- 为了编写可维护的代码，我们把函数分组，分别放到不同的文件夹里，在python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）
- 使用模块有什么好处呢：一是：大大提高了代码的可维护性，当一个模块编写完成以后，就可以在其他地方引用这些模块；二是：使用模块避免函数名和变量名冲突，相同名字的函数和变量可以存在不同的模块中，但也要注意，不要与内置函数名冲突；
- 为了避免不同的人编写的模块名相同，python又引入了按目录来组织模块的方法，成为包（Package）；
- 举个例子，一个
abc.py的文件就是一个名字叫abc的模块，一个xyz.py的文件就是一个名字叫xyz的模块，现在假设我们的这两个模块的名字与其他模块冲突了，我们可以通过包来组织模块，方法就是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：
- 引入了包以后，只要顶层的包名不与其他人冲突，把所有模块就不会与其他人冲突，现在
abc.py模块的名字就变成了mycompany.abc，类似的，xyz.py的模块名变成了mycompany.xyz；请注意，每一个包目录下面都有一个__int__.py的文件，这个文件时必须存在的，否则python就会这个目录变成一个普通的目录，而不是一个包，__int__.py可以是一个空文件，也可以有代码，因为，__int__.py本身就是一个模块，而他的模块名就是mycompany； - 类似的可以有多级目录，组成多层级的包结构：
- 文件
www.py模块名就是mycompany.web.www，两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils； - mycompany.web也是一个模块，该模块对应的是
__int__.py文件； - 自己创建模块时要注意命名，不能和Python自带的模块名称冲突。例如，系统自带了
sys模块，自己的模块就不可命名为sys.py，否则将无法导入系统自带的sys模块。
1. 使用模块
1.1 使用模块
- python内置了很多有用的模块，安装完毕即可使用，下面以内建的
sys模块为例，编写一个hello的模块：
#!/user/bin/env python3 本行注释可以让此`hello.py`文件直接在linux/mac/unix上运行
# -*- coding: utf-8 -*- 本行注释表示.py文件使用标准UTF-8编码
' a test module ' # 任何代码模块的第一个字符串都被视为模块的文档注释
__author__ = 'Michael Zhao' # 使用__author__变量把作者写进去，当你公开源码的时候，别人就能看见你的名字
# 以上为python模块的标准文件模板，后面是真正代码部分
import sys # 导入sys模块，我们就有了变量sys指向sys模块，利用sys这个变量就可以访问sys模块的所有功能
def test():
args = sys.argv
if len(args)==1:
print('Hello, world!')
elif len(args)==2:
print('Hello, %s!' % args[1])
else:
print('Too many arguments!')
if __name__ == '__main__':
test()
-
sys模块有一个argv变量，用list存储了命令行的所有参数，argv至少有一个元素，因为第一个参数永远是该.py文件的名称，如：运行python3 hello.py获得的sys.argv就是['hello.py']；运行python3 hello.py Micheal获得的sys.argv就是['hello.py', 'Michael']。 -
最后注意到最后两行代码：当我们在命令行运行
hello模块文件时，python解释器把一个特殊变量__name__置为__main__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。 -
当我们用命令行运行
hello.py时：
$ python hello.py
Hello, world!
$ python hello.py Michael
Hello, Michael!
- 当我们启动python交互式环境，再导入
hello模块：
(base) E:\4_Programe\1_Python\3_Code\1_LiaoDaDa>python
Python 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import hello # 导入时，没有打印Hello, world!，因为没有执行test()函数
>>> hello.test() # 调用hello.test()时，才打印Hello, world!
Hello, world!
1.2 作用域
- 在一个模块中，会定义很多变量和函数，有些我们只是希望自己使用，并不像别人共用，所以在python中是通过
_前缀来实现的：正常的函数和变量名时公开的，可以被直接引用，比如：abc，x123，PI等； - 类似于
__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，我们自己的变量一般不要用这种变量名； - 类似于
_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用，如：_abc，__abc等；不应该被直接引用不代表不能被直接引用，是因为从编程习惯上不应该引用private函数或变量； - private函数或变量不应该被被人引用，那他有什么用呢？请看：
def _private_1(name):
return 'Hello, %s' % name
def _private_2(name):
return 'Hi, %s' % name
def greeting(name):
if len(name) > 3:
return _private_1(name)
else:
return _private_2(name)
- 我们在模块里公开
greeting()函数，而把内部逻辑用private函数隐藏起来了，这样，调用greeting()函数不用关心内部的private函数细节，这也是一种非常有用的代码封装和抽象的方法，即：外部不需要引用的函数全部定义成private，只有外部需要引用的函数才定义为public。
2. 安装第三方模块
- 在Python中，安装第三方模块是通过包管理工具pip完成的
- 在Linux/Mac中安装pip这个步骤可以跳过，若在win中，确定安装python的时候，勾选了
pip和Add python.exe to Path，在命令提示符窗口下尝试运行pip，如果没有报错，则正常 - 安装第三方库Pillow的命令是：
pip install Pillow # 耐心等待下载安装即可
2.1 安装常用模块
- 安装Anaconda，内置了很多第三方库；
2.2 模块搜索路径
- 当我们试图加载一个模块时，Python会在指定的路径下搜索对应的.py文件，如果找不到，就会报错；
>>> import mymodule
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'mymodule'
- 默认情况下，Python解释器会搜索当前目录，所有已安装的内置模块和第三方模块，搜索路径放在
sys模块的path变量中：
>>> import sys
>>> sys.path
['', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\python37.zip', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\DLLs', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\lib', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\lib\\site-packages', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\lib\\site-packages\\win32', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\lib\\site-packages\\win32\\lib', 'E:\\1_Install_Total\\8_Anaconda\\lib\\site-packages\\Pythonwin']
- 如果要自己添加路径，有两种方法：
- 直接修改
sys.path，添加要搜索的目录：
>>> import sys
>>> sys.path.append('/User/michael/my_py_scripts')
# 这种方法是在运行时修改，运行结束以后失效
- 设置环境变量
PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。