Moduler och Paket

Inom programmering är en modul en mjukvarukomponent med en specifik funktionalitet. Till exempel, när man bygger ett ping pong-spel kan en modul ansvara för spel-logiken och en annan modul rita spelet på skärmen. Varje modul består av en separat fil, som kan redigeras oberoende av andra.

Skriva moduler

Moduler i Python är bara Python-filer med .py-tillägg. Modulens namn är detsamma som filnamnet. En Python-modul kan ha ett antal funktioner, klasser eller variabler definierade och implementerade. Exemplet ovan innehåller två filer:

mygame/

• mygame/game.py

• mygame/draw.py

Python-skriptet game.py implementerar spelet. Det använder funktionen draw_game från filen draw.py, eller med andra ord, draw-modulen som implementerar logiken för att rita spelet på skärmen.

Moduler importeras från andra moduler med kommandot import. I detta exempel kan skriptet game.py se ut så här:

Modulen draw kan se ut så här:

I detta exempel importerar game-modulen draw-modulen, vilket gör att den kan använda funktioner som implementerats i den modulen. Funktionen main använder den lokala funktionen play_game för att köra spelet och drar sedan resultatet av spelet med en funktion som implementerats i draw-modulen, kallad draw_game. För att använda funktionen draw_game från draw-modulen behöver vi specificera i vilken modul funktionen är implementerad, med hjälp av punkt-operatören. För att referera till draw_game-funktionen från game-modulen behöver vi importera draw-modulen och sedan anropa draw.draw_game().

När import draw-direktivet körs letar Python-tolkaren efter en fil i katalogen där skriptet kördes med modulnamnet och ett .py-tillägg. I detta fall kommer den att leta efter draw.py. Om den hittas kommer den att importeras. Om den inte hittas kommer den fortsätta att leta efter inbyggda moduler.

Du kanske har lagt märke till att när en modul importeras skapas en .pyc-fil. Detta är en kompilerad Python-fil. Python kompilerar filer till Python-bytecode så att den inte behöver tolka filerna varje gång moduler laddas. Om en .pyc-fil existerar, laddas den istället för .py-filen. Denna process är transparent för användaren.

Importera modulobjekt till det aktuella namnområdet

Ett namnområde är ett system där varje objekt namnges och kan nås i Python. Vi importerar funktionen draw_game till huvudskriptets namnområde genom att använda from-kommandot.

Du kanske har lagt märke till att i detta exempel föregås inte modulnamnet före draw_game, eftersom vi har specificerat modulnamnet med import-kommandot.

Fördelarna med denna notation är att du inte behöver referera till modulen om och om igen. Emellertid kan ett namnområde inte ha två objekt med samma namn, så import-kommandot kan ersätta ett existerande objekt i namnområdet.

Importera alla objekt från en modul

Du kan använda kommandot import * för att importera alla objekt i en modul så här:

Detta kan vara lite riskabelt eftersom ändringar i modulen kan påverka modulen som importerar den, men det är kortare och kräver inte att du specificerar varje objekt du vill importera från modulen.

Anpassat importnamn

Moduler kan laddas under vilket namn du vill. Detta är användbart när du importerar en modul under vissa förhållanden för att använda samma namn i resten av koden.

Till exempel, om du har två draw-moduler med något olika namn, kan du göra följande:

Modulinitialisering

Första gången en modul laddas in i ett körande Python-skript, initialiseras den genom att koden i modulen körs en gång. Om en annan modul i din kod importerar samma modul igen, kommer den inte att laddas igen, så lokala variabler inuti modulen fungerar som en "singleton," vilket betyder att de initialiseras bara en gång.

Du kan sedan använda detta för att initiera objekt. Till exempel:

Utöka modulens sökvägsladdning

Det finns ett par sätt att berätta för Python-tolkaren var den ska leta efter moduler, utöver den förvalda lokala katalogen och inbyggda moduler. Du kan använda miljövariabeln PYTHONPATH för att specificera ytterligare kataloger där moduler ska letas upp som så här:

Detta kör game.py och möjliggör för skriptet att ladda moduler från foo-katalogen, samt den lokala katalogen.

Du kan också använda funktionen sys.path.append. Kör den innan du kör import-kommandot:

Nu har foo-katalogen lagts till i listan över sökvägar där moduler söks.

Utforska inbyggda moduler

Kolla in den fullständiga listan över inbyggda moduler i Pythons standardbibliotek här.

Två mycket viktiga funktioner är praktiska när man utforskar moduler i Python - funktionerna dir och help.

För att importera modulen urllib, som gör det möjligt för oss att läsa data från URL:er, importerar vi modulen:

Vi kan se vilka funktioner som implementeras i varje modul genom att använda funktionen dir:

När vi har hittat den funktion vi vill använda i modulen kan vi läsa mer om den med hjälp av help-funktionen i Python-tolkaren:

Skriva paket

Paket är namnområden som innehåller flera paket och moduler. De är bara kataloger, men med vissa krav.

Varje paket i Python är en katalog som MÅSTE innehålla en speciell fil som heter __init__.py. Denna fil, som kan vara tom, anger att katalogen den befinner sig i är ett Python-paket. På så sätt kan det importeras på samma sätt som en modul.

Om vi skapar en katalog som heter foo, som markerar paketnamnet, kan vi sedan skapa en modul inuti det paketet som heter bar. Sedan lägger vi till filen __init__.py inuti foo-katalogen.

För att använda modulen bar, kan vi importera den på två sätt:

I det första exemplet ovan måste vi använda prefixet foo varje gång vi vill komma åt modulen bar. I det andra exemplet behöver vi inte det, eftersom vi har importerat modulen till vårt moduls namnområde.

Fil __init__.py kan också bestämma vilka moduler paketet exporterar som API, medan andra moduler hålls interna, genom att åsidosätta variabeln __all__ så här:

Exercise

I denna övning, skriv ut en alfabetiskt sorterad lista över alla funktioner i re-modulen som innehåller ordet find.

This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!