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====== 第十章 模块与包 ======

模块和包是Python中组织代码的核心机制。随着程序规模的增长，将代码分割成多个文件和目录变得至关重要。本章将详细介绍模块、包的概念以及如何使用它们来构建可维护的大型项目。

===== 10.1 模块的概念 =====

模块是包含Python代码的文件，以.py为扩展名。模块可以定义函数、类和变量，也可以包含可执行的代码。使用模块可以将大程序分解为可管理的部分，提高代码的可重用性和组织性。

==== 10.1.1 为什么使用模块 ====

模块提供了多种优势：

  * **代码复用**：编写一次，多处使用
  * **命名空间隔离**：避免命名冲突
  * **可维护性**：将相关功能组织在一起
  * **抽象**：隐藏实现细节，暴露清晰接口

==== 10.1.2 创建模块 ====

创建模块非常简单，只需将Python代码保存为.py文件即可。

**文件：math_utils.py**

<code python>
"""数学工具模块 - 提供常用的数学计算功能"""

PI = 3.14159265359
E = 2.71828182846

def factorial(n):
    """计算阶乘"""
    if n < 0:
        raise ValueError("n必须是非负整数")
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    result = 1
    for i in range(2, n + 1):
        result *= i
    return result

def is_prime(n):
    """判断是否为素数"""
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def gcd(a, b):
    """计算最大公约数（欧几里得算法）"""
    while b:
        a, b = b, a % b
    return a

def lcm(a, b):
    """计算最小公倍数"""
    return abs(a * b) // gcd(a, b)

def fibonacci(n):
    """生成斐波那契数列的前n项"""
    if n <= 0:
        return []
    elif n == 1:
        return [0]
    
    fib = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])
    return fib

# 模块级别的代码，在导入时执行
print(f"模块 {__name__} 已加载")
</code>

===== 10.2 导入模块 =====

Python提供了多种导入模块的方式，每种方式适用于不同的场景。

==== 10.2.1 import语句 ====

最基本的方式是使用import语句导入整个模块。

<code python>
import math_utils

# 使用模块中的函数
print(math_utils.factorial(5))      # 输出: 120
print(math_utils.is_prime(17))      # 输出: True
print(math_utils.gcd(48, 18))       # 输出: 6
print(math_utils.PI)                # 输出: 3.14159265359

# 生成斐波那契数列
fib_sequence = math_utils.fibonacci(10)
print(fib_sequence)                 # 输出: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
</code>

==== 10.2.2 from...import语句 ====

从模块中导入特定的函数或变量，可以直接使用而无需模块名前缀。

<code python>
from math_utils import factorial, is_prime, PI

print(factorial(5))                 # 直接调用，无需math_utils.前缀
print(is_prime(17))
print(PI)
</code>

==== 10.2.3 使用别名 ====

使用as关键字为模块或函数指定别名，这在模块名较长或避免命名冲突时特别有用。

<code python>
import math_utils as mu
from math_utils import factorial as fact

print(mu.gcd(48, 18))
print(fact(5))

# 避免与内置math模块冲突
import math
import math_utils as mymath

print(math.pi)                      # 内置math模块
print(mymath.PI)                    # 自定义math_utils模块
</code>

==== 10.2.4 导入所有内容 ====

使用星号(*)导入模块中的所有公共名称，但不推荐这种方式，因为它会污染命名空间。

<code python>
from math_utils import *

print(factorial(5))
print(gcd(48, 18))
print(PI)
</code>

**注意**：星号导入只导入模块的__all__列表中定义的名称，如果没有定义__all__，则导入所有不以 underscore 开头的名称。

===== 10.3 模块搜索路径 =====

当导入模块时，Python按照特定顺序在以下位置搜索：

  1. 当前目录
  2. PYTHONPATH环境变量中的目录
  3. 标准库目录
  4. 第三方包目录（site-packages）

<code python>
import sys

# 查看模块搜索路径
for path in sys.path:
    print(path)

# 动态添加搜索路径
sys.path.append('/path/to/my/modules')
sys.path.insert(0, '/priority/path')  # 添加到最前面
</code>

===== 10.4 模块的特殊属性 =====

==== 10.4.1 __name__属性 ====

__name__属性在模块被直接运行时值为'__main__'，在被导入时为模块名。这常用于编写既可导入又可运行的模块。

<code python>
# 在math_utils.py末尾添加
if __name__ == "__main__":
    # 测试代码，仅在直接运行时执行
    print("运行测试...")
    assert factorial(0) == 1
    assert factorial(5) == 120
    assert is_prime(2) == True
    assert is_prime(4) == False
    assert gcd(48, 18) == 6
    print("所有测试通过！")
</code>

==== 10.4.2 __all__属性 ====

__all__列表定义了当使用"from module import *"时应导入的名称。

<code python>
# 在math_utils.py开头添加
__all__ = ['factorial', 'is_prime', 'gcd', 'lcm', 'fibonacci', 'PI', 'E']
</code>

==== 10.4.3 其他常用属性 ====

<code python>
import math_utils

print(math_utils.__name__)          # 模块名
print(math_utils.__file__)          # 模块文件路径
print(math_utils.__doc__)           # 模块文档字符串
print(dir(math_utils))              # 模块中所有属性和方法
</code>

===== 10.5 包的概念 =====

包是包含多个模块的目录，通过层次化的方式组织代码。包目录必须包含一个__init__.py文件（Python 3.3+可选，但建议保留）。

==== 10.5.1 包的结构 ====

典型的包结构如下：

<code>
myproject/
├── __init__.py
├── core/
│   ├── __init__.py
│   ├── models.py
│   └── utils.py
├── web/
│   ├── __init__.py
│   ├── routes.py
│   └── templates/
└── db/
    ├── __init__.py
    ├── connection.py
    └── queries.py
</code>

==== 10.5.2 __init__.py文件 ====

__init__.py文件在包被导入时执行，常用于：

  * 初始化包级别的变量
  * 控制包的导入行为
  * 简化包的公共接口

**文件：mypackage/__init__.py**

<code python>
"""mypackage - 示例包"""

__version__ = '1.0.0'
__author__ = 'Python Developer'

# 简化导入，让用户可以直接 from mypackage import some_function
from .core.utils import helper_function
from .web.routes import setup_routes

# 定义__all__控制星号导入
__all__ = ['helper_function', 'setup_routes', '__version__']
</code>

===== 10.6 相对导入与绝对导入 =====

==== 10.6.1 绝对导入 ====

从项目的根目录开始的完整导入路径。

<code python>
# 绝对导入
from mypackage.core.models import User
from mypackage.db.connection import Database
</code>

==== 10.6.2 相对导入 ====

使用点号表示相对位置，适用于包内部模块之间的导入。

<code python>
# 在 mypackage/web/routes.py 中
from ..core.models import User      # 上级目录的core模块
from ..db.connection import Database
from .templates import render        # 同级目录的templates模块

# .  当前目录
# .. 上级目录
# ...上上级目录，以此类推
</code>

**注意**：相对导入只能在包内部使用，不能直接运行包含相对导入的模块。

===== 10.7 常用标准库模块 =====

Python标准库包含大量实用的模块：

==== 10.7.1 os模块 - 操作系统接口 ====

<code python>
import os

# 文件和目录操作
print(os.getcwd())                  # 获取当前工作目录
os.chdir('/tmp')                    # 改变工作目录
os.mkdir('newdir')                  # 创建目录
os.makedirs('a/b/c', exist_ok=True) # 递归创建目录
os.remove('file.txt')               # 删除文件
os.rmdir('empty_dir')               # 删除空目录
os.rename('old.txt', 'new.txt')     # 重命名

# 路径操作
path = os.path.join('folder', 'subfolder', 'file.txt')
print(os.path.exists(path))         # 检查路径是否存在
print(os.path.isfile(path))         # 是否为文件
print(os.path.isdir(path))          # 是否为目录
print(os.path.basename(path))       # 文件名
print(os.path.dirname(path))        # 目录名
print(os.path.splitext(path))       # 分离扩展名

# 环境变量
print(os.environ.get('HOME'))
os.environ['MY_VAR'] = 'value'
</code>

==== 10.7.2 sys模块 - 系统相关 ====

<code python>
import sys

print(sys.version)                  # Python版本
print(sys.platform)                 # 平台标识
print(sys.argv)                     # 命令行参数
sys.exit(0)                         # 退出程序

# 标准输入输出
sys.stdout.write('Hello\\n')
sys.stderr.write('Error message\\n')
</code>

==== 10.7.3 datetime模块 - 日期时间 ====

<code python>
from datetime import datetime, date, timedelta
import time

# 当前时间
now = datetime.now()
print(now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

# 创建特定日期
d = date(2024, 1, 1)
print(d.weekday())                  # 星期几 (0=周一)

# 时间差
delta = timedelta(days=5, hours=3)
future = now + delta
past = now - delta

# 时间戳转换
timestamp = time.time()
dt_from_ts = datetime.fromtimestamp(timestamp)
</code>

==== 10.7.4 json模块 - JSON处理 ====

<code python>
import json

data = {
    'name': '张三',
    'age': 30,
    'skills': ['Python', 'JavaScript'],
    'address': {
        'city': '北京',
        'zipcode': '100000'
    }
}

# 编码为JSON字符串
json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_str)

# 写入文件
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# 解码JSON
parsed = json.loads(json_str)

# 从文件读取
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data_from_file = json.load(f)
</code>

===== 10.8 第三方包管理 =====

==== 10.8.1 pip包管理器 ====

pip是Python的标准包管理工具。

<code bash>
# 安装包
pip install requests
pip install numpy pandas matplotlib

# 指定版本
pip install requests==2.28.1
pip install 'requests>=2.28.0'

# 从requirements.txt安装
pip install -r requirements.txt

# 卸载包
pip uninstall requests

# 列出已安装包
pip list
pip freeze

# 显示包信息
pip show requests
</code>

==== 10.8.2 requirements.txt ====

记录项目依赖及其版本：

<code>
requests==2.28.1
numpy>=1.21.0
pandas>=1.3.0
matplotlib>=3.4.0
</code>

生成requirements.txt：

<code bash>
pip freeze > requirements.txt
</code>

===== 10.9 虚拟环境 =====

虚拟环境用于隔离不同项目的依赖。

==== 10.9.1 venv模块 ====

<code bash>
# 创建虚拟环境
python -m venv myenv

# 激活虚拟环境
# Linux/Mac:
source myenv/bin/activate
# Windows:
myenv\\Scripts\\activate

# 退出虚拟环境
deactivate
</code>

==== 10.9.2 conda环境 ====

<code bash>
# 创建环境
conda create -n myenv python=3.11

# 激活环境
conda activate myenv

# 退出环境
conda deactivate

# 删除环境
conda remove -n myenv --all
</code>

===== 10.10 模块发布 =====

将模块打包发布到PyPI供他人使用。

==== 10.10.1 项目结构 ====

<code>
mypackage/
├── mypackage/
│   ├── __init__.py
│   └── module.py
├── tests/
│   └── test_module.py
├── setup.py
├── README.md
├── LICENSE
└── MANIFEST.in
</code>

==== 10.10.2 setup.py配置 ====

<code python>
from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='mypackage',
    version='1.0.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'requests>=2.25.0',
        'numpy>=1.20.0',
    ],
    author='Your Name',
    author_email='your@email.com',
    description='A short description',
    long_description=open('README.md').read(),
    long_description_content_type='text/markdown',
    url='https://github.com/username/mypackage',
    classifiers=[
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'License :: OSI Approved :: MIT License',
        'Operating System :: OS Independent',
    ],
    python_requires='>=3.8',
)
</code>

==== 10.10.3 构建和发布 ====

<code bash>
# 安装构建工具
pip install setuptools wheel twine

# 构建包
python setup.py sdist bdist_wheel

# 上传到PyPI测试环境
python -m twine upload --repository testpypi dist/*

# 上传到正式PyPI
python -m twine upload dist/*
</code>

===== 10.11 命名空间包 =====

Python 3.3+支持命名空间包，允许将一个大包分割到多个目录。

<code python>
# 无需__init__.py的命名空间包
# 项目结构：
# /path1/ns/pkg1.py
# /path2/ns/pkg2.py

import sys
sys.path.extend(['/path1', '/path2'])

import ns.pkg1
import ns.pkg2
</code>

===== 10.12 本章习题 =====

**习题1：模块创建**

创建一个string_utils.py模块，包含以下函数：
  * reverse_string(s) - 反转字符串
  * count_vowels(s) - 统计元音字母数量
  * is_palindrome(s) - 判断是否为回文
  * word_count(s) - 统计单词数量
  * to_camel_case(s) - 下划线命名转驼峰命名

编写适当的文档字符串和__all__列表。

**习题2：包结构**

为一个小型电商系统设计包结构，包含：
  * 用户管理模块（注册、登录、资料）
  * 商品管理模块（商品信息、库存）
  * 订单管理模块（购物车、下单、支付）
  * 工具模块（邮件、短信、日志）

绘制目录结构图并实现基本的__init__.py文件。

**习题3：导入练习**

给定以下包结构：

<code>
project/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── config.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   ├── helpers.py
│   └── validators.py
└── tests/
    └── test_helpers.py
</code>

写出在以下情况下正确的导入语句：
  1. 在app/main.py中导入utils/helpers.py的函数
  2. 在utils/helpers.py中导入app/config.py的配置
  3. 在tests/test_helpers.py中导入utils/helpers.py

**习题4：实际应用**

创建一个命令行工具包cli_tools，包含：
  * cli_tools/file_ops.py - 文件批量处理（重命名、复制、删除）
  * cli_tools/text_ops.py - 文本处理（搜索替换、统计）
  * cli_tools/__main__.py - 入口点，支持命令行参数

实现功能并确保可以通过"python -m cli_tools"运行。

**习题5：虚拟环境实践**

创建一个新的虚拟环境，安装以下包并生成requirements.txt：
  * requests
  * beautifulsoup4
  * lxml
  * pillow

编写一个脚本，自动检查并安装requirements.txt中的所有依赖。

===== 10.13 总结 =====

本章学习了：

  * **模块**：Python代码的组织单元，通过import语句使用
  * **导入方式**：import、from...import、别名、星号导入
  * **模块搜索路径**：sys.path控制模块查找位置
  * **特殊属性**：__name__、__all__、__file__等的用途
  * **包**：层次化的模块组织方式，使用__init__.py初始化
  * **相对导入与绝对导入**：包内部模块间的引用方式
  * **标准库模块**：os、sys、datetime、json等常用模块
  * **包管理**：pip的使用和requirements.txt
  * **虚拟环境**：venv和conda环境管理
  * **模块发布**：打包和发布到PyPI的流程

掌握模块和包的使用是编写专业Python代码的基础，良好的代码组织能够显著提高项目的可维护性和协作效率。