使用者:Xyy23330121/Python/模組
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我們之前接觸過 import 語句以導入模塊。本章將詳細講解 import 語句的工作方式，如何編寫模塊，以及如何安裝第三方模塊。
任何 .py 的文件都是一個簡單的模塊。為簡單起見，我們新建一個文件夾，在其中放兩個文件：
folder/
MyModule.py
test.py其中 MyModule.py 的內容為：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
var = "变量"
def f(): print("函数")
class C:
def __str__(self): return "类"
而 test.py 的內容為：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import MyModule
print(MyModule.var)
MyModule.f()
obj = MyModule.C()
print(obj)
運行 test.py，輸出為：
变量
函数
类可見，我們可以正常導入之前已經寫過的文件當中的變量、函數以及類。而 MyModule.py 就已經是一個模塊了。
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模塊同類、函數、一般的變量一樣，它也是一個對象。對於該對象的具體操作暫不贅述，這裡僅作為拓展。
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如果一個文件夾具有 __init__.py 文件，則該文件夾會被視為一個模塊（包）。
就像維基學院的頁面可以一個頁面有幾個分頁面一樣，模塊的包也可以一個包包含幾個子包。父包和子包在文件系統中的體現，就是父包是帶有 __init__.py 的父文件夾，而子包是帶有 __init__.py 的、父包文件夾的子文件夾。
這裡我們執行以下步驟以創建一個簡單的包。
- 把上面「簡單模塊」章節中的
MyModule.py重命名為__init__.py - 新建一個
MyModule文件夾，把__init__.py移動進去，形成這樣的結構：
folder/
test.py
MyModule/
__init__.py我們運行 test.py，輸出和上面的「簡單模塊」章節中的內容是一致的。
我們依舊使用上面的示例。如果我們需要導入tkinter中 ttk 子模塊時，應當這樣導入：
import tkinter.ttk
但是，如果用上面的方法進行導入。我們在使用包的內容時，則需要用以下方式，寫明包的全稱來調用包中的東西，比如：
tkinter.ttk.Label(text = "test")
我們有兩種解決方法。第一種是 import ... as ...，第二種是利用 from ... import ...。
類似 from math import trunc 可以讓之後調用 math.trunc 時無需標註包名，直接用 trunc 即可。相對調用也可以用於省略父包的名稱。比如：
from tkinter import ttk
ttk.Label(text = "test") #相比上面的调用，省略了"tkinter."
這對於前綴過長時十分好用。
對於包中的內容而言，支持一種稱作「相對導入」的方式。我們從文件樹開始。
folder/
__init__.py
test.py
MyModule/
__init__.py
test2.py
test3.py
SubModule/
__init__.py
test4.py
MyModule2/
__init__.py
test5.py此時，在 test2.py 中支持以下操作：
from . import test3 #导入test3.py
from .. import test #导入test.py
from .SubModule import test4 #导入test4.py
from ..MyModule2 import test5 #导入test5.py
相對導入是關乎模塊名稱的。我們在導入模塊後，可以用 __name__ 屬性來訪問模塊的名稱，比如：
import tkinter.ttk as ttk
print(ttk.__name__) #输出：tkinter.ttk
而直接被執行的（而非被導入）的文件總會以'__main__' 為名稱。比如我們直接執行以下代碼：
print(__name__) #输出：__main__
相對導入和文件的 __name__ 屬性有關。在導入時，會按照被導入文件的 __name__ 屬性決定相對導入的對象。之所以上面在 test2.py 中的操作可以成功，是因為我們先執行了：
import folder.MyModule.test2
此時，test2.py 的 __name__ 屬性為 folder.MyModule.test2。在導入 test2.py 中代碼時，test2.py 中的內容會按照 test2.py 的 __name__ 屬性，被解釋為：
from . import test3 #"." 被替换为 "folder.MyModule."
from .. import test #".." 被替换为 "folder."
from .SubModule import test4 #"." 被替换为 "folder.MyModule."
from ..MyModule2 import test5 #".." 被替换为 "folder."
若直接運行 test2.py 則 test2.py 的 __name__ 屬性變為了 __main__，此時就不適用於相對導入。使用了相對導入的文件不應該被直接執行。
特別的，對於 folder/__init__.py ，直接用：
from MyModule import test2
也是相對導入。
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由於上面的特性，我們可以通過 __name__ 來判斷文件是否被直接執行。比如：
if __name__ == "__main__":
print("被直接执行")
else:
print("不被直接执行")
此時，可以通過不同的運行狀況，來使用對應的策略。比如：
def times(a,b):
return a*b
if __name__ == "__main__":
print(
times(
float(input("输入两个数字，输出乘法结果。\n第一个数字：")),
float(input("第二个数字："))
))
對於僅有單個 .py 文件組成的模塊，直接執行模塊就是直接執行該 .py 文件。而對於包而言，直接執行模塊時，會執行其目錄中的 __main__.py 文件。
讀者既可以打開包的位置並手動執行其中的 __main__.py，也可以在比如 cmd.exe 中使用以下指令，直接執行已被安裝的包：
python -m PackageName如果一個包中沒有 __main__.py，則那個包就不應被直接執行。
我們也可以從模塊中導入 __main__ 的內容。比如：
folder/
importmain.py
test.py其中 importmain.py 的內容為：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import __main__
def prtvar: print(__main__.var)
而 test.py 的內容為：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import importmain
var = "__main__中的变量"
importmain.prtvar()
運行 test.py，輸出為：
__main__中的变量可以看出，我們在模塊中反過來調用了當時直接運行的文件中的變量。每個直接運行的文件，在運行中，可以被視為以 __main__ 為名稱的模塊。
在模塊中，一些特殊的變量在運行時可能有特殊的效果。如果模塊是包，這些變量應該寫在 __init__.py 里。
在 from Module import * 時，導入的內容名稱列表。比如在 json 模塊中，有：
__all__ = [
'dump', 'dumps', 'load', 'loads',
'JSONDecoder', 'JSONDecodeError', 'JSONEncoder',
]
如果我們使用：
from json import *
相當於：
from json import dump, dumps, load, loads, JSONDecoder, JSONDecodeError, JSONEncoder
如果不設置此項，則默認會導入所有對象（如果是包，還會導入所有子模塊），這會導致運行時間延長，並可能導致一些其它的副作用。
還有一些其它參數可以使用。這些變量在導入時作用不大，但在一些情況下可能有幫助。
| 參數名 | 類型 | 解釋 |
|---|---|---|
| __version__ | 字符串 | 表示模塊版本的字符串 |
| __author__ | 字符串 | 表示模塊作者，經常還包含作者的電子郵箱。比如'Sample Name <Sample@example.com>'
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上面 Python 文檔中所示屬性會在導入時自動寫入，並可以被調用。
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如果每創建一個新項目，都要把之前寫的模塊複製到項目文件夾下，無疑是很麻煩的。我們之前導入 keyword 模塊時，也沒有在項目文件夾中創建 keyword.py。可見，導入模塊不需要把模塊文件放在項目文件夾下。
對於一個語句 import Module，Python 會按先後順序查詢以下內容。
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在運行 Python 時，會先查詢已有的模塊緩存 sys.modules。該緩存保存了已經調用的所有模塊的信息。如果新調用的模塊恰好在這些信息內，則會直接從該信息調用新模塊。
比如，如果之前導入過 MyModule.SubModule ，則 MyModule 和 MyModule.SubModule 都會被寫入緩存中。
如果在緩存中找不到，則會使用查找器來進一步查找。讀者無需詳細了解查找器的內容，簡單來講，查找器會查找：
- 內置模塊
比如keyword、math等。 - 文件路徑
當前運行的文件，其所在文件夾中是否有對應模塊。 - 安裝的模塊路徑
已經安裝的模塊所在的路徑。
以Windows系統為例，默認是安裝在 %AppData%\Python\Python312\site-packages
除 Python 的內置模塊、讀者自己撰寫的模塊之外。Python 社區還提供了許多第三方模塊。
我們一般使用 pip 來安裝第三方模塊。pip 是 Python 附帶的包管理器，我們可以在 cmd.exe 或其它類似的命令行程序中，輸入以下的內容：
pip install numpy並按回車，以安裝第三方的 numpy 模塊。
在安裝之前，讀者應當先了解到第三方庫的具體內容。比如我們希望能找到更快地、進行數字計算的方式，具體有以下幾類方法：
- 搜尋引擎：在搜尋引擎上搜索形如「Python 高效數字計算」的內容。
如果使用谷歌等外國搜尋引擎，還可以搜索這些關鍵詞的英文版本。 - 第三方社區：在 Stack Overflow 或 zhihu 等問答網站上，搜索類似的關鍵詞。
- Python官方的指引：前往 https://www.python.org/ 找到 Use Python for… 章節，並查看其內容。
在搜尋時，要重點關注第三方庫的文檔。文檔會對安裝和使用方法有較為詳細的介紹。有的文檔甚至附帶使用教程。
由於中國大陸的網絡環境過於「良好」，讀者可能出現下載超時等情況導致安裝失敗。為此，有時需要添加額外的安裝參數。
中國大陸內部有許多組織會在自己的伺服器上「託管」一些常用的 Python 包。以清華大學為例，我們可以嘗試使用以下的方式，從清華大學的伺服器下載並安裝 numpy：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy如果讀者可以通過代理伺服器來訪問網際網路，則可以使用以下方法：
pip install --proxy 127.0.0.1:1080 numpy這裡的代理伺服器設置為 127.0.0.1:1080。讀者應當隨著自己的代理伺服器情況自行調整設置。
默認情況下，下載伺服器在 15 秒內沒有響應就會超時。我們可以添加一些參數來修改超時時間：
pip install --timeout 99999 numpy這裡設置為 99999 秒。
以上的參數可以結合起來使用。比如：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --timeout 99999 numpy對於其它的疑難雜症，我們可以輸入以下內容，查看使用幫助：
pip help第三方模塊的文檔許多都是英文，如果讀者有足夠的英文功底，或者能使用翻譯軟體，可以嘗試直接閱讀第三方模塊的官方文檔。如果使用翻譯軟體，最好是對照著中英文來閱讀，因為翻譯可能不準確。
如果沒有足夠的英文功底，讀者就需要到網站上，找到類似本資料的中文學習資料。此時讀者已經經過「搜尋第三方庫」找到了第三方庫的名稱，可以直接上搜尋引擎搜索比如「Python numpy」的內容，社區會為讀者提供幫助的。
如果有照著教程或文檔使用還不了解的內容，讀者可以選擇去 Stack Overflow 等問答網站上求助，也可以自己做一些測試。之前章節中 這個頁面 就是本資料作者進行的測試。