【Python 模块】

Python 中的模块（Module）是组织代码的核心方式，通过将相关函数、类和变量封装到独立文件中，实现代码复用和结构化管理。以下是模块的核心知识点：

一、基础概念

1. 模块定义

任何 .py 文件都是一个模块
模块名即文件名（不含 .py 后缀）

2. 模块结构

python 复制代码

# my_module.py

PI = 3.14159  # 模块级变量

def add(a, b):
    """加法函数"""
    return a + b

class Calculator:
    """计算器类"""
    def subtract(self, a, b):
        return a - b

二、模块导入

1. 基础导入

python 复制代码

import math          # 导入整个模块
from datetime import datetime  # 导入特定对象
import numpy as np   # 导入并设置别名

2. 导入行为

首次导入时执行模块代码
后续导入直接引用已加载模块
模块级代码（如变量定义、函数声明）只会执行一次

三、标准库模块

1. 常用内置模块

模块	用途	示例方法/类
`math`	数学运算	`math.sqrt()`, `math.pi`
`os`	操作系统交互	`os.listdir()`, `os.path`
`sys`	Python解释器相关	`sys.argv`, `sys.exit()`
`datetime`	日期时间处理	`datetime.now()`
`json`	JSON数据编解码	`json.dumps()`, `json.load()`

2. 示例代码

python 复制代码

import math

print(math.sqrt(16))    # → 4.0
print(math.factorial(5))# → 120

四、第三方模块

1. 包管理工具

bash 复制代码

pip install requests    # 安装模块
pip list               # 查看已安装模块
pip freeze > requirements.txt  # 导出依赖

2. 虚拟环境

bash 复制代码

python -m venv myenv   # 创建虚拟环境
source myenv/bin/activate  # Linux/Mac激活
myenv\Scripts\activate.bat  # Windows激活

五、模块搜索路径

python 复制代码

import sys
print(sys.path)  # 输出模块搜索路径列表

# 添加自定义路径（临时）
sys.path.append("/custom/module/path")

六、高级特性

1. 包（Package）

复制代码

my_package/
├── __init__.py       # 包初始化文件
├── module1.py
└── sub_package/
    ├── __init__.py
    └── module2.py

2. 相对导入

python 复制代码

# 在 sub_package/module2.py 中
from . import module1  # 相对导入同级模块
from .. import utils   # 相对导入上级模块

3. 动态导入

python 复制代码

import importlib

module = importlib.import_module("my_module")
obj = getattr(module, "my_function")
obj()

4. 模块重载

python 复制代码

from importlib import reload

reload(my_module)  # 重新加载已修改的模块

七、最佳实践

1. 模块设计原则

单一职责原则：每个模块专注单一功能

明确API：通过 __all__ 定义公开接口

python 复制代码

# my_module/__init__.py
__all__ = ["public_func", "PublicClass"]

2. 避免循环导入

python 复制代码

# 错误示例：a.py 导入 b.py，b.py 又导入 a.py
# 正确做法：重构代码结构，提取公共部分到独立模块

3. 类型提示支持

python 复制代码

# my_module.py
from typing import List

def process_data(data: List[int]) -> List[float]:
    return [x * 1.1 for x in data]

八、实际案例分析

1. 配置管理模块

python 复制代码

# config.py
DEBUG = False
DB_CONFIG = {
    "host": "localhost",
    "port": 3306,
    "user": "admin"
}

2. 工具函数模块

python 复制代码

# utils.py
import hashlib

def md5_checksum(data: bytes) -> str:
    return hashlib.md5(data).hexdigest()

3. 业务逻辑模块

python 复制代码

# order_processor.py
from .config import DB_CONFIG
from .utils import md5_checksum

class OrderProcessor:
    def __init__(self):
        self.db_config = DB_CONFIG

    def process(self, order_data):
        checksum = md5_checksum(order_data.encode())
        # 存储到数据库...

九、常见陷阱

命名冲突：

python 复制代码

# 错误示例：与标准库模块同名
import string  # 实际导入自定义string.py而非标准库

缓存失效：

python 复制代码

# 修改模块后未重新启动解释器导致缓存未更新
# 解决方案：使用reload()或重启Python进程

跨平台路径：

python 复制代码

# 使用os.path处理路径而非硬编码
import os
config_path = os.path.join("config", "settings.ini")

通过合理组织模块结构，可以构建可维护的大型项目。建议从简单模块开始，逐步掌握包管理和高级导入技巧，最终形成清晰的代码架构。