Python基础学习-Day30
目录
- 一、导入官方库
- 1.1 标准导入:导入整个库
- 1.2 从库中导入特定项
- 1.3 非标准导入:导入整个库
- 二、模块、包的定义
- 三、使用案例
- 场景1: `main.py` 和 `circle.py` 都在同一目录
- 场景2: `main.py` 和 `circle.py` 都在根目录的子目录 `model/` 下
- 场景3: `main.py` 在根目录,`circle.py` 在子目录 `model/` 下
一、导入官方库
所谓学习python就是学习python常见的基础语法+学习你所处理任务需要用到的第三方库
类别 | 典型库 | 解决的问题 | 学习门槛 |
---|---|---|---|
基础工具 | os 、sys 、json | 操作系统交互、序列化数据(如读写 JSON 文件) | 低 |
科学计算 | numpy 、scipy | 数值计算、线性代数、信号处理 | 中 |
数据分析 | pandas 、matplotlib | 数据清洗、转换、可视化(如绘制折线图、柱状图) | 中 |
Web 开发 | Django 、Flask | 快速搭建 Web 应用(如网站后台、API 接口) | 中高 |
机器学习 | scikit-learn 、TensorFlow | 机器学习算法(分类、回归、深度学习) | 高 |
自动化脚本 | pyautogui 、pytest | 自动化测试、桌面操作自动化(如模拟鼠标键盘操作) | 低 |
网络爬虫 | requests 、Scrapy | 从网页提取数据(需注意反爬机制和法律合规) | 中 |
所以你用到什么学什么库即可。学习python本身就是个伪命题,就像你说学习科目一样,你没说清晰你学习的具体科目是什么,也没说学这个科目的哪些章节,毕竟每个科目都很大-----要有以终为始的思想。
所以学习借助pythob掌握深度学习和机器学习所必备的基础知识和相关工具。
1.1 标准导入:导入整个库
这是最基本也是最常见的导入方式,直接使用import
语句。
# 方式1:导入整个模块
import mathprint("方式1:使用 import math")
print(f"圆周率π的值:{math.pi}")
print(f"2的平方根:{math.sqrt(2)}\n")
1.2 从库中导入特定项
当使用from语法从库中导入特定的函数或类时,这些函数或类就可以在您的代码中直接使用,不需要添加模块名作为前缀。因为在导入时没有包括模块的完整路径,前面也不能加上库名。
# 方式2:导入特定的函数或变量
from math import pi, sqrtprint("方式2:使用 from math import pi, sqrt")
print(f"圆周率π的值:{pi}")
print(f"2的平方根:{sqrt(2)}\n")
类似的写法,如sklearn库很大,直接导入sklearn库会占用电脑大量内存,所以一般只导入你需要的库,
- 如: from sklearn.model_selection import train_test_split
1.3 非标准导入:导入整个库
如下,
● 这将导入math
模块中定义的所有公开函数和变量。
● 和上述from同理,直接调用sin()
、cos()
等,而无需math.
前缀。
虽然 import math和 from math import *看起来都是导入了 math
模块,但它们在导入方式、作用域处理以及对命名空间的影响上有重要的区别。
-
命名空间的污染
import math
:这种方法会将整个math
模块导入到命名空间中,但是需要使用math.
前缀来访问模块内的函数或变量。这种方式保持了命名空间的整洁,因为所有的math
函数和变量都包含在math
这个模块对象中。
from math import *
:这种方法将math
模块中的所有公开的函数和变量导入到当前的命名空间中,可以直接使用这些函数和变量而无需math.
前缀。这种方式可能会导致命名空间污染,特别是当有多个模块都被这样导入时,很容易发生命名冲突。 -
明确性和可维护性
import math
:明确指出了函数和变量来源于math
模块,这对代码的可读性和维护性都是有益的。其他阅读你代码的人可以清楚地看到每个函数的来源,这对大型项目和团队合作尤为重要。
from math import *
:虽然代码看起来更简洁,但这种方法减少了代码的明确性。如果没有足够的上下文,很难判断一个特定的函数是来自math
模块还是其他模块,尤其是当你导入了多个模块时。
print(f"圆周率π的值:{pi}")
上述这些,如果是python内置库,可以直接导入,大部分第三方库都需要先用pip来安装。下面的模块,也就是.py文件,是不需要安装即可调用的。
二、模块、包的定义
模块(Module)
- 本质:以
.py
结尾的单个文件,包含Python代码(函数、类、变量等)。 - 作用:将代码拆分到不同文件中,避免代码冗余,方便复用和维护。
包(Package)
在python里,包就是库
- 本质:有层次的文件目录结构(即文件夹),用于组织多个模块和子包。
- 核心特征:包的根目录下必须包含一个
__init__.py
文件(可以为空),用于标识该目录是一个包。
三、使用案例
若编写一个计算圆面积的代码并保存为 circle.py
,这个文件就是一个模块。
使用时通过 import circle
导入模块,调用其中的函数(如 circle.calculate_area(5)
)。
# circle.py
import mathdef calculate_area(radius):return math.pi * radius ** 2
IDE(如 VSCode 或 PyCharm)通常会将你打开的项目文件夹设为“根目录”(或者说,运行时的工作目录)。Python 在导入模块时,会从这个根目录(以及其他一些标准位置和脚本所在的目录)开始查找。
场景1: main.py
和 circle.py
都在同一目录
目录结构:
项目根目录/
├── main.py
└── circle.py
main.py
内容:
# main.py
from circle import calculate_area
# 或者: import circle (然后用 circle.calculate_area)radius = 5
area = calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")
运行方案:直接在终端python main.py
这里的终端可以通过左上角的查看-终端 打卡,默认的路径是你的项目根目录。
场景2: main.py
和 circle.py
都在根目录的子目录 model/
下
目录结构:
项目根目录/
└── model/├── __init__.py (推荐添加,将 model 目录标记为包)├── main.py└── circle.py
model/main.py
内容:
# model/main.py
from circle import calculate_area
# 或者: import circle (然后用 circle.calculate_area)radius = 5
area = calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")
运行方案:
- 运行命令:python model/main.py
- 进入路径:cd xxx(main的相对路径),然后执行python main.py
(注意如果先cd后,就不能采用第一个命令了)
场景3: main.py
在根目录,circle.py
在子目录 model/
下
目录结构:
项目根目录/
├── main.py
└── model/├── __init__.py (必需添加,将 model 目录标记为一个可导入的包)└── circle.py
main.py
内容:
# main.py
from model.circle import calculate_area
# 或者: from model import circle (然后用 circle.calculate_area,因为此时你是导入了整个模块)radius = 5
area = calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")
运行方案:直接在终端python main.py
场景3
项目根目录/
├── circle2.py
└── utils/├── __init__.py (必需添加,将 model 目录标记为一个可导入的包)└── circle.py
└── model/└── main.py
运行方式
python -m model.main
如果直接使用python model/main.py,会报错,
当使用 python -m model.main 时,Python 会将当前目录(即项目根目录)添加到 sys.path 的开头。
@浙大疏锦行