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为Python添加模块加载路径的方法： 方法一:函数添加 1 import sys 2 查看sys.path 3 添加sys.path.append("c:\\") 方法二:修改环境变量 windows用户可以修改系统环境变量PYTHONPATH 方法三:增加.pth文件，推荐! 在site-packages添加一个路径文件，如mypkpath.pth，必须以.pth为后缀，写上你要加入的模块文件所在的目录名称就是了。 1 windows c:\python27\site-packages 2 linux(ubuntu) /usr/local/lib/python2.7/dist-packages 2 linux(redhat) /usr/lib/python2.7/site-packages
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在操作文件的时候，我们肯定是要使用到 os 模块的，但是 os 模块里面还有 path 模块，这个模块主要是用来获取文件的属性的。这篇博客来分享一下 path 模块的函数，希望对学习 Python 的小伙伴有所帮助。
返回绝对路径：
返回文件名：
返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径：
返回文件路径：
路径存在则返回True,路径损坏返回False：
路径存在则返回True,路径损坏也返回True：
把path中包含的" "和" user"转换成用户目录：
根据环境变量的值替换path中包含的" {name}"：
返回最近访问时间（浮点型秒数）：
返回最近文件修改时间：
返回文件 path 创建时间：
返回文件大小，如果文件不存在就返回错误：
判断是否为绝对路径：
判断路径是否为文件：
判断路径是否为目录：
判断路径是否为链接：
判断路径是否为挂载点：
把目录和文件名合成一个路径：
转换path的大小写和斜杠：
规范path字符串形式：
返回path的真实路径：
从start开始计算相对路径：
判断目录或文件是否相同：
判断fp1和fp2是否指向同一文件:
判断stat tuple stat1和stat2是否指向同一个文件:
把路径分割成 dirname 和 basename，返回一个元组:
一般用在 windows 下，返回驱动器名和路径组成的元组:
分割路径中的文件名与拓展名:
把路径分割为加载点与文件:
遍历path，进入每个目录都调用visit函数，visit函数必须有3个参数(arg, dirname, names)，dirname表示当前目录的目录名，names代表当前目录下的所有文件名，args则为walk的第三个参数:
设置是否支持unicode路径名:
定义模块，只要使用文本编辑器，把一些python代码输入到文本中，然后以.py为后缀名进行保存，任何此类文件都会被认为是python模块。
比如说，下面的代码输入到一个文件中，就可以看作是一个模块：
def
printme(var):
varif
__name__
==
'__main__':
printme(1)
假设说输入到a.py中，那么import
a就可以把这个模块导入。
然后可执行a.printme(3)，屏幕即可打印出3：
a.printme(3)3
一个模块顶层定义的变量，会自动变成模块的属性。例如：
data=[1,2,3]def
printme(var):
varif
__name__
==
'__main__':
printme(1)
data变量就是模块的一个属性。其实printme也是一个属性，只不过是一个函数罢了。
引入模块示例如下：（假定此时data=[1,2,3]未定义）
import
a
a.data
Traceback
(most
recent
call
last):
File
"pyshell#1",
line
1,
in
module
a.dataAttributeError:
'module'
object
has
no
attribute
'data'
reload(a)module
'a'
from
'C:/py\a.pyc'
a.data
Traceback
(most
recent
call
last):
File
"pyshell#3",
line
1,
in
module
a.dataAttributeError:
'module'
object
has
no
attribute
'data'
从上述提示可以看出data属性未定义，此时再在a.py文件中定义data=[1,2,3]，重新加载a模块，并输出data属性：
reload(a)module
'a'
from
'C:/py\a.py'
a.data[1,
2,
3]
这里的reload函数可以重新加载一个模块。如果在模块代码中更改了，那么需要重新加载。
上面a.data，就是访问模块中的属性。
上面的例子是导入一个文件作为一个模块。
其实python的模块导入还有更丰富的内容。
除了模块名之外，python也可以导入指定目录路径。python代码的目录就称为包。因此，这类导入就称为包导入。事实上，包导入是把计算机上的目录变成python的一个命名空间。而属性就是目录中包含的子目录或者是模块文件。
看下面例子：
在我的桌面上有一个aa文件夹，里面有bb文件夹，bb里面有a.py这个文件。
那么在aa和bb文件夹中分别放置一个__init__.py，之后，在命令行中import
aa.bb.a，就可以导入模块a了。
对于原始数据我们要将其一部分分为train data，一部分分为test data。train data用于训练，test data用于测试准确率。在test data上测试的结果叫做validation error。将一个算法作用于一个原始数据，我们不可能只做出随机的划分一次train和test data，然后得到一个validation error，就作为衡量这个算法好坏的标准。因为这样存在偶然性。我们必须好多次的随机的划分train data和test data，分别在其上面算出各自的validation error。这样就有一组validation error，根据这一组validation error，就可以较好的准确的衡量算法的好坏。
cross validation是在数据量有限的情况下的非常好的一个evaluate performance的方法。
而对原始数据划分出train data和test data的方法有很多种，这也就造成了cross validation的方法有很多种。
sklearn中的cross validation模块，最主要的函数是如下函数：
sklearn.cross_validation.cross_val_score。他的调用形式是scores = cross_validation.cross_val_score(clf, raw data, raw target, cv=5, score_func=None)
参数解释：
clf是不同的分类器，可以是任何的分类器。比如支持向量机分类器。clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
cv参数就是代表不同的cross validation的方法了。如果cv是一个int数字的话，并且如果提供了raw target参数，那么就代表使用StratifiedKFold分类方式，如果没有提供raw target参数，那么就代表使用KFold分类方式。
cross_val_score函数的返回值就是对于每次不同的的划分raw data时，在test data上得到的分类的准确率。至于准确率的算法可以通过score_func参数指定，如果不指定的话，是用clf默认自带的准确率算法。
还有其他的一些参数不是很重要。
cross_val_score具体使用例子见下：
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
scores = cross_validation.cross_val_score(
... clf, raw data, raw target, cv=5)
...
scores
array([ 1. ..., 0.96..., 0.9 ..., 0.96..., 1. ])
除了刚刚提到的KFold以及StratifiedKFold这两种对raw data进行划分的方法之外，还有其他很多种划分方法。但是其他的划分方法调用起来和前两个稍有不同（但是都是一样的），下面以ShuffleSplit方法为例说明：
n_samples = raw_data.shape[0]
cv = cross_validation.ShuffleSplit(n_samples, n_iter=3,
... test_size=0.3, random_state=0)
cross_validation.cross_val_score(clf, raw data, raw target, cv=cv)
...
array([ 0.97..., 0.97..., 1. ])
这里主要介绍第二种方法：通过.ph文件进行设置，好处是可以将路径设为永久路径
在Python的安装目录下，找到 \Lib\site-packages 文件夹，在该文件夹下新建一个以.pth为后缀名的文件，编辑文件，内容为要添加的库路径。（我的文件名命名为setpath.pth）。添加路径示例：文件内容写入要引用的库路径
步骤1：建立文件，可以首先建立一个文本文档，写下路径如D:\\Python\\mulib。我这里新建的文件路径的文件夹命名为“mulib”
步骤2：保存文档时，将文件类型选为所有，文件名为 setpath.pth。文件名是什么无所谓，主要是只有当文档类型选为“所有文件”，才可以定义文件类型为.pth
步骤3：将保存好的文件放在Python的site-packages文件夹中就完成了。
方法一
import modname
模块是指一个可以交互使用，或者从另一Python 程序访问的代码段。只要导入了一个模块，就可以引用它的任何公共的函数、类或属性。模块可以通过这种方法来使用其它模块的功能。
用import语句导入模块，就在当前的名称空间(namespace)建立了一个到该模块的引用.这种引用必须使用全称，也就是说，当使用在被导入模块中定义的函数时，必须包含模块的名字。所以不能只使用 funcname，而应该使用 modname.funcname
方法二
from modname import funcname
from modname import fa, fb, fc
或者
from modname import *
与第1种方法的区别：funcname 被直接导入到本地名字空间去了，所以它可以直接使用，而不需要加上模块名的限定* 表示，该模块的所有公共对象(public objects)都被导入到 当前的名称空间，也就是任何只要不是以”_”开始的东西都会被导入。
modname没有被定义，所以modname.funcname这种方式不起作用。并且，如果funcname如果已经被定义，它会被新版本（该导入模块中的版本）所替代。如果funcname被改成指向其他对象，modname不能不会觉察到。
建议:
1)如果你要经常访问模块的属性和方法，且不想一遍又一遍地敲入模块名，使用 from module import
2)如果你想要有选择地导入某些属性和方法，而不想要其它的，使用 from module import
3)如果模块包含的属性和方法与你的某个模块同名，你必须使用import module来避免名字冲突
4)尽量少用 from module import * ，因为判定一个特殊的函数或属性是从哪来的有些困难，并且会造成调试和重构都更困难。
方法三
内建函数__import__()
除了前面两种使用import关键字的方法以外，我们还可以使用内建函数 __import__() 来导入 module。两者的区别是，import 后面跟的必须是一个类型(type)，而__import__() 的参数是一个字符串，这个字符串可能来自配置文件，也可能是某个表达式计算结果。例如：
mymodule = __import__ (’module_name’)
附注:
1)模块的内容都放在一个模块文件中，如 mymodule 的内容应该放在PYTHONPATH 目录下的一个mymodule.py中，C实现的除外
2)包可以将几个模块名称空间组织起来, 如A.b 就表示在包A中的一个子模块b
可以单独导入某一个子模块，如Python文档中给出的例子
import sound.effects.echo
这样必须使用全称对里面的对象进行引用，如
sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
还可以使用下面的语句来加载echo子模块
from Sound.Effects import echo
它在没有包前缀的情况下也可以使用， 所以它可以如下方式调用：
echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
不主张从一个包或模块中用import * 导入所有模块，因为这样的通常会导致可读性很差。
from Package import specific_submodule的用法并没有错，实际上这还是推荐的用法，除非导入的模块需要使用其它包中的同名子模块(the importing module needs to use submodules with the same name from different packages).
综上所述，一般情况应该使用import , 但有几个例外
1)module文档告诉你要用from-import的
2)导入一个包组件。需要一个包里面的某个子模块，一般用from A.b import c比import A.b.c 更方便 且不会冒混淆的危险.