件中添加了if__name__==‘__main__’,然后试图运行这个文件,你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件,试试看吧!

  1. from . module_y import spam as ham


  2. def main:

  3. ham


  4. if __name__ == "__main__":

  5. # This won"t work!

  6. main

现在从终端进入 subpackage1文件夹,执行以下命令:

  1. python module_x.py

如果你使用的是Python 2,你应该会看到下面的错误信息:

  1. Traceback (most recent call last):

  2. File "module_x.py", line 1, in <module>

  3. from . module_y import spam as ham

  4. ValueError: Attempted relative import in non-package

如果你使用的是Python 3,错误信息大概是这样的:

  1. Traceback (most recent call last):

  2. File "module_x.py", line 1, in <module>

  3. from . module_y import spam as ham

  4. SystemError: Parent module "" not loaded, cannot perform relative import

这指的是, module_x.py是某个包中的一个模块,而你试图以脚本模式执行,但是这种模式不支持相对导入

如果你想在自己的代码中使用这个模块,那么你必须将其添加至Python的导入检索路径(import search path)。最简单的做法如下:

  1. import sys

  2. sys.path.append("/path/to/folder/containing/my_package")

  3. import my_package

注意,你需要添加的是 my_package的上一层文件夹路径,而不是my_package本身。原因是my_package就是我们想要使用的包,所以如果你添加它的路径,那么将无法使用这个包。

我们接下来谈谈可选导入。

可选导入(Optional imports)

如果你希望优先使用某个模块或包,但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选,你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。以github2包中的代码为例:

  1. try:

  2. # For Python 3

  3. from http.client import responses

  4. except ImportError: # For Python 2.5-2.7

  5. try:

  6. from httplib import responses # NOQA

  7. except ImportError: # For Python 2.4

  8. from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH

  9. responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items])

lxml包也有使用可选导入方式:

  1. try:

  2. from urlparse import urljoin

  3. from urllib2 import urlopen

  4. except ImportError:

  5. # Python 3

  6. from urllib.parse import urljoin

  7. from urllib.request import urlopen

正如以上示例所示,可选导入的使用很常见,是一个值得掌握的技巧

局部导入

当你在局部作用域中导入模块时,你执行的就是局部导入。如果你在Python脚本文件的顶部导入一个模块,那么你就是在将该模块导入至全局作用域,这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如:

  1. import sys # global scope


  2. def square_root(a):

  3. # This import is into the square_root functions local scope

  4. import math

  5. return math.sqrt(a)


  6. def my_pow(base_num, power):

  7. return math.pow(base_num, power)


  8. if __name__ == "__main__":

  9. print(square_root(49))

  10. print(my_pow(2, 3))

这里,我们将 sys模块导入至全局作用域,但我们并没有使用这个模块。然后,在square_root函数中,我们将math模块导入至该函数的局部作用域,这意味着math模块只能在square_root函数内部使用。如果我们试图在my_pow函数中使用math,会引发NameError。试着执行这个脚本,看看会发生什么。

使用局部作用域的好处之一,是你使用的模块可能需要很长时间才能导入,如果是这样的话,将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理,而不是直接在全局作用域中导入。老实说,我几乎从没有使用过局部导入,主要是因为如果模块内部到处都有导入语句,会很难分辨出这样做的原因和用途。根据约定,所有的导入语句都应该位于模块的顶部

导入注意事项

在导入模块方面,有几个程序员常犯的错误。这里我们介绍两个。

  • 循环导入(circular imports)

  • 覆盖导入(Shadowed imports,暂时翻译为覆盖导入)

先来看看循环导入。

循环导入

如果你创建两个模块,二者相互导入对方,那么就会出现循环导入。例如:

  1. # a.py

  2. import b


  3. def a_test:

  4. print("in a_test")

  5. b.b_test


  6. a_test

然后在同个文件夹中创建另一个模块,将其命名为 b.py

  1. import a


  2. def b_test:

  3. print("In test_b"")

  4. a.a_test


  5. b_test

如果你运行任意一个模块,都会引发 AttributeError。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说,模块a想要导入模块b,但是因为模块b也在试图导入模块a(这时正在执行),模块a将无法完成模块b的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法(hack),但是一般来说,你应该做的是重构代码,避免发生这种情况

覆盖导入

当你创建的模块与标准库中的模块同名时,如果你导入这个模块,就会出现覆盖导入。举个例子,创建一个名叫 math.py的文件,在其中写入如下代码:

  1. import math


  2. def square_root(number):

  3. return math.sqrt(number)


  4. square_root(72)

现在打开终端,试着运行这个文件,你会得到以下回溯信息(traceback):

  1. Traceback (most recent call last):

  2. File "math.py", line 1, in <module>

  3. import math

  4. File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in <module>

  5. square_root(72)

  6. File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root

  7. return math.sqrt(number)

  8. AttributeError: module "math" has no attribute "sqrt"

这到底是怎么回事?其实,你运行这个文件的时候,Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫 math的模块。在这个例子中,解释器找到了我们正在执行的模块,试图导入它。但是我们的模块中并没有叫sqrt的函数或属性,所以就抛出了AttributeError

总结

在本文中,我们讲了很多有关导入的内容,但是还有部分内容没有涉及。PEP 302中介绍了导入钩子(import hooks),支持实现一些非常酷的功能,比如说直接从github导入。Python标准库中还有一个importlib模块,值得查看学习。当然,你还可以多看看别人写的代码,不断挖掘更多好用的妙招。

原文:[Python 101 - All about imports](
http://www.blog.pythonlibrary.org/2016/03/01/python-101-all-about-imports/)

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