Đối với các chức năng toàn cầu
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Ví dụ: Chạy:
>>> import re
>>> dir[re]
Trả về các chức năng/lớp như:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Một số trong đó thường không có nghĩa là cho việc sử dụng lập trình chung [nhưng bởi chính mô -đun, ngoại trừ trong trường hợp của những người dunderalias như
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
Đây là một ví dụ:
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Tất cả các chức năng và các lớp có dấu gạch dưới đã bị xóa, chỉ còn lại các chức năng được xác định là công khai và do đó có thể được sử dụng thông qua
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
Lưu ý rằng
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
Một trường hợp này là với mô -đun AST:
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
Nếu bạn thoát khỏi trình thông dịch Python và nhập lại, các định nghĩa bạn đã thực hiện [chức năng và biến] sẽ bị mất. Do đó, nếu bạn muốn viết một chương trình dài hơn một chút, bạn nên sử dụng trình soạn thảo văn bản để chuẩn bị đầu vào cho trình thông dịch và chạy nó với tệp đó làm đầu vào thay thế. Điều này được gọi là tạo một kịch bản. Khi chương trình của bạn lâu hơn, bạn có thể muốn chia nó thành một số tệp để bảo trì dễ dàng hơn. Bạn cũng có thể muốn sử dụng một chức năng tiện dụng mà bạn đã viết trong một số chương trình mà không sao chép định nghĩa của nó vào từng chương trình.
Để hỗ trợ điều này, Python có một cách để đặt các định nghĩa vào một tệp và sử dụng chúng trong một tập lệnh hoặc trong một trường hợp tương tác của trình thông dịch. Một tập tin như vậy được gọi là một mô -đun; Các định nghĩa từ một mô -đun có thể được nhập vào các mô -đun khác hoặc vào mô -đun chính [bộ sưu tập các biến mà bạn có quyền truy cập trong tập lệnh được thực thi ở cấp cao nhất và ở chế độ máy tính].
Một mô -đun là một tệp chứa các định nghĩa và câu lệnh Python. Tên tệp là tên mô -đun với hậu tố
>>> import ast
>>> ast.__all__
Traceback [most recent call last]:
File "", line 1, in
AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__'
>>>
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
6.1. Thêm về các mô -đunMore on Modules¶
Một mô -đun có thể chứa các câu lệnh thực thi cũng như các định nghĩa chức năng. Các câu lệnh này được dự định để khởi tạo mô -đun. Chúng chỉ được thực thi ngay lần đầu tiên tên mô -đun gặp trong một câu lệnh nhập. 1 [chúng cũng được chạy nếu tệp được thực thi dưới dạng tập lệnh.]
Mỗi mô -đun có không gian tên riêng, được sử dụng làm không gian tên toàn cầu bởi tất cả các hàm được xác định trong mô -đun. Do đó, tác giả của một mô -đun có thể sử dụng các biến toàn cầu trong mô -đun mà không phải lo lắng về các cuộc đụng độ tình cờ với các biến toàn cầu của người dùng. Mặt khác, nếu bạn biết những gì bạn đang làm, bạn có thể chạm vào các biến toàn cầu của mô -đun với cùng một ký hiệu được sử dụng để chỉ các chức năng của nó,
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
Điều này không giới thiệu tên mô -đun mà từ đó nhập khẩu được thực hiện trong không gian tên cục bộ [vì vậy trong ví dụ,
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a > from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
Điều này nhập tất cả các tên ngoại trừ các tên bắt đầu bằng dấu gạch dưới [
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a >> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'0, thì tên sau
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'0 bị ràng buộc trực tiếp với mô -đun đã nhập.
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
Điều này đang nhập hiệu quả mô -đun theo cùng một cách mà
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'2 sẽ làm, với sự khác biệt duy nhất của nó có sẵn là
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'3.
Nó cũng có thể được sử dụng khi sử dụng
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'4 với các hiệu ứng tương tự:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Ghi chú
Vì lý do hiệu quả, mỗi mô -đun chỉ được nhập một lần cho mỗi phiên phiên dịch. Do đó, nếu bạn thay đổi các mô -đun của mình, bạn phải khởi động lại trình thông dịch - hoặc, nếu nó chỉ là một mô -đun bạn muốn kiểm tra tương tác, hãy sử dụng
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'5, ví dụ:
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'6.
6.1.1. Thực hiện các mô -đun dưới dạng tập lệnhExecuting modules as scripts¶
Khi bạn chạy một mô -đun Python với
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Mã trong mô -đun sẽ được thực thi, giống như khi bạn nhập nó, nhưng với
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a > fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'8. Điều đó có nghĩa là bằng cách thêm mã này vào cuối mô -đun của bạn:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Bạn có thể làm cho tệp có thể sử dụng được dưới dạng tập lệnh cũng như một mô -đun có thể nhập, bởi vì mã phân tích dòng lệnh chỉ chạy nếu mô -đun được thực thi dưới dạng tệp chính của Hồi giáo:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Nếu mô -đun được nhập, mã không được chạy:
Điều này thường được sử dụng để cung cấp giao diện người dùng thuận tiện cho một mô -đun hoặc cho mục đích thử nghiệm [chạy mô -đun dưới dạng tập lệnh thực thi bộ thử nghiệm].
6.1.2. Đường dẫn tìm kiếm mô -đunThe Module Search Path¶
Khi một mô-đun có tên
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'9 được nhập, trình thông dịch lần đầu tiên tìm kiếm một mô-đun tích hợp với tên đó. Các tên mô -đun này được liệt kê trong
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3770. Nếu không tìm thấy, sau đó nó sẽ tìm kiếm một tệp có tên
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3771 trong danh sách các thư mục được đưa ra bởi biến
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3772.
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3772 được khởi tạo từ các vị trí này:
Thư mục chứa tập lệnh đầu vào [hoặc thư mục hiện tại khi không có tệp được chỉ định].
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
4 [danh sách các tên thư mục, có cùng cú pháp với biến shell>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
5].>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
5].Mặc định phụ thuộc vào cài đặt [theo quy ước bao gồm thư mục
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
6, được xử lý bởi mô-đun>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
7].
Thêm chi tiết là khởi tạo của đường dẫn tìm kiếm mô -đun sys.path.The initialization of the sys.path module search path.
Ghi chú
Vì lý do hiệu quả, mỗi mô -đun chỉ được nhập một lần cho mỗi phiên phiên dịch. Do đó, nếu bạn thay đổi các mô -đun của mình, bạn phải khởi động lại trình thông dịch - hoặc, nếu nó chỉ là một mô -đun bạn muốn kiểm tra tương tác, hãy sử dụng
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'5, ví dụ:
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'6.not added to the module search path.
6.1.1. Thực hiện các mô -đun dưới dạng tập lệnhStandard Modules for more information.
Khi bạn chạy một mô -đun Python với“Compiled” Python files¶
Để tăng tốc các mô -đun tải, Python lưu trữ phiên bản biên dịch của mỗi mô -đun trong thư mục
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3779 dưới tên
>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3770, trong đó phiên bản mã hóa định dạng của tệp được biên dịch; Nó thường chứa số phiên bản Python. Ví dụ: trong CPYThon Release 3.3, phiên bản biên dịch của spam.py sẽ được lưu trữ là
>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3771. Quy ước đặt tên này cho phép các mô -đun được biên dịch từ các bản phát hành khác nhau và các phiên bản khác nhau của Python để cùng tồn tại.
Python kiểm tra ngày sửa đổi của nguồn so với phiên bản được biên dịch để xem liệu nó có lỗi thời hay không và cần phải được biên dịch lại. Đây là một quá trình hoàn toàn tự động. Ngoài ra, các mô-đun được biên dịch không phụ thuộc vào nền tảng, vì vậy cùng một thư viện có thể được chia sẻ giữa các hệ thống với các kiến trúc khác nhau.
Python không kiểm tra bộ đệm trong hai trường hợp. Đầu tiên, nó luôn luôn biên dịch lại và không lưu trữ kết quả cho mô -đun được tải trực tiếp từ dòng lệnh. Thứ hai, nó không kiểm tra bộ đệm nếu không có mô -đun nguồn. Để hỗ trợ phân phối không nguồn [chỉ được biên dịch], mô-đun được biên dịch phải nằm trong thư mục nguồn và không được có mô-đun nguồn.
Một số mẹo cho các chuyên gia:
Bạn có thể sử dụng các công tắc
>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
2 hoặc>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
3 trên lệnh Python để giảm kích thước của một mô -đun được biên dịch. Chuyển đổi>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
2 Xóa các câu lệnh khẳng định, công tắc>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
3 sẽ loại bỏ cả hai câu lệnh ASPER và __DOC__. Vì một số chương trình có thể dựa vào việc có những thứ này có sẵn, bạn chỉ nên sử dụng tùy chọn này nếu bạn biết bạn đang làm gì. Các mô -đun tối ưu hóa có thể có thẻ>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
6 và thường nhỏ hơn. Phát hành trong tương lai có thể thay đổi tác động của tối ưu hóa.Một chương trình không chạy nhanh hơn khi nó được đọc từ tệp
>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
7 so với khi nó được đọc từ tệp
9; Điều duy nhất mà các tệp nhanh hơn về các tệp>>> import ast >>> ast.__all__ Traceback [most recent call last]: File "", line 1, in AttributeError: module 'ast' has no attribute '__all__' >>>>>> from fibo import fib, fib2 >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
7 là tốc độ mà chúng được tải.Mô -đun
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
0 có thể tạo các tệp .pyc cho tất cả các mô -đun trong một thư mục.Có nhiều chi tiết hơn về quy trình này, bao gồm biểu đồ dòng chảy của các quyết định, trong PEP 3147.PEP 3147.
6.2. Mô -đun tiêu chuẩnStandard Modules¶
Python đi kèm với một thư viện các mô -đun tiêu chuẩn, được mô tả trong một tài liệu riêng biệt, tài liệu tham khảo thư viện Python [Tài liệu tham khảo thư viện của Hồi giáo sau đây]. Một số mô -đun được xây dựng vào thông dịch viên; Chúng cung cấp quyền truy cập vào các hoạt động không phải là một phần cốt lõi của ngôn ngữ nhưng vẫn được tích hợp, cho hiệu quả hoặc cung cấp quyền truy cập vào các nguyên thủy hệ điều hành như các cuộc gọi hệ thống. Tập hợp các mô -đun như vậy là một tùy chọn cấu hình cũng phụ thuộc vào nền tảng cơ bản. Ví dụ: mô -đun
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3771 chỉ được cung cấp trên các hệ thống Windows. Một mô -đun cụ thể xứng đáng được chú ý:
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3772, được xây dựng thành mọi phiên dịch viên Python. Các biến
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3773 và
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3774 Xác định các chuỗi được sử dụng là lời nhắc chính và phụ:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Hai biến này chỉ được xác định nếu trình thông dịch ở chế độ tương tác.
Biến
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3772 là danh sách các chuỗi xác định đường dẫn tìm kiếm của trình thông dịch cho các mô -đun. Nó được khởi tạo thành một đường dẫn mặc định được lấy từ biến môi trường
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3774 hoặc từ mặc định tích hợp nếu
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3774 không được đặt. Bạn có thể sửa đổi nó bằng cách sử dụng các hoạt động danh sách tiêu chuẩn:
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3774, or from a built-in default if
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3774 is not set. You can modify it using standard list operations:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
6.3. Hàm >>> from fibo import *
>>> fib[500]
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
8The >>> from fibo import *
>>> fib[500]
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377
8 Function¶
Hàm tích hợp
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3778 được sử dụng để tìm ra tên nào một mô-đun xác định. Nó trả về một danh sách các chuỗi được sắp xếp:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Không có đối số,
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3778 liệt kê các tên bạn đã xác định hiện tại:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Lưu ý rằng nó liệt kê tất cả các loại tên: biến, mô -đun, chức năng, v.v.
>>> from fibo import * >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3778 không liệt kê tên của các hàm và biến tích hợp. Nếu bạn muốn một danh sách những người đó, chúng được xác định trong mô -đun tiêu chuẩn
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3772:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
6.4. GóiPackages¶
Các gói là một cách cấu trúc không gian tên mô -đun Python bằng cách sử dụng tên mô -đun chấm chấm chấm. Ví dụ: tên mô -đun
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3773 chỉ định một mô hình con có tên
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3774 trong một gói có tên
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3775. Giống như việc sử dụng các mô-đun giúp các tác giả của các mô-đun khác nhau phải lo lắng về các tên biến toàn cầu của nhau, việc sử dụng tên mô-đun chấm có lưu các tác giả của các gói đa mô-đun như Numpy hoặc Gối không phải lo lắng về tên mô-đun của nhau .
Giả sử bạn muốn thiết kế một bộ sưu tập các mô -đun [một gói trực tuyến] để xử lý thống nhất các tệp âm thanh và dữ liệu âm thanh. Có nhiều định dạng tệp âm thanh khác nhau [thường được nhận ra bởi phần mở rộng của chúng, ví dụ:
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3776,
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3777,
>>> import fibo as fib >>> fib.fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3778], do đó bạn có thể cần tạo và duy trì một bộ sưu tập các mô -đun phát triển để chuyển đổi giữa các định dạng tệp khác nhau. Ngoài ra còn có nhiều hoạt động khác nhau mà bạn có thể muốn thực hiện trên dữ liệu âm thanh [chẳng hạn như trộn, thêm Echo, áp dụng chức năng cân bằng, tạo hiệu ứng âm thanh nhân tạo], do đó, bạn sẽ viết một luồng mô-đun không bao giờ kết thúc để thực hiện những hoạt động này. Ở đây, một cấu trúc có thể cho gói của bạn [được thể hiện dưới dạng hệ thống tập tin phân cấp]:
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Khi nhập gói, Python tìm kiếm thông qua các thư mục trên
>>> fib = fibo.fib >>> fib[500] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 3772 để tìm kiếm thư mục con.
Các tệp
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Người dùng của gói có thể nhập các mô -đun riêng lẻ từ gói, ví dụ:
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Điều này tải mô hình con
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Một cách khác để nhập mô hình con là:
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Điều này cũng tải mô hình con
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Tuy nhiên, một biến thể khác là nhập chức năng mong muốn hoặc biến trực tiếp:
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Một lần nữa, điều này tải mô hình con
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Lưu ý rằng khi sử dụng
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a >> re.__all__ ['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE'] >>>6
Điều này có nghĩa là
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Nếu
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
# Fibonacci numbers module def fib[n]: # write Fibonacci series up to n a, b = 0, 1 while a > import re >>> re.__all__ ['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE'] >>>7
Trong ví dụ này, các mô -đun
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Mặc dù một số mô -đun nhất định được thiết kế để chỉ xuất các tên theo các mẫu nhất định khi bạn sử dụng
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Hãy nhớ rằng, không có gì sai khi sử dụng
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
6.4.2. Tài liệu tham khảo nội bộIntra-package References¶
Khi các gói được cấu trúc thành các gói con [như với gói
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Bạn cũng có thể viết nhập khẩu tương đối, với hình thức
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
>>> import re
>>> re.__all__
['match', 'fullmatch', 'search', 'sub', 'subn', 'split', 'findall', 'finditer', 'compile', 'purge', 'template', 'escape', 'error', 'A', 'I', 'L', 'M', 'S', 'X', 'U', 'ASCII', 'IGNORECASE', 'LOCALE', 'MULTILINE', 'DOTALL', 'VERBOSE', 'UNICODE']
>>>
Lưu ý rằng nhập khẩu tương đối được dựa trên tên của mô -đun hiện tại. Vì tên của mô -đun chính luôn là
>>> fibo.fib[1000] 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 >>> fibo.fib2[100] [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89] >>> fibo.__name__ 'fibo'8, các mô -đun dự định sử dụng làm mô -đun chính của ứng dụng Python phải luôn sử dụng nhập khẩu tuyệt đối.
6.4.3. Các gói trong nhiều thư mụcPackages in Multiple Directories¶
Các gói hỗ trợ thêm một thuộc tính đặc biệt,
'__all__', '_MAXCACHE', '_alphanum_bytes', '_alphanum_str', '_pattern_type', '_pickle', '_subx'
Mặc dù tính năng này không cần thiết, nhưng nó có thể được sử dụng để mở rộng tập hợp các mô -đun được tìm thấy trong một gói.
Chú thích
1Trong thực tế, các định nghĩa chức năng cũng là ‘các câu lệnh được thực hiện; Việc thực hiện định nghĩa hàm cấp mô-đun thêm tên hàm vào không gian tên toàn cầu mô-đun.