Система импорта в Python.
Оператор import является наиболее распространенным способом вызова определений модуля, но это не единственный способ. Такие функции, как importlib.import_module() и встроенная функция __import__() также могут быть использованы для вызова механизма импорта.
Прямой вызов функции __import__() выполняет только поиск модуля и, если он найден, операцию инициализации модуля. Только оператор import выполняет операцию привязки имени к пространству имен вызывающей стороны.
importlib
Спецификация инструкции import в Python.
Базовая инструкция `import`, без оператора `from`, выполняется в два этапа. Поиск модуля, загрузка и инициализация его при необходимости. Определение имени или имён, в локальном пространстве имен, для области, в которой выполняется инструкция import.
Определение модуля и его импорт в Python.
Конструкция импорта import modulle as name в Python.
Содержимое модуля можно импортировать из определения функции. В этом случае импорт не выполняется до тех пор, пока не будет вызвана функция
Конструкция импорта from modulle import names в Python.
Альтернативная форма инструкции `import` позволяет импортировать отдельные объекты из модуля непосредственно в область видимости вызывающего объекта (другого модуля или скрипта)
Конструкция импорта from modulle import name as alt_name в Python.
Можно импортировать отдельные объекты модуля, но ввести их в глобальную область видимости скрипта с альтернативными именами
Как Python ищет импортируемый модуль
Каталог, из которого был запущен скрипт. Список каталогов, содержащихся в переменной окружения `PYTHONPATH`. Список каталогов, настроенных во время установки Python.
Список имен, определенных в модуле Python.
Встроенная функция `dir()` возвращает список определенных имен в пространстве имен. Если задан аргумент, который является именем модуля, `dir()` перечисляет имена, определенные в модуле.
Выполнение модуля как скрипта в Python.
Когда файл `.py` импортируется как модуль, Python устанавливает специальную переменную `__name__` в имя модуля. Однако, если файл выполняется как автономный сценарий, `__name__` устанавливается в строку `__main__`.
Перезагрузка модуля в Python.
Если в модуль вносятся изменения то его нужно перезагружать, что бы изменения вступили в силу. Для этого нужно либо перезапустить интерпретатор, либо использовать функцию `importlib.reload()` из модуля `importlib`
Пакеты модулей в Python.
Пакеты позволяют иерархически структурировать пространство имен модуля с использованием точечной нотации. Точно так же, как модули помогают избежать коллизий между именами глобальных переменных, пакеты помогают избежать коллизий между именами модулей
Файл пакета __init__.py в Python.
Если файл с именем __init__.py присутствует в каталоге пакета, то он вызывается при импорте пакета или модуля в пакете. Это может быть использовано для выполнения кода инициализации пакета, например инициализации данных уровня пакета.
Переменная __all__ в пакетах и модулях в Python.
Если `__init__.py` файл в каталоге пакета содержит список с именем `__all__`, он считается списком модулей, которые должны быть импортированы при обнаружении инструкции `from
Переменная пакета __path__ в Python.
Атрибут пакета `__path__` используется при импорте его подпакетов. В механизме импорта он работает почти так же, как `sys.path` и предоставление списка местоположений для поиска модулей во время импорта.
Относительный импорт пакетов в Python.
Относительный импорт использует опережающие точки.
Вложенные подпакеты в Python.
Пакеты могут содержать вложенные подпакеты произвольной глубины. Для отделения имени пакета от имени вложенного пакета используется дополнительная точечная нотация
Пространства имен пакета в Python.
В настоящее время Python предоставляет pkgutil.extend_path для обозначения пространства имен пакета. `setuptools` предоставляет аналогичную функцию с именем `pkg_resources.declare_namespace`.
Настройка доступа к атрибутам модуля в Python.
Специальные имена __getattr__ и __dir__ также могут использоваться для настройки доступа к атрибутам модуля. Функция __getattr__ на уровне модуля должна принимать один аргумент, который является именем атрибута, и возвращать вычисленное значение или вызывать AttributeError.
Создание и импорт модулей
На предыдущих занятиях мы с вами иногда подключали сторонние модули для расширения базовой функциональности языка Python. И делали это так:
то есть, писали ключевое слово import, после которого указывали название модуля:
или, можно сделать так:
Но что такое модуль? В самом простом случае – это набор конструкций языка Python, например, набор часто используемых функций. Так, подключая модуль math, мы получаем доступ к тригонометрическим функциям:
И, потом можем вызвать их по следующему синтаксису:
И при запуске увидим значение косинуса при угле в 0,7 радиан.
Но зачем нужны модули? Дело в том, что при создании крупных проектов стараются предельно упрощать процесс разработки программ. И один из методов здесь – это декомпозиция большой задачи на множество более мелких, которые, как правило, можно реализовать независимо друг от друга. Представьте, например, что нам нужно создать программу по распознаванию лиц и разработчики решили для этого использовать нейронную сеть. Тогда программу в целом можно (упрощенно) представить следующими модулями.
При этом каждый модуль может включать (подключать) другие вспомогательные модули, образуя сложную иерархическую архитектуру программы.
Кроме того, модули бывают полезны, когда предполагается часто использовать определенный функционал в своих проектах. Не случайно язык Python поставляется с набором стандартных модулей, таких как math, random, sys и другие. Они значительно облегчают разработку самых разных программ. Их полный набор можно посмотреть на сайте https://docs.python.org/3/library/ или выполнить поиск на ресурсе https://pypi.org.
Давайте теперь подробнее посмотрим как подключаются и создаются модули в Python. Начнем с того, что мы хотим создать свой собственный модуль. Для этого создадим файл в том же каталоге, что и файл ex1.py и назовем его
Содержимое этого файла будет состоять из одной константы и трех функций:
Все, наш модуль создан. Теперь подключим его в нашей программе:
Обратите внимание, мы указываем имя файла нашего модуля без расширения py. То есть, имя файла – это и есть имя модуля. Далее, вызовем из него функцию, допустим, sum:
Здесь мы указали сначала имя модуля, поставили точку и затем, имя функции. То же самое, если требуется обратиться к отдельной переменной:
Откуда появилось mymath и что это такое? В действительности, это так называемое, пространство имен, которое автоматически создается при подключении модуля. И в этом пространстве определены все функции и переменные, чтобы избежать возможных конфликтов с другими подобными функциями. Например, в Python уже существует функция sum, но наш вариант из модуля mymath никак не повлияет на ее работоспособность. Вот для этого и нужны пространства имен.
Если же мы не хотим создавать нового пространства имен, то можно импортировать элементы модуля по следующему правилу:
В этом случае будет доступна только указанная функция sum модуля mymath. Причем, для ее использования уже не нужно писать название модуля, а просто вызвать ее по имени:
А вот другие элементы, например, переменная PI:
будет недоступна, т.к. не была импортирована. Если нужно импортировать таким образом несколько функций или переменных, то следует их перечислить через запятую:
или, для получения всего содержимого, записать звездочку:
Но, используя такой способ, можно столкнуться с конфликтом имен уже существующих переменных и функций с тем же именем. В нашем случае функция sum перекрывает стандартную функцию sum и прежняя уже недоступна. Чтобы такого не происходило можно указывать алиас (псевдоним) импортируемого элемента:
И к нашей функции мы можем теперь обратиться через этот алиас:
Тогда переменная PI доступна по своему имени, а функция sum по имени my_sum.
Если мы наш файл mymath.py поместим, например, в подкаталог lib, то при импорте указываем его следующим образом:
Если же импортируем непосредственно:
то будет сформировано пространство имен lib.mymath:
А теперь давайте посмотрим на особенности операции импорта. Предположим, что импортируем наш модуль
затем, меняем значение переменной:
и снова импортируем модуль:
выводим полученное значение:
и видим значение 3, а не 3,1415. Почему так произошло? Почему данные не обновились при повторном импорте? Дело в том, что Python в целях оптимизации импортирует каждый отдельный модуль только один раз и затем уже не меняет. Поэтому значение переменной PI осталось неизменным. Однако, модуль можно принудительно перезагрузить, используя вспомогательный модуль. В Python версии 3.4 и выше – это importlib:
Теперь, мы видим обновленное значение 3,1415.
Далее, когда мы импортируем данные с использованием from:
то они буквально копируются в глобальную область видимости нашей программы ex1.py. То есть, здесь идет создание новой переменной PI с соответствующим значением. В этом легко убедиться. Давайте импортируем модуль еще раз:
и изменим это значение:
выведем переменные в консоль:
Видите? Изменение переменной PI никак не затронуло переменную mymath.PI, т.к. это две совершенно разные переменные.
Но если подобную операцию выполнить с переменной, которая ссылается на изменяемый тип данных, например, список:
то ситуация кардинально меняется. Добавим этот список в наш модуль и запишем такую программу:
На выходе получаем одинаковые списки. Но если мы изменим один из них:
то это скажется и на изменении другого! То есть, изменяемые типы данных не копируются и обе переменные ar и mymath.ar ссылаются на один и тот же список.
Чтобы убедиться в этом окончательно, давайте вместо списка запишем кортеж:
Это неизменяемый тип, следовательно, должны при импортах получать копии, проверим:
Да, теперь изменение одного не ведет к изменению другого. Вот этот момент с импортом данных следует иметь в виду.
Далее, в Python имеется полезная функция
которая возвращает имена всех данных, которые импортируются с указанным модулем. Например, вот такая программа:
Отобразит в консоли следующий список имен:
[‘PI’, ‘__builtins__’, ‘__cached__’, ‘__doc__’, ‘__file__’, ‘__loader__’, ‘__name__’, ‘__package__’, ‘__spec__’, ‘ar’, ‘max2’, ‘max3’, ‘sum’]
Здесь помимо наших переменных PI, ar и функций max2, max3, sum имеется еще набор служебных переменных.
Задания для самоподготовки
1. Создайте модуль с двумя функциями, которые бы вычисляли периметр и площадь прямоугольника. Подключите этот модуль к основной программе и вызовите эти функции с аргументами, введенные с клавиатуры.
2. Задайте в модуле словарь, в котором ключами являются английские слова, а значениями соответствующие русские (переводы). Также добавьте необходимые функции для добавления и удаления новых слов в этом словаре. Импортируйте этот модуль в основную программу и реализуйте мини-словарь со следующим меню (функционалом):
1. Перевести слово
2. Добавить слово
3. Удалить слово
4. Завершить работу
Попробуйте развить идею словаря и добавьте возможность автоматического сохранения и считывания данных из файла (в файле сохраняется словарь целиком).
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#10. Основные методы строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#20. Оператор цикла while
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#41. Рекурсивные функции
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#44. Замыкания в Python
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#54. Выражения генераторы
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта
Импорт модулей
Введение
Примеры
Импорт модуля
Используйте import заявление:
Вы можете импортировать модуль и назначить ему другое имя:
Также возможно импортировать функцию из модуля:
Чтобы импортировать определенные функции глубже в модуль, оператор точки может быть использован только на левой стороне import ключевого слова:
В общем import предоставит вам пространство имен.
Многократный импорт может быть выполнен в одной строке:
Ключевые слова и синтаксис, показанные выше, также могут использоваться в комбинациях:
Импорт определенных имен из модуля
Вместо импорта всего модуля вы можете импортировать только указанные имена:
Еще один пример ниже (аналогичный приведенному выше):
Следующий пример вызовет ошибку, потому что мы не импортировали модуль:
Импорт всех имен из модуля
Внимание: Если функция с тем же именем уже определена или импортирована, он будет перезаписан. Почти всегда импортировать только конкретные имена from math import sqrt, ceil является рекомендуемым способом:
оба терпят неудачу с:
Специальная переменная __all__
Дан следующий модуль:
Только imported_by_star импортируется при использовании from mymodule import * :
Тем не менее, not_imported_by_star может быть импортирован в явном виде:
Программный импорт
Чтобы импортировать модуль через вызов функции, используйте модуль `importlib` (включен в Python начиная с версии 2.7): import importlib random = importlib.import_module (» random «) Функция` importlib.import_module () `также импортирует Подмодуль пакета напрямую: collection_abc = importlib.import_module («collection.abc»)
Для более старых версий Python, используйте imp модуль. Используйте функцию imp.find_module и imp.load_module выполнять программный импорт.
Взятые из стандартной документации библиотеки
Импорт модулей из произвольного расположения файловой системы
Правила PEP8 для импорта
Некоторые рекомендуемые PEP8 принципы стиля для импорта:
Импорт должен быть в отдельных строках:
Порядок импорта в верхней части модуля выглядит следующим образом:
Импорт подмодулей
__import __ () функция
Эту функцию также можно использовать для указания пути к файлу модуля
Повторный импорт модуля
При использовании интерактивного переводчика вы можете перезагрузить модуль. Это может быть полезно, если вы редактируете модуль и хотите импортировать новейшую версию, или если вы исправили элемент существующего модуля и хотите отменить изменения.
Это потому, что интерпретатор регистрирует каждый импортируемый вами модуль. И когда вы пытаетесь повторно импортировать модуль, интерпретатор видит его в реестре и ничего не делает. Так трудный путь реимпортировать является использование import после удаления соответствующего пункта из реестра:
Но есть более простой и простой способ.
Python 2
Использование reload функции:
импорт math math.pi = 3 печать (math.pi) # 3 перезагрузка (математика) печать (math.pi) # 3.141592653589793
Python 3
reload функция перешла к importlib :
import math math.pi = 3 print (math.pi) # 3 из importlib import reload перезагрузить (math) печать (math.pi) # 3.141592653589793
Синтаксис
Параметры
Примечания
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Модуль asyncio
Сортировка по убыванию и возрастанию
Введение Примеры Получение минимума или максимума нескольких значений min(7,2,1,5) # Output: 1 max(7,2,1,5) # Output: 7 Использование ключевого аргумента Нахождение минимума / максимума последовательности последовательностей возможно: list_of_tuples = [(0, 10), (1, 15), (2, 8)] min(list_of_tuples) # Output: (0, 10)
