用Python编写模块有何技巧？

随着对Python学习的深入，其优点日渐突出，让读者也感觉到Python的强大了，强大感觉之一就是“模块自信”，因为Python不仅有自带的模块（称之为标准库），还有海量的第三方模块，并且很多开发者还在不断贡献自己开发的新模块，正是有了这么强大的“模块自信”，Python才被很多人钟爱。并且这种方式也正在不断被其他更多语言所借鉴，几乎成为普世行为了（不知道Python是不是首倡者）。

“模块自信”的本质是：开放。

Python不是一个封闭的体系，而是一个开放系统。开放系统的最大好处就是避免了“熵增”。

熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出，是一种测量在动力学方面不能做功的能量总数，也就是当总体的熵增加，其做功能力也下降，熵的量度正是能量退化的指标。

熵亦被用于计算一个系统中的失序现象，也就是计算该系统混乱的程度。

根据熵的统计学定义，热力学第二定律说明一个孤立系统倾向于增加混乱程度。换句话说就是对于封闭系统而言，会越来越趋向于无序化。反过来，开放系统则能避免无序化。

编写模块

想必读者已经熟悉了import语句，曾经有这样一个例子：

1>>> import math2>>> math.pow(3,2)9.0

这里的math（是Python标准库之一，我们要逐渐理解模块、库之类的术语。）就是一个模块，用import引入这个模块，然后可以使用模块里面的函数，比如pow()函数。显然，这里是不需要自己动手写具体函数的，我们的任务就是拿过来使用。这就是模块的好处：拿过来就用，不用自己重写。

1.  模块是程序

“模块是程序”一语道破了模块的本质，它就是一个扩展名为.py的Python程序。

我们能够在应该使用它的时候将它引用过来，节省精力，不需要重写雷同的代码。

但是，如果我自己写一个.py文件，是不是就能作为模块import过来呢？还不那么简单。必须得让Python解释器能够找到你写的模块。比如，在某个目录中，我写了这样一个文件：

1#!/usr/bin/env python# coding=utf-8lang = "python"

并把它命名为pm.py，那么这个文件就可以作为一个模块被引入。不过由于这个模块是我自己写的，Python解释器并不知道，得先告诉它我写了这样一个文件。

1>>> import sys2>>> sys.path.append("~/Documents/VBS/StartLearningPython/2code/pm.py")

用这种方式告诉Python解释器，我写的那个文件在哪里。在这个方法中，也用了模块import sys，不过由于sys是Python标准库之一，所以不用特别告诉Python解释器其位置。

上面那个一长串的地址是Ubuntu系统的地址格式，如果读者使用的是Windows系统，请写你所保存的文件路径。

1>>> import pm2>>> pm.lang'python'

在pm.py文件中有一个赋值语句，即lang = "python"，现在将pm.py作为模块引入（注意作为模块引入的时候不带扩展名），就可以通过“模块名字”+“.”+“属性或方法名称”来访问pm.py中的东西。当然，如果要访问不存在的属性，肯定是要报错的。

1>>> pm.xx23Traceback (most recent call last):45  File "", line 1, in AttributeError: 'module' object has no attribute 'xx'

请读者回到pm.py文件的存储目录，查看一下是不是多了一个扩展名是.pyc的文件？

解释器，英文是：interpreter，在Python中，它的作用就是将.py的文件转化为.pyc文件，而.pyc文件是由字节码（bytecode）构成的，然后计算机执行.pyc文件。

很多人喜欢将这个世界简化再简化，比如编程语言就分为解释型和编译型，不但如此，还将两种类型的语言分别贴上运行效率高低的标签，解释型的运行速度就慢，编译型的运行速度就快。一般人都把Python看成是解释型的，于是就得出它运行速度慢的结论。不少人都因此上当受骗了，认为Python不值得学，或者做不了什么“大事”。这就是将本来复杂的、多样化的世界非得划分为“黑白”的结果，喜欢用“非此即彼”的思维方式考虑问题。

世界是复杂的，“敌人的敌人就是朋友”是幼稚的，“一分为二”是机械的。

如同刚才看到的那个.pyc文件一样，当Python解释器读取了.py文件，先将它变成由字节码组成的.pyc文件，然后这个.pyc文件交给一个叫作Python虚拟机的东西去运行（那些号称编译型的语言也是这个流程，不同的是它们先有一个明显的编译过程，编译好了之后再运行）。如果.py文件修改了，Python解释器会重新编译，只是这个编译过程不全显示给你看。

有了.pyc文件后，每次运行就不需要重新让解释器来编译.py文件了，除非.py文件修改了。这样，Python运行的就是那个编译好了的.pyc文件。

是否还记得前面写有关程序然后执行时常常要用到if __name__ == "__main__"，那时我们直接用“python filename.py”的格式来运行该文件，此时我们也同样有了.py文件，不过是作为模块引入的。这就得深入探究一下，同样是.py文件，它怎么知道是被当作程序执行还是被当作模块引入？

为了便于比较，将pm.py文件进行改造。

1#!/usr/bin/env python# coding=utf-8def lang():23    return "python"if __name__ == "__main__":45    print lang()

沿用先前的做法：

1$ python pm.py23python

如果将这个程序作为模块，导入，会是这样的：

1>>> import sys2>>> sys.path.append("~/Documents/VBS/StarterLearningPython/2code/pm.py")>>> import pm3>>> pm.lang()'python'

查看模块属性和方法，可以使用dir()。

1>>> dir(pm)['__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', 'lang']

同样一个.py文件，可以把它当作程序来执行，也可以将它作为模块引入。

1>>> __name__'__main__'>>> pm.__name__'pm'

如果要作为程序执行，则__name__ == "__main__"；如果作为模块引入，则pm.__name__ == "pm"，即变量__name__的值是模块名称。

用这种方式就可以区分是执行程序还是作为模块引入了。

在一般情况下，如果仅仅是用作模块引入，不必写if __name__ == "__main__"。

2.  模块的位置

为了让我们自己写的模块能够被Python解释器知道，需要用sys.path.append("~/Documents/ VBS/StarterLearningPython/2code/pm.py")。其实，在Python中，所有模块都被加入到了sys.path里面。用下面的方法可以看到模块所在位置：

1>>> import sys 2>>> import pprint 3>>> pprint.pprint(sys.path)['', 4 5 '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/autopep8-1.1-py2.7.egg', 6 7 '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pep8-1.5.7-py2.7.egg', 8 9 '/usr/lib/python2.7',1011 '/usr/lib/python2.7/plat-i386-linux-gnu',1213 '/usr/lib/python2.7/lib-tk',1415 '/usr/lib/python2.7/lib-old',1617 '/usr/lib/python2.7/lib-dynload',1819 '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages',2021 '/usr/lib/python2.7/dist-packages',2223 '/usr/lib/python2.7/dist-packages/PILcompat',2425 '/usr/lib/python2.7/dist-packages/gtk-2.0',2627 '/usr/lib/python2.7/dist-packages/ubuntu-sso-client',2829 '~/Documents/VBS/StarterLearningPython/2code/pm.py']

从中也发现了我自己写的那个文件。

凡在上面列表所包括位置内的.py文件都可以作为模块引入。不妨举个例子，把前面自己编写的pm.py文件修改为pmlib.py，然后复制到'/usr/lib/python2.7/dist-packages中。（这是以Ubuntu为例说明，如果是其他操作系统，读者用类似方法也能找到。）

1$ sudo cp pm.py /usr/lib/python2.7/dist-packages/pmlib.py23[sudo] password for qw:456$ ls /usr/lib/python2.7/dist-packages/pm*78/usr/lib/python2.7/dist-packages/pmlib.py

文件放到了指定位置。看下面的：

1>>> import pmlib2>>> pmlib.lang>>> pmlib.lang()'python'

将模块文件放到指定位置是一种不错的方法，但感觉此法受到了拘束，程序员都喜欢自由，能不能放到别处呢？

当然能，用sys.path.append()就是不管把文件放在哪里，都可以把其位置告诉Python解释器。虽然这种方法在前面用了，但其实是很不常用的，因为它也有麻烦的地方，比如在交互模式下，如果关闭了，再开启，还得重新告知。

比较常用的方法是设置PYTHONPATH环境变量。

环境变量，不同的操作系统设置方法略有差异。读者可以根据自己的操作系统，到网上搜索设置方法。

以Ubuntu为例，建立一个Python的目录，然后将我自己写的.py文件放到这里，并设置环境变量。

1:~$ mkdir python23:~$ cd python45:~/python$ cp ~/Documents/VBS/StarterLearningPython/2code/pm.py mypm.py67:~/python$ ls89mypm.py

然后将这个目录~/python，即/home/qw/python设置环境变量。

1vim /etc/profile

要用root权限，在打开的文件最后增加export PATH = /home/qw/python:$PATH，然后保存退出即可。

注意，我是在~/python目录下输入Python，然后进入到交互模式：

1:~$ cd python:~/python$ python>>> import mypm>>> mypm.lang()'python'

如此，就完成了告知过程。

3.  __all__在模块中的作用

上面的模块虽然比较简单，但是已经显示了编写模块，以及在程序中导入模块的基本方式。在实践中，所编写的模块也许更复杂一点，比如，有这么一个模块，其文件命名为pp.py

1# /usr/bin/env python# coding:utf-8public_variable = "Hello, I am a public variable."_private_variable = "Hi, I am a private variable."def public_teacher():23    print "I am a public teacher, I am from JP."def _private_teacher():45    print "I am a private teacher, I am from CN."

接下来就是熟悉的操作了，进入到交互模式中。pp.py这个文件就是一个模块，该模块中包含了变量和函数。

1>>> import sys 2>>> sys.path.append("~/Documents/StarterLearningPython/2code/pp.py") 3>>> import pp 4>>> from pp import * 5>>> public_variable'Hello, I am a public variable.' 6>>> _private_variable 7 8Traceback (most recent call last): 910  File "", line 1, in NameError: name '_private_variable' is not defined

变量public_variable能够被使用，但是另外一个变量_private_variable不能被调用，先观察一下两者的区别，后者是以单下画线开头的，这样的是私有变量。而from pp import *的含义是“希望能访问模块（pp）中有权限访问的全部名称”，那些被视为私有的变量或者函数或者类，当然就没有权限被访问了。

再如：

1>>> public_teacher()23  I am a public teacher, I am from JP.4>>> _private_teacher()Traceback (most recent call last):56  File "", line 1, in NameError: name '_private_teacher' is not defined

这不是绝对的，但如果要访问具有私有性质的东西，可以这样做。

1>>> import pp2>>> pp._private_teacher()I am a private teacher, I am from CN.3>>> pp._private_variable'Hi, I am a private variable.'

下面再对pp.py文件进行改写，增加一些东西。

1# /usr/bin/env python# coding:utf-8__all__ = ['_private_variable', 'public_teacher']public_variable = "Hello, I am a public variable."_private_variable = "Hi, I am a private variable."def public_teacher():23    print "I am a public teacher, I am from JP."def _private_teacher():45        print "I am a private teacher, I am from CN."

在修改之后的pp.py中，增加了__all__变量以及相应的值，在列表中包含了一个私有变量的名字和一个函数的名字。这是在告诉引用本模块的解释器，这两个东西是有权限被访问的，而且只有这两个东西。

1>>> import sys2>>> sys.path.append("~/Documents/StarterLearningPython/2code/pp.py")3>>> from pp import *4>>> _private_variable'Hi, I am a private variable.'

果然，曾经不能被访问的私有变量，现在能够访问了。

1>>> public_variable23Traceback (most recent call last):45  File "", line 1, in NameError: name 'public_variable' is not defined

因为这个变量没有在__all__的值中，虽然以前曾经被访问到过，但是现在就不行了。

1>>> public_teacher()I am a public teacher, I am from JP.>>> _private_teacher()Traceback (most recent call last):23  File "", line 1, in NameError: name '_private_teacher' is not defined

这只不过是再次说明前面的结论罢了。当然，如果以import pp引入模块，再用pp._private_teacher的方式是一样有效的。

4.  包和库

顾名思义，包和库都是比“模块”大的。一般来讲，一个“包”里面会有多个模块，当然，“库”是一个更大的概念了，比如Python标准库中的每个库都有好多个包，每个包都有若干个模块。

一个包由多个模块组成，即有多个.py的文件，那么这个所谓的“包”就是我们熟悉的一个目录罢了。现在需要解决如何引用某个目录中的模块问题。解决方法就是在该目录中放一个__init__.py文件。__init__.py是一个空文件，将它放在某个目录中，就可以将该目录中的其他.py文件作为模块被引用。

例如，建立一个目录，名曰：package_qi，里面依次放了pm.py和pp.py两个文件，然后建立一个空文件__init__.py

接下来，需要导入这个包（package_qi）中的模块。

下面这种方法很清晰明了。

1>>> import package_qi.pm2>>> package_qi.pm.lang()'python'

下面这种方法，貌似简短，但如果多了，恐怕难以分辨。

1>>> from package_qi import pm2>>> pm.lang()'python'

在后续制作网站的实战中，还会经常用到这种方式，届时会了解更多。请保持兴趣继续阅读，不要半途而废，不然疑惑得不到解决，好东西就看不到了。