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Python3 数据结构

本章节我们主要结合前面所学的知识点来介绍 Python 数据结构。

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列表

Python 中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能修改。

以下是 Python 中列表的方法：

方法	描述
list.append(x)	把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(L)	通过添加指定列表的所有元素来扩充列表，相当于 a[len(a):] = L。
list.insert(i, x)	在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。
list.remove(x)	删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。
list.pop([i])	从列表的指定位置删除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被删除。（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。）
list.clear()	移除列表中的所有项，等于del a[:]。
list.index(x)	返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。
list.count(x)	返回 x 在列表中出现的次数。
list.sort()	对列表中的元素进行排序。
list.reverse()	倒排列表中的元素。
list.copy()	返回列表的浅复制，等于a[:]。

下面示例演示了列表的大部分方法：

>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
210>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。

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将列表当做堆栈使用

列表的方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用，堆栈作为特定的数据结构，最先进入的元素会最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6>>> stack.pop()
5>>> stack
[3, 4]

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将列表当作队列使用

也可以把列表当做队列用，在队列里第一个位置加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作队列效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")           # Terry arrives>>> queue.append("Graham")          # Graham arrives>>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves'Eric'>>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves'John'>>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

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列表推导式

列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。

每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组，就必须使用括号。

这里我们将列表中每个数值乘三，获得一个新的列表：

>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]

现在我们玩一点小花样：

>>> [[x, x**2]forxinvec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法：

>>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

我们可以用 if 子句作为过滤器：

>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2] [] 

以下是一些关于循环和其它技巧的演示：

>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]

列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数：

>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

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嵌套列表解析

Python 的列表还可以嵌套。

以下实例展示了 3 * 4 的矩阵列表：

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]

以下实例将 3 * 4 的矩阵列表转换为 4 * 3 列表：

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

以上实例也可以使用以下方法来实现：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

另外一种实现方法：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp...     transposed_row = []
... for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

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del 语句

使用 del 语句可以从一个列表中依照索引（而不是值）来删除一个元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。

可以用 del 语句从列表中删除一个切片，或清空整个列表（我们以前介绍的方法是给该切片赋一个空列表）。例如：

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]

也可以用 del 删除实体变量：

>>> del a

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元组和序列

元组由若干逗号分隔的值组成，例如：

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'>>> t[0]
12345>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))

如你所见，元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。

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集合

集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试和消除重复元素。

可以用大括号 ({}) 创建集合。注意：如果要创建一个空集合，你必须用 set() 而不是 {} ；后者创建一个空的字典，下一节我们会介绍这个数据结构。

以下是一个简单的演示：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange'in basket                 # fast membership testingTrue>>> 'crabgrass'in basket
False>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a                                  # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b                              # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b                              # letters in either a or b
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b                              # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

集合也支持推导式：

>>> a = {x for x in'abracadabra'if x notin'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}

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字典

另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。

序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。

理解字典的最佳方式是把它看做无序的键 => 值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同。

一对大括号创建一个空的字典：{}。

这是一个字典运用的简单例子：

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

此外，字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：

>>> {x: x**2for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

如果关键字只是简单的字符串，使用关键字参数指定键值对有时候更方便：

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

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遍历技巧

在字典中遍历时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来：

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

在序列中遍历时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到：

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

同时遍历两个或更多的序列，可以使用 zip() 组合：

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

要反向遍历一个序列，首先指定这个序列，然后调用 reversed() 函数：

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
97531

要按顺序遍历一个序列，使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列，并不修改原值：

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear

Python3 模块

在前面的几个章节中我们脚本上是用 Python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。

为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是 .py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 Python 标准库的方法。下面是一个使用 Python 标准库中模块的例子。

#!/usr/bin/python3# Filename: using_sys.pyimport sys

print('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:
    print(i)

print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n')

执行结果如下所示：

$ python using_sys.py 参数1 参数2
命令行参数如下:
using_sys.py
参数1
参数2

Python 路径为： ['/root', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']

• 1、import sys 引入 Python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。

• 2、sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。

• 3、sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

import 语句

如果要使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，import 语句语法如下：

import module1[,module2[, ... moduleN]

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。

搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如果想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

#!/usr/bin/python3# Filename: support.pydefprint_func( par ):print ("Hello : ", par)
    return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3# Filename: test.py# 导入模块import support

# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("w3cschool")

以上实例输出结果：

$ python3 test.py
Hello :  w3cschool

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次 import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。

当我们使用 import 语句的时候，Python 解释器是怎样找到对应的文件的呢？

这就涉及到 Python 的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python 解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

这看起来很像环境变量，事实上，也可以通过定义环境变量的方式来确定搜索路径。

搜索路径是在 Python 编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
>>> 

sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串''，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行 Python 解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。

因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。

了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改 sys.path 来引入一些不在搜索路径中的模块。

现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个 fibo.py 的文件，代码如下：

# 斐波那契数列模块（Fibonacci numbers module）deffib(n):# 定义到 n 的斐波那契数列
    a, b = 0, 1while b < n:
        print(b, end=' ')
        a, b = b, a+b
    print()
deffib2(n):# 返回到 n 的斐波那契数列
    result = []
    a, b = 0, 1while b < n:
        result.append(b)
        a, b = b, a+b
    return result 

然后进入 Python 解释器，使用下面的命令导入这个模块：

>>> import fibo

这样做并没有把直接定义在 fibo 中的函数名称写入到当前符号表里，只是把模块 fibo 的名字写到了那里。

可以使用模块名称来访问函数：

>>> fibo.fib(1000)
1123581321345589144233377610987>>> fibo.fib2(100)
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89]
>>> fibo.__name__'fibo'

如果你打算经常使用一个函数，你可以把它赋给一个本地的名称：

>>> fib = fibo.fib
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

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from ... import 语句

Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：

from modname import name1[, name2[, ... nameN]

例如，要导入模块 fibo 的 fib 函数，使用如下语句：

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

这个声明不会把整个 fibo 模块导入到当前的命名空间中，它只会将 fibo 里的 fib 函数引入进来。

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from ... import * 语句

把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：

from modname import *

这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多的使用。

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进一步了解模块

模块除了方法定义，还可以包括可执行的代码。这些代码一般用来初始化这个模块。这些代码只有在第一次被导入时才会被执行。

每个模块有各自独立的符号表，在模块内部为所有的函数当作全局符号表来使用。

所以，模块的作者可以放心大胆的在模块内部使用这些全局变量，而不用担心把其他用户的全局变量搞花。

从另一个方面，当你确实知道你在做什么的话，你也可以通过 modname.itemname 这样的表示法来访问模块内的函数。

模块是可以导入其他模块的。在一个模块（或者脚本，或者其他地方）的最前面使用 import 来导入一个模块，当然这只是一个惯例，而不是强制的。被导入的模块的名称将被放入当前操作的模块的符号表中。

还有一种导入的方法，可以使用 import 直接把模块内（函数，变量的）名称导入到当前操作模块。比如:

>>> from fibo import fib, fib2
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

这种导入的方法不会把被导入的模块的名称放在当前的字符表中（所以在这个例子里面，fibo 这个名称是没有定义的）。

这还有一种方法，可以一次性的把模块中的所有（函数，变量）名称都导入到当前模块的字符表:

>>> from fibo import *
>>> fib(500)
1123581321345589144233377

这将把所有的名字都导入进来，但是那些由单一下划线（_）开头的名字不在此例。大多数情况， Python程序员不使用这种方法，因为引入的其它来源的命名，很可能覆盖了已有的定义。

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__name__属性

一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用 __name__ 属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。

#!/usr/bin/python3# Filename: using_name.pyif __name__ == '__main__':
    print('程序自身在运行')
else:
    print('我来自另一模块')

运行输出如下：

$ python using_name.py

程序自身在运行

$ python
>>> import using_name
我来自另一模块
>>>

说明：

1. 每个模块都有一个 __name__ 属性，当其值是 '__main__' 时，表明该模块自身在运行，否则是被引入。

2. __name__ 与 __main__ 底下是双下划线，是“_ _”去掉中间的空格。

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dir() 函数

内置的函数 dir() 可以找到模块内定义的所有名称。以一个字符串列表的形式返回:
</p>
<pre>
>>> import fibo, sys
>>> dir(fibo)
['__name__', 'fib', 'fib2']
>>> dir(sys)  
['__displayhook__', '__doc__', '__excepthook__', '__loader__', '__name__',
 '__package__', '__stderr__', '__stdin__', '__stdout__',
 '_clear_type_cache', '_current_frames', '_debugmallocstats', '_getframe',
 '_home', '_mercurial', '_xoptions', 'abiflags', 'api_version', 'argv',
 'base_exec_prefix', 'base_prefix', 'builtin_module_names', 'byteorder',
 'call_tracing', 'callstats', 'copyright', 'displayhook',
 'dont_write_bytecode', 'exc_info', 'excepthook', 'exec_prefix',
 'executable', 'exit', 'flags', 'float_info', 'float_repr_style',
 'getcheckinterval', 'getdefaultencoding', 'getdlopenflags',
 'getfilesystemencoding', 'getobjects', 'getprofile', 'getrecursionlimit',
 'getrefcount', 'getsizeof', 'getswitchinterval', 'gettotalrefcount',
 'gettrace', 'hash_info', 'hexversion', 'implementation', 'int_info',
 'intern', 'maxsize', 'maxunicode', 'meta_path', 'modules', 'path',
 'path_hooks', 'path_importer_cache', 'platform', 'prefix', 'ps1',
 'setcheckinterval', 'setdlopenflags', 'setprofile', 'setrecursionlimit',
 'setswitchinterval', 'settrace', 'stderr', 'stdin', 'stdout',
 'thread_info', 'version', 'version_info', 'warnoptions']

如果没有给定参数，那么 dir() 函数会罗列出当前定义的所有名称:

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> import fibo
>>> fib = fibo.fib
>>> dir() # 得到一个当前模块中定义的属性列表
['__builtins__', '__name__', 'a', 'fib', 'fibo', 'sys']
>>> a = 5# 建立一个新的变量 'a'>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'a', 'sys']
>>>
>>> del a # 删除变量名a>>>
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', 'sys']
>>>

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标准模块

Python 本身带着一些标准的模块库，在 Python 库参考文档中将会介绍到（就是后面的"库参考文档"）。

有些模块直接被构建在解析器里，这些虽然不是一些语言内置的功能，但是他却能很高效的使用，甚至是系统级调用也没问题。

这些组件会根据不同的操作系统进行不同形式的配置，比如 winreg 这个模块就只会提供给 Windows 系统。

应该注意到这有一个特别的模块 sys ，它内置在每一个 Python 解析器中。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和副提示符所对应的字符串:

>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '>>> sys.ps2
'... '>>> sys.ps1 = 'C> '
C> print('Yuck!')
Yuck!
C>

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包

包是一种管理 Python 模块命名空间的形式，采用"点模块名称"。

比如一个模块的名称是 A.B， 那么他表示一个包 A 中的子模块 B 。

就好像使用模块的时候，你不用担心不同模块之间的全局变量相互影响一样，采用点模块名称这种形式也不用担心不同库之间的模块重名的情况。

这样不同的作者都可以提供 NumPy 模块，或者是 Python 图形库。

不妨假设你想设计一套统一处理声音文件和数据的模块（或者称之为一个"包"）。

现存很多种不同的音频文件格式（基本上都是通过后缀名区分的，例如： .wav，:file:.aiff，:file:.au，），所以你需要有一组不断增加的模块，用来在不同的格式之间转换。

并且针对这些音频数据，还有很多不同的操作（比如混音，添加回声，增加均衡器功能，创建人造立体声效果），所以你还需要一组怎么也写不完的模块来处理这些操作。

这里给出了一种可能的包结构（在分层的文件系统中）:

sound/                          顶层包
      __init__.py               初始化 sound 包
      formats/                  文件格式转换子包
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  声音效果子包
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  filters 子包
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

在导入一个包的时候，Python 会根据 sys.path 中的目录来寻找这个包中包含的子目录。

目录只有包含一个叫做 __init__.py 的文件才会被认作是一个包，主要是为了避免一些滥俗的名字（比如叫做 string）不小心的影响搜索路径中的有效模块。

最简单的情况，放一个空的 :file:__init__.py 就可以了。当然这个文件中也可以包含一些初始化代码或者为（将在后面介绍的） __all__变量赋值。

用户可以每次只导入一个包里面的特定模块，比如:

importsound.effects.echo

这将会导入子模块: mod:song.effects.echo。 他必须使用全名去访问:

sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种导入子模块的方法是：

from sound.effects import echo

这同样会导入子模块 echo ，并且他不需要那些冗长的前缀，所以他可以这样使用：

echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

还有一种变化就是直接导入一个函数或者变量：

from sound.effects.echo import echofilter

同样的，这种方法会导入子模块 echo ，并且可以直接使用他的 echofilter() 函数：

echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)

注意当使用 from package import item 这种形式的时候，对应的 item 既可以是包里面的子模块（子包），或者包里面定义的其他名称，比如函数，类或者变量。

import语法会首先把item当作一个包定义的名称，如果没找到，再试图按照一个模块去导入。如果还没找到，恭喜，一个 : exc:ImportError 异常被抛出了。

反之，如果使用形如 import item.subitem.subsubitem 这种导入形式，除了最后一项，都必须是包，而最后一项则可以是模块或者是包，但是不可以是类，函数或者变量的名字。

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从一个包中导入*

设想一下，如果我们使用 from sound.effects import *会发生什么？

Python 会进入文件系统，找到这个包里面所有的子模块，一个一个的把它们都导入进来。

但是很不幸，这个方法在 Windows平台上工作的就不是非常好，因为 Windows 是一个大小写不区分的系统。

在这类平台上，没有人敢担保一个叫做 ECHO.py 的文件导入为模块 echo 还是 Echo 甚至 ECHO 。

（例如，Windows 95就很讨厌的把每一个文件的首字母大写显示）而且 DOS 的 8+3 命名规则对长模块名称的处理会把问题搞得更纠结。

为了解决这个问题，只能烦劳包作者提供一个精确的包的索引了。

导入语句遵循如下规则：如果包定义文件 __init__.py 存在一个叫做 __all__ 的列表变量，那么在使用 from package import * 的时候就把这个列表中的所有名字作为包内容导入。

作为包的作者，可别忘了在更新包之后保证 __all__ 也更新了啊。你说我就不这么做，我就不使用导入*这种用法，好吧，没问题，谁让你是老板呢。这里有一个例子，在 :file:sounds/effects/__init__.py 中包含如下代码：

__all__ = ["echo", "surround", "reverse"]

这表示当你使用 from sound.effects import * 这种用法时，你只会导入包里面这三个子模块。

如果 __all__ 没有定义，那么使用 from sound.effects import * 这种语法的时候，就不会导入包 sound.effects 里的任何子模块。他只是把包 sound.effects 和它里面定义的所有内容导入进来（可能运行 __init__.py 里定义的初始化代码）。

这会把 __init__.py 里面定义的所有名字导入进来。并且他不会破坏掉我们在这句话之前导入的所有明确指定的模块。看下这部分代码:

importsound.effects.echoimportsound.effects.surroundfromsound.effectsimport *

这个例子中，在执行 from...import 前，包 sound.effects 中的 echo 和 surround 模块都被导入到当前的命名空间中了。（当然如果定义了__all__ 就更没问题了）

通常我们并不主张使用*这种方法来导入模块，因为这种方法经常会导致代码的可读性降低。不过这样倒的确是可以省去不少敲键的功夫，而且一些模块都设计成了只能通过特定的方法导入。

记住，使用 from Package import specific_submodule 这种方法永远不会有错。事实上，这也是推荐的方法。除非是你要导入的子模块有可能和其他包的子模块重名。

如果在结构中包是一个子包（比如这个例子中对于包 sound 来说），而你又想导入兄弟包（同级别的包）你就得使用导入绝对的路径来导入。比如，如果模块 sound.filters.vocoder 要使用包 sound.effects 中的模块 echo ，你就要写成 from sound.effects import echo。

from . import echo
from .. import formats
from ..filters import equalizer

无论是隐式的还是显式的相对导入都是从当前模块开始的。主模块的名字永远是 "__main__"，一个Python应用程序的主模块，应当总是使用绝对路径引用。

包还提供一个额外的属性 __path__ 。这是一个目录列表，里面每一个包含的目录都有为这个包服务的 __init__.py ，你得在其他 __init__.py 被执行前定义哦。可以修改这个变量，用来影响包含在包里面的模块和子包。

这个功能并不常用，一般用来扩展包里面的模块。