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前言

Python模块与包：构建高效代码的基石
在Python编程世界中，模块(Module)和包(Package)是组织代码的基础架构，它们如同建筑中的砖瓦，为构建可维护、可复用的软件系统提供了坚实基础。随着项目规模的扩大，合理地使用模块和包能够帮助我们：

1. ​​实现代码复用​​ - 避免重复造轮子，将常用功能封装为独立模块
2. ​​提高可维护性​​ - 通过逻辑分层使代码结构清晰明了
3. ​​支持协作开发​​ - 不同开发者可以并行工作在各自的模块中
4. ​​管理命名空间​​ - 避免命名冲突，保持代码整洁

Python的标准库本身就是由数百个精心设计的模块和包组成，它们展示了如何有效地组织代码。从简单的脚本到复杂的应用程序，理解模块和包的工作原理是每位Python开发者成长道路上的必经之路。
本章将深入探讨Python模块和包的核心概念、使用方法和最佳实践，帮助您掌握这项提升代码质量的关键技能。无论您是初学者希望理解import语句的奥秘，还是有经验的开发者想要创建自己的可分发包，这里都将为您提供实用的指导和深入的见解。

💡一、模块

💼1.1.模块的定义

在前面的几个章节中我们基本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
为此 Python 提供了一个办法，把这些定义存放在文件中，为一些脚本或者交互式的解释器实例使用，这个文件被称为模块。
Python 中的模块（Module）是一个包含 Python 定义和语句的文件，文件名就是模块名加上.py 后缀。
模块可以包含函数、类、变量以及可执行的代码。通过模块，我们可以将代码组织成可重用的单元，便于管理和维护。

📁1.2.模块的作用

• 代码复用：将常用的功能封装到模块中，可以在多个程序中重复使用。
• 命名空间管理：模块可以避免命名冲突，不同模块中的同名函数或变量不会互相干扰。
• 代码组织：将代码按功能划分到不同的模块中，使程序结构更清晰。

下面是一个使用 python 标准库中模块的例子。

#!/usr/bin/python3
# 文件名: using_sys.pyimport sysprint('命令行参数如下:')
for i in sys.argv:print(i)print('\n\nPython 路径为：', sys.path, '\n')

1. import sys 引入 python 标准库中的 sys.py 模块；这是引入某一模块的方法。
2. sys.argv 是一个包含命令行参数的列表。
3. sys.path 包含了一个 Python 解释器自动查找所需模块的路径的列表。

📂1.3.import 语句

想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：

import module1[, module2[,... moduleN]

当解释器遇到 import 语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。
搜索路径时一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块 support，需要把命令放在脚本的顶端：

#!/usr/bin/python3
# Filename: support.pydef print_func( par ):print ("Hello : ", par)return

test.py 引入 support 模块：

#!/usr/bin/python3
# Filename: test.py# 导入模块
import support# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Runoob")

一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次 import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。
当我们使用 import 语句的时候，Python 解释器是怎样找到对应的文件的呢？
这就涉及到 Python 的搜索路径，搜索路径是由一系列目录名组成的，Python 解释器就依次从这些目录中去寻找所引入的模块。

📆1.4.模块的搜索路径

当导入一个模块时，Python 会按照以下顺序查找模块：

1. 当前目录。
2. 环境变量 PYTHONPATH 指定的目录。
3. Python 标准库目录。
4. .pth文件中指定的目录。

搜索路径是在 Python 编译或安装的时候确定的，安装新的库应该也会修改。搜索路径被存储在 sys 模块中的 path 变量，做一个简单的实验，在交互式解释器中，输入以下代码：

>>> import sys
>>> sys.path
['', '/usr/lib/python3.4', '/usr/lib/python3.4/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python3.4/lib-dynload', '/usr/local/lib/python3.4/dist-packages', '/usr/lib/python3/dist-packages']
>>> 

sys.path 输出是一个列表，其中第一项是空串 ‘’，代表当前目录（若是从一个脚本中打印出来的话，可以更清楚地看出是哪个目录），亦即我们执行 python 解释器的目录（对于脚本的话就是运行的脚本所在的目录）。
因此若像我一样在当前目录下存在与要引入模块同名的文件，就会把要引入的模块屏蔽掉。
了解了搜索路径的概念，就可以在脚本中修改 sys.path 来引入一些不在搜索路径中的模块。
现在，在解释器的当前目录或者 sys.path 中的一个目录里面来创建一个 fibo.py 的文件，代码如下：

# 斐波那契(fibonacci)数列模块def fib(n):    # 定义到 n 的斐波那契数列a, b = 0, 1while b < n:print(b, end=' ')a, b = b, a+bprint()def fib2(n): # 返回到 n 的斐波那契数列result = []a, b = 0, 1while b < n:result