学习笔记：Python 模块

仅为个人查阅使用，如有错误还请指正。

在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。

使用模块的好处是大大提高了代码的可维护性，一个模块可以被其他地方引用。

通常编写程序的时候，经常引用其他模块，包括Python内置的模块和来自第三方的模块

使用模块可以避免函数名和变量名冲突，在自定义模块的时候，不要与内置函数名字冲突。

一个项目可能由多人完成，就会存在模块名相同，Python又引入了按目录来组织模块的方法（包）

推荐使用包：每个包必须要有**__init__.py**文件，可以是空文件，也可以有Python代码。

# 包结构如下
School
  |__ __init__.py
  |__ law.py
  |__ computer.py
  |__ foreign.py

自定义模块

其实就是在一个py文件里面写函数，或者类。

"""This is a module for absolute value"""  # 任何模块代码的第一个字符串被视为模块的文档注释

__author__ = "lowkeyao"                      # 署名
                                         # 可以把上面的删除掉，看具体项目安排。
def my_abs(x):                               # 这是对x的值就不做异常处理，只是简单的了解。
    if x >= 0:
        return x
    else:
        return -x

导入模块

以math这个内置模块为例
- 第一种：可以访问math模块中所有公开的函数，变量，类。
```
import math

print(math.pow(2, 0.5))
print(math.pi)
print(math.sqrt(100))
```
- 第二种：只能使用导入的pow()函数，pi变量。除此之外都不能用
```
from math import pow, pi

print(pow(2, 0.5))
print(pi)
```
针对第二种的导入方式：可能存在同名的方法，造成冲突。可以使用别名（as）去解决这个问题。
```
from math import log
from logging import log as logger

print(log(10))
logger(10, "from logging module")
```
也可以使用import去避免这个冲突
```
import math, logging

print(math.log(10))
logging.log(10, "something")
```
注意：以上用logging模块里面的log只是用来举例子，实际开发不是这样使用的。
动态模块

两个不同的模块提供的函数功能是一模一样的。

随着版本更新，模块名可能改变，但是功能没变。而当前这个程序需要满足新旧环境都能执行。

举个例子，看看就好。
```
try:
    from io import StringIO
except ImportError:
    from StringIO import StringIO
```
__future__模块

看名字就知道是未来的意思，对于Python2，Python3就是未来。也就意味着只给旧版本使用。

我们知道，Python2和Python3其中一个区别就是print 的输出格式。
- 例1：在Python2环境调用，使用Python3 print的语法格式。
```
from __future__ import print_function

print("use python3 print function")
```
- 例2：在Python2环境调用，使用Python3 division的语法格式。
  
  Python2默认整除后向下取整，Python3是直接得到小数位。
```
from __future__ import division

print 5/2
```

常用内建模块（标准库）

这里有些人可能会想到标准库。按照官网的说法，模块跟标准库是有点区别的。

我们平时在使用的时候，就认为他们是同一类就好了，别太深究。因为我说不清楚（笑脸）

有兴趣的可以去买一本Python标准库的书（一千多页），或者通过官网查找。

os模块

os.remove()             # 删除一个文件
os.getcwd()             # 获取当前工作目录，即当前python脚本工作的目录路径
os.path.exists(path)    # 如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False
os.path.isfile(path)    # 如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False
os.path.isdir(path)     # 如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False

datetime模块

datetime.datetime.now()                                     # 当前时间
datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(3)             # 当前时间+3
datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(-3)            # 当前时间-3
datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(hours=3)       # 当前时间+3小
datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=30)    # 当前时间+30
datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')       # 转字符串格式
datetime.datetime.strptime('2019-10-01', "%Y-%m-%d")        # 转时间格式

json模块

import json

# 这是直接操作内存对象
dic = {'a1':'b1','a2':'b2','a3':'b3'}
str_dic = json.dumps(dic)     # 序列化：将一个字典转换成一个字符串
print(type(str_dic),str_dic)  # <class 'str'> {"a1": "b1", "a2": "b2", "a3": "b3"}

dic2 = json.loads(str_dic)  # 反序列化：将一个字符串格式的字典转换成一个字典
print(type(dic2),dic2)      # <class 'dict'> {"a1": "b1", "a2": "b2", "a3": "b3"}

# 这个是用来操作文件的
f = open('json_file','w')
dic3 = {'a1':'b1','a2':'b2','a3':'b3'}
json.dump(dic3,f)    # dump方法接收一个文件句柄，直接将字典转换成json字符串写入文件
f.close()

f1 = open('json_file')
dic4 = json.load(f1) # load方法接收一个文件句柄，直接将文件中的json字符串转换成数据结构返回
f1.close()
print(type(dic4),dic4)

安装第三方库

很简单的一条命令：pip install requests

可以在这个网址查找需要安装的第三方库：https://pypi.org/
常用第三方库

使用第三方模块，要先安装。其次去查看怎么使用。

比如我要获取一个网站的信息，可以通过requests这个模块快速获取。

三行代码轻松访问豆瓣首页
```
import requests

r = requests.get('https://www.douban.com/')  # 豆瓣首页

print(r.text)                             # 整个网页的文本信息
```
所以说：第三方库非常方便开发，这也就是为什么Python这么强大。

Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Theano、Keras

以上这些都是人工智能领域方向的第三方库，还有很多，不再一一例举。

注意：要使用第三方库，就是看他的官网文档。作为一个程序员，不会看文档，不会看源码。你就废了。

学习笔记：Python 模块

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