python学习-基础-模块

# 模块 使用模块有什么好处？
# 最大的好处是大大提高了代码的可维护性 当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突.
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# 现在，假设我们的abc和xyz这两个模块名字与其他模块冲突了，
# 于是我们可以通过包来组织模块，避免冲突。方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放：
# mycompany
# ├─ __init__.py
# ├─ abc.py
# └─ xyz.py
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# # 引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突。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会有一个__init__.py的文件，这个文件是必须存在的，
#否则，Python就把这个目录当成普通目录，而不是一个包。__init__.py可以是空文件，也可以有Python代码，
#因为__init__.py本身就是一个模块，而它的模块名就是mycompany。
#类似的，可以有多级目录，组成多级层次的包结构。比如如下的目录结构：
#文件www.py的模块名就是mycompany.web.www，两个文件utils.py的模块名分别是mycompany.utils和mycompany.web.utils。
# mycompany
#  ├─ web
#  │  ├─ __init__.py
#  │  ├─ utils.py
#  │  └─ www.py
#  ├─ __init__.py
#  ├─ abc.py
#  └─ xyz.py
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#  作用域
#  类似_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，比如_abc，__abc等
#  类似__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，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，一般不要用这种变量名；
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#   安装第三方模块 包管理工具pip
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#   pip install xxx
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#   推荐直接使用Anaconda，这是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，我们装上Anaconda，就相当于把数十个第三方模块自动安装好了，非常简单易用。
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#   安装好Anaconda后，重新打开命令行窗口，输入python，可以看到Anaconda的信息
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#   然后可以开始尝试直接import numpy等已安装的第三方模块。
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#   #模块搜索路径
#   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，搜索路径存放在sys模块的path变量中：
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#   如果我们要添加自己的搜索目录，有两种方法：

#  一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录： import sys   sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts') 这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。
#  第二种方法是设置环境变量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。
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