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导语
欢迎来到本系列的第十篇文章！在前面的学习中，已经介绍了 Python 的基本语法、条件和循环语句、函数、以及面向对象编程等知识。今天，我们将继续扩展 Python 技能，学习有关模块与包的内容。模块与包是 Python 中非常重要的概念，它们能够帮助组织和管理代码，提高代码的复用性和可维护性。
模块概述
Python 提供了强大的模块支持，主要体现为不仅在 Python 标准库中包含了大量的模块(称为标准模块 )，如 math、random、datetime 等，而且还有很多第三方模块 ，另外开发者自己也可以开发自定义模块。
模块的英文是 Modules，可以认为是一盒主题积木，通过它可以拼出某一主题的东西。这与函数不同，一个函数相当于一块积木，而一个模块中可以包括很多函数，也就是很多积木，所以也可以说模块相当于一盒积木。
在 Python 中，一个扩展名为 "py" 的文件就称之为一个模块。通常情况下，把能够实现某一特定功能的代码放置在一个文件中作为一个模块，从而方便其他程序和脚本导入并使用。另外，使用模块也可以避免函数名和变量名冲突。
自定义模块
除了使用 Python 内置的模块外，也可以自己创建和使用自定义模块。自定义模块可以将一组相关的功能放在一个文件中，并在其他程序中进行引用。
创建模块
创建模块可以将模块中相关的代码（变量定义和函数定义等）编写在一个单独的文件中，并且将该文件命名为 "模块名+.py" 的形式，也就是说，创建模块，实际就是创建一个 .py 文件。
引用模块
Python 提供了多种方式来引用模块：
使用 import 语句
使用 import 语句可以导入整个模块，并使用模块中定义的功能。
python
import math
result = math.sqrt(25)
print(result) # 输出 5.0注意：使用
import语句导入模块时，模块名是区分字母大小写的。
导入特定功能
如果只需要使用模块中的某个功能，可以使用 from ... import ... 语句。
python
from math import sqrt
result = sqrt(25)
print(result) # 输出 5.0为模块或功能取别名
在导入模块时，也可以为其取一个别名，方便使用。
python
import math as m
from math import sqrt as square_root
result = m.sqrt(25)
print(result) # 输出 5.0
result2 = square_root(36)
print(result2) # 输出 6.0模块搜索目录
当使用 import 语句导入模块时，默认情况下，会按照以下顺序进行查找：
- 1.内置模块：首先搜索内置的模块，例如
math、sys等。 - 2.当前工作目录：如果模块与当前脚本文件（或交互式会话）在同一目录下， 那么 Python 会优先从当前工作目录进行搜索。
- 3.
PYTHONPATH路径：Python 会按照PYTHONPATH环境变量中声明的路径顺序逐个搜索。 - 4.标准库路径：如果模块仍然未找到，则 Python 会搜索标准库的安装路径。
- 5.错误：如果在以上步骤都找不到模块，则会抛出
ModuleNotFoundError异常。
以上各个目录的具体位置保存在标准模块 sys 的 sys.path 变量中。可以通过以下代码输出具体的目录：
python
import sys # 导入标准模块 sys
print(sys.path) # 输出具体目录执行上面的代码，将显示下图所示的结果。
引用标准模块
Python 内置了大约 200 多个标准模块，它们提供了丰富的功能和工具。下面是一个常用的 Python 标准模块及其功能：
| 模块名 | 功能 | 示例用途 |
|---|---|---|
math |
数学运算函数，如三角函数、指数对数、常量 π 等 | 计算三角函数值、计算数学表达式 |
random |
生成随机数，如随机整数、随机选择、洗牌等 | 随机数游戏、随机抽取样本数据 |
datetime |
处理日期和时间，如获取当前日期时间、格式化日期时间等 | 日期时间处理、时间戳转换 |
os |
操作系统接口，如文件和目录操作、环境变量、进程管理等 | 文件操作、目录遍历、环境变量读取 |
sys |
提供对解释器的访问，如命令行参数、标准输入输出等 | 命令行参数解析、标准输入输出重定向 |
re |
正则表达式操作，用于字符串匹配和替换 | 文本处理、数据提取 |
json |
JSON 数据编码和解码 | 与其他系统交互、配置文件存储 |
csv |
CSV 文件读写 | 数据处理、数据导入导出 |
urllib |
URL 处理和访问网络资源 | 网络请求、网页爬虫 |
sqlite3 |
SQLite 数据库操作 | 数据存储、小型数据库应用 |
collections |
扩展的容器数据类型，如deque、Counter、defaultdict等 |
数据分析、数据处理 |
itertools |
提供用于高效循环的迭代器工具 | 迭代操作、组合生成器 |
argparse |
命令行参数解析 | 命令行工具、脚本参数配置 |
logging |
记录日志信息 | 应用日志、调试信息输出 |
multiprocessing |
多进程编程，支持多进程和进程间通信 | 并行处理、分布式计算 |
下载与安装第三方模块
除了 Python 内置的标准模块外，还有许多由 Python 社区贡献的第三方模块，可以为项目提供更多功能和特性。下面是常用的 Python 第三方模块及其功能：
| 模块名 | 功能 | 示例用途 |
|---|---|---|
requests |
发送 HTTP 请求，进行网络通信 | 网络数据爬取、API调用 |
pandas |
数据处理和分析，提供 DataFrame 和 Series 数据结构 | 数据清洗、数据分析、数据可视化 |
numpy |
科学计算和数值运算，提供多维数组和矩阵操作 | 数值计算、线性代数运算 |
matplotlib |
绘制图表和可视化工具 | 数据可视化、图表绘制 |
scipy |
科学计算工具集，提供数学、科学和工程计算 | 数值计算、数据拟合、信号处理 |
beautifulsoup4 |
解析 HTML 和 XML 文档，提取网页数据 | 网页爬虫、网页数据提取 |
scrapy |
强大的网络爬虫框架 | 大规模数据爬取、数据抓取 |
django |
Web 应用开发框架 | 构建Web应用、网站开发 |
flask |
轻量级 Web 应用开发框架 | 快速构建Web应用、API服务 |
sqlalchemy |
SQL 数据库的 ORM（对象关系映射）框架 | 数据库操作、数据持久化 |
tensorflow |
深度学习框架 | 机器学习、神经网络模型训练 |
pytorch |
深度学习框架，提供动态计算图 | 机器学习、神经网络模型训练 |
keras |
高级神经网络 API，基于 TensorFlow 或 Theano | 快速构建和训练神经网络模型 |
nltk |
自然语言处理工具集 | 文本处理、语言分析 |
opencv-python |
计算机视觉库，用于图像和视频处理 | 图像处理、计算机视觉应用 |
selenium |
浏览器自动化测试工具 | 网页自动化操作、Web 测试 |
要使用这些第三方模块，需要先下载并安装它们。
使用pip
pip 是Python的包管理器，可以用来下载和安装第三方模块。打开命令行终端，使用以下命令来安装一个名为 requests 的第三方模块：
pip install requests
这将从 Python 官方的 PyPI（Python Package Index）仓库中下载并安装 requests 模块。
由于 Python 官方的 PyPI 仓库位于国外，如果网络连接到 PyPI 缓慢，可以通过以下使用国内镜像源来快速下载：
国内有一些镜像源提供了 Python 第三方模块的镜像，可以加快下载速度。例如，清华大学提供了 PyPI 的镜像源。在终端中使用以下命令来更换为清华大学的 PyPI 镜像源:
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装完成后，就可以在代码中导入并使用这个模块了。
如果想要查看 Python 中都有哪些模块（包括标准模块和第三方模块），可以在 IDLE 中输入以下命令：
python
help('modules')如果只是想要查看已经安装的第三方模块，可以在命令行窗口中输入以下命令:
pip list
以主程序的形式执行
在 Python 中，可以将一个文件既作为模块引用，又可以作为独立的程序执行。这可以通过 if __name__ == "__main__": 来实现。
python
# my_module.py
def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):
return a - b
if __name__ == "__main__":
result1 = add(5, 3)
print(result1) # 输出 8
result2 = subtract(10, 4)
print(result2) # 输出 6当直接运行 my_module.py 时，if __name__ == "__main__": 块中的代码将会执行；而当这个文件作为模块被引用时，if __name__ == "__main__": 块中的代码将不会执行。
这是因为当 Python 解释器执行一个文件时，它会将特殊的变量 __name__ 设置为一个特定的值。如果一个文件是作为独立程序执行，那么 __name__ 的值将被设置为 "__main__"；如果一个文件是被导入为模块使用，那么 __name__ 的值将是模块的名称。
Python中的包
包是一种包含模块的文件夹，它允许将相关的模块组织在一起。包含一个特殊的文件 __init__.py（可以是空文件）来表示这个文件夹是一个包。使用包的好处是更好地组织和管理模块，避免模块名称冲突，并且使代码结构更清晰。
创建包的目的不是为了运行，而是被导入使用，包只是模块的一种形式而已。
创建包
创建包实际上就是创建一一个文件夹，并且在该文件夹中创建一个名称为 __init__.py 的 Python 文件。在 __init__.py 文件中，可以不编写任何代码，也可以编写一些 Python 代码。在 __init__.py 文件中所编写的代码，在导入包时会自动执行。
例如，创建一个名为 my_package 的包，它的目录结构如下：
markdown
my_package/
__init__.py
module1.py
module2.py
subpackage/
__init__.py
module3.py使用包
创建包以后，就可以在包中创建相应的模块，然后再使用import语句从包中加载模块。从包中加
载模块通常有以下3种方式：
- 通过 "import +完整包名.模块名" 形式加载指定模块；
- 通过 "from + 完整包名+ import + 模块名" 形式加载指定模块
- 通过 "from + 完整包名.模块名 + import + 定义名" 形式加载指定模块
结语
本篇博客，介绍了 Python 中模块与包的概念、自定义模块、导入模块、以及以主程序形式执行代码。模块与包是 Python 中组织代码、实现复用性和可维护性的重要工具，希望你能在今后的编程中善于运用它们。感谢阅读，祝你编程愉快！