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python中模块导入的方法：
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方式一：使用 import 语句来引入模块
直接使用关键词import，后面跟具体的模块名称，就可以导入某一个模块。同一个模块不管执行了多少次import，都只会被导入一次，以防止模块被一遍又一遍的执行。
方式二：使用from…import 语句来引入模块
在使用import语句导入模块时会将整个模块引入进来，而使用from...import 语句则是从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。如上面代码中则只会导入pprint模块中的pprint函数，其他函数并不会导入。
方式三：使用from…import语句来引入模块
在多数情况下，Python程序员都不会使用这个功能，因为它在解释器中引入了一组未知的名称，而它们很可能会覆盖一些你已经定义过的东西。
注意通常情况下从一个模块或者包内调入 * 的做法是不太被接受的， 因为这通常会导致代码的可读性很差。不过，在交互式编译器中为了节省打字可以这么用。
模块的好处
1、大大提高了代码的可维护性。
2、代码不必从零开始，一个模块编写完毕之后，其他模块可以直接调用，节约了工作时间。
3、避免函数名称和变量名称重复，在不同的模块中可以存在相同名字的函数名和变量名，但是尽量不要和系统内置的模块名称重复。
（1）主程序main.py与模块程序mod1.py在同一目录下。
--src
|--mod1.py
|--main.py
直接在main.py中导入模块mod1.py，即 import mod1 或 from mod1 import *
（2）主程序main.py所在目录是模块程序mod.py所在目录的父目录。
--src
|--mod1.py
|--main.py
---mod2
|--mod2.py
先需要在mod2文件夹中建立空文件__init__.py
然后在main.py中导入模块mod2.py，即 import mod2.mod2 或 from mod2.mod2 import *
（3）主程序main.py导入上层目录中的模块或其他目录（平级）下的模块。
--src
|--mod1.py
---mod2
|--mod2.py
---sub
|--main.py
先需要在mod2文件夹中建立空文件__init__.py，而src文件夹下不需要建立
然后进入主程序main.py所在的路径，执行python main.py
在main.py中导入模块mod2.py，即 import mod2.mod2 或 from mod2.mod2 import *
执行前在main.py中加入：
import sys
sys.path.append("..")
import mod1
import mod2.mod2
一 .module
通常模块为一个文件，直接使用import来导入就好了。可以作为module的文件类型有".py"、".pyo"、".pyc"、".pyd"、".so"、".dll"。
二. package
通常包总是一个目录，可以使用import导入包，或者from + import来导入包中的部分模块。包目录下为首的一个文件便是 __init__.py。然后是一些模块文件和子目录，假如子目录中也有 __init__.py 那么它就是这个包的子包了。
一.模块你可以使用import语句将一个源代码文件作为模块导入.例如:
[python] view plain copy
# file : spam.py
a = 37 # 一个变量
def foo: # 一个函数
print "I'm foo"
class bar: # 一个类
def grok(self):
print "I'm bar.grok"
b = bar() # 创建一个实例
使用import spam 语句就可以将这个文件作为模块导入。系统在导入模块时，要做以下三件事：
1.为源代码文件中定义的对象创建一个名字空间，通过这个名字空间可以访问到模块中定义的函数及变量。
2.在新创建的名字空间里执行源代码文件.
3.创建一个名为源代码文件的对象，该对象引用模块的名字空间，这样就可以通过这个对象访问模块中的函数及变量，如：
[python] view plain copy
import spam # 导入并运行模块 spam
print spam.a # 访问模块 spam 的属性
spam.foo()
c = spam.bar()
用逗号分割模块名称就可以同时导入多个模块:
[python] view plain copy
import socket, os, regex
模块导入时可以使用 as 关键字来改变模块的引用对象名字:
[python] view plain copy
import os as system
import socket as net, thread as threads
system.chdir("..")
net.gethostname()
使用from语句可以将模块中的对象直接导入到当前的名字空间. from语句不创建一个到模块名字空间的引用对象，而是把被导入模块的一个或多个对象直接放入当前的名字空间:
[python] view plain copy
from socket import gethostname # 将gethostname放如当前名字空间
print gethostname() # 直接调用
socket.gethostname() # 引发异常NameError: socket
from语句支持逗号分割的对象，也可以使用星号(*)代表模块中除下划线开头的所有对象:
[python] view plain copy
from socket import gethostname, socket
from socket import * # 载入所有对象到当前名字空间
不过，如果一个模块如果定义有列表__all__，则from module import * 语句只能导入__all__列表中存在的对象。
[python] view plain copy
# module: foo.py
__all__ = [ 'bar', 'spam' ] # 定义使用 `*` 可以导入的对象
另外, as 也可以和 from 联合使用:
[python] view plain copy
from socket import gethostname as hostname
h = hostname()
import 语句可以在程序的任何位置使用，你可以在程序中多次导入同一个模块，但模块中的代码*仅仅*在该模块被首次导入时执行。后面的import语句只是简单的创建一个到模块名字空间的引用而已。sys.modules字典中保存着所有被导入模块的模块名到模块对象的映射。这个字典用来决定是否需要使用import语句来导入一个模块的最新拷贝.
from module import * 语句只能用于一个模块的最顶层.*特别注意*：由于存在作用域冲突，不允许在函数中使用from 语句。
每个模块都拥有 __name__ 属性，它是一个内容为模块名字的字符串。最顶层的模块名称是 __main__ .命令行或是交互模式下程序都运行在__main__ 模块内部. 利用__name__属性，我们可以让同一个程序在不同的场合（单独执行或被导入)具有不同的行为，象下面这样做：
[python] view plain copy
# 检查是单独执行还是被导入
if __name__ == '__main__':
# Yes
statements
else:
# No (可能被作为模块导入)
statements
模块搜索路径
导入模块时,解释器会搜索sys.path列表,这个列表中保存着一系列目录。一个典型的sys.path 列表的值：
Linux:
['', '/usr/local/lib/python2.0',
'/usr/local/lib/python2.0/plat-sunos5',
'/usr/local/lib/python2.0/lib-tk',
'/usr/local/lib/python2.0/lib-dynload',
'/usr/local/lib/python2.0/site-packages']
Windows:
['', 'C:\\WINDOWS\\system32\\python24.zip', 'C:\\Documents and Settings\\weizhong', 'C:\\Python24\\DLLs', 'C:\\Python24\\lib', 'C:\\Python24\\lib\\plat-win', 'C:\\Python24\\lib\\lib-tk', 'C:\\Python24\\Lib\\site-packages\\pythonwin', 'C:\\Python24', 'C:\\Python24\\lib\\site-packages', 'C:\\Python24\\lib\\site-packages\\win32', 'C:\\Python24\\lib\\site-packages\\win32\\lib', 'C:\\Python24\\lib\\site-packages\\wx-2.6-msw-unicode']
空字符串 代表当前目录. 要加入新的搜索路径,只需要将这个路径加入到这个列表.
模块导入和汇编
到现在为止，本章介绍的模块都是包含Python源代码的文本文件. 不过模块不限于此，可以被 import 语句导入的模块共有以下四类:
•使用Python写的程序( .py文件)
•C或C++扩展(已编译为共享库或DLL文件)
•包(包含多个模块)
•内建模块(使用C编写并已链接到Python解释器内)
当查询模块 foo 时,解释器按照 sys.path 列表中目录顺序来查找以下文件(目录也是文件的一种):
1.定义为一个包的目录 foo
2.foo.so, foomodule.so, foomodule.sl,或 foomodule.dll (已编译扩展)
3.foo.pyo (只在使用 -O 或 -OO 选项时)
4.foo.pyc
5.foo.py
对于.py文件,当一个模块第一次被导入时,它就被汇编为字节代码,并将字节码写入一个同名的 .pyc文件.后来的导入操作会直接读取.pyc文件而不是.py文件.(除非.py文件的修改日期更新,这种情况会重新生成.pyc文件) 在解释器使用 -O 选项时，扩展名为.pyo的同名文件被使用. pyo文件的内容虽去掉行号,断言,及其他调试信息的字节码，体积更小,运行速度更快.如果使用-OO选项代替-O,则文档字符串也会在创建.pyo文件时也被忽略.
如果在sys.path提供的所有路径均查找失败,解释器会继续在内建模块中寻找,如果再次失败，则引发 ImportError 异常.
.pyc和.pyo文件的汇编,当且仅当import 语句执行时进行.
当 import 语句搜索文件时,文件名是大小写敏感的。即使在文件系统大小写不敏感的系统上也是如此(Windows等). 这样, import foo 只会导入文件foo.py而不会是FOO.PY.
重新导入模块
如果更新了一个已经用import语句导入的模块，内建函数reload()可以重新导入并运行更新后的模块代码.它需要一个模块对象做为参数.例如:
import foo
... some code ...
reload(foo) # 重新导入 foo
在reload()运行之后的针对模块的操作都会使用新导入代码，不过reload()并不会更新使用旧模块创建的对象，因此有可能出现新旧版本对象共存的情况。 *注意* 使用C或C++编译的模块不能通过 reload() 函数来重新导入。记住一个原则，除非是在调试和开发过程中，否则不要使用reload()函数.
1、导入整个模块：
一般格式为：
import
模块1[模块2[,...]]
模块名就是程序文件的前缀，不含.py，可一次导入多个模块，导入模块后，调用模块中的函数或类时，需要以模块名为前缀，这样代码读起来更容易理解。
例：
import
math
math.sin(0.5)
0.4794255
2、与form联用导入整个模块：
一般格式为：
form
模块名
import*
这种方式导入模块后，调用模块中的函数或类，仅使用函数名或类名，代码简洁，但可读性差，不容易理解。
例：
form
math
import*
cos(0.5)
0.8775825
3、与form联用导入一个或多个对象：
一般格式为：
form
模块名
import
对象1[,对象2[,对象...]]
这种方式只导入模块中的一个或多个对象，调用模块中的对象时，仅使用对象名
例：
form
math
import
sin,cos,exp
sin(0.5)
0.4794255
cos(0.5)
0.8775825
exp(1)
2.7182818
Python是一种面向对象的编程语言，里面包含有丰富强大的库，想要学习Python开发，首先需要学习如何导入模块或包。下面就跟大家一起讨论下Python导入模块的几种方法：
常规导入
最常用的导入方式，大概是这样的：
import sys
只需要使用 import ，然后指定希望导入的模块或包即可。用这种方法导入的好处是可以一次性导入多个包或模块：
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：
import sys as system
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。
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
有时我们只想要导入一个模块或库中的某个部分。那么Python是如何实现这点：
from functools import lru_cache
上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache 。如果按常规方式导入 functools ，那么就必须像这样调用 lru_cache ：
functools.lru_cache(*args)
根据实际的使用场景，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：
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：
from os import path, walk, unlinkfrom 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：
from os import (path, walk, unlink, uname,
remove, rename)
这是一个有用的技巧，不过你也可以换一种方式：
from os import path, walk, unlink, uname, \
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：
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：
from . import subpackage1from . 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：
from . import module_xfrom . import module_y
现在编辑 module_x.py 文件，输入以下代码：
from .module_y import spam as ham
def main():
ham()
最后编辑 module_y.py 文件，输入以下代码：
def spam():
print('spam ' * 3)
打开终端， cd 至 my_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：
In [1]: import my_package
In [2]: my_package.subpackage1.module_xOut[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！
from . module_y import spam as ham
def main():
ham()
if __name__ == '__main__':
# This won't work!
main()
现在从终端进入 subpackage1 文件夹，执行以下命令：
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：
Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as hamValueError: 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：
Traceback (most recent call last):
File "module_x.py", line 1, in
from . module_y import spam as hamSystemError: 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：
import syssys.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：
try:
# For Python 3
from http.client import responsesexcept 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 包也有使用可选导入方式：
try:
from urlparse import urljoin
from urllib2 import urlopenexcept ImportError:
# Python 3
from urllib.parse import urljoin
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：
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))
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：
# a.pyimport b
def a_test():
print("in a_test")
b.b_test()
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 。
import a
def b_test():
print('In test_b"')
a.a_test()
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：
import math
def square_root(number):
return math.sqrt(number)
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）：
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'
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 。