Python có thủ tục không?
In Python, you use the 44 keyword to make code in one module available in another. Imports in Python are important for structuring your code effectively. Using imports properly will make you more productive, allowing you to reuse code while keeping your projects maintainable Show
This tutorial will provide a thorough overview of Python’s 44 statement and how it works. The import system is powerful, and you’ll learn how to harness this power. While you’ll cover many of the concepts behind Python’s import system, this tutorial is mostly example driven. You’ll learn from several code examples throughoutTrong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách
Xuyên suốt hướng dẫn, bạn sẽ thấy các ví dụ về cách chơi với bộ máy nhập Python để hoạt động hiệu quả nhất. Mặc dù tất cả mã được hiển thị trong hướng dẫn, nhưng bạn cũng có thể tải xuống bằng cách nhấp vào hộp bên dưới Lấy mã nguồn. Nhấp vào đây để lấy mã nguồn mà bạn sẽ sử dụng để tìm hiểu về hệ thống nhập Python trong hướng dẫn này Python cơ bản >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 44Mã Python được tổ chức thành cả mô-đun và gói. Phần này sẽ giải thích chúng khác nhau như thế nào và bạn có thể làm việc với chúng như thế nào Ở phần sau của hướng dẫn, bạn sẽ thấy một số cách sử dụng nâng cao và ít được biết đến của hệ thống nhập của Python. Tuy nhiên, hãy bắt đầu với những điều cơ bản. nhập mô-đun và gói Loại bỏ các quảng cáomô-đuncon trăn. thuật ngữ org định nghĩa mô-đun như sau
Trong thực tế, một mô-đun thường tương ứng với một tệp 47 chứa mã PythonSức mạnh thực sự của các mô-đun là chúng có thể được nhập và sử dụng lại trong mã khác. Xem xét ví dụ sau >>>
Trong dòng đầu tiên, 48, bạn nhập mã trong mô-đun 49 và cung cấp mã đó để sử dụng. Ở dòng thứ hai, bạn truy cập biến 50 trong mô-đun 49. 49 là một phần của thư viện chuẩn của Python, có nghĩa là nó luôn có sẵn để nhập khi bạn chạy PythonLưu ý rằng bạn viết 53 và không chỉ đơn giản là 50. Ngoài vai trò là một mô-đun, 49 hoạt động như một không gian tên giữ tất cả các thuộc tính của mô-đun lại với nhau. Không gian tên rất hữu ích để giữ cho mã của bạn dễ đọc và có tổ chức. Theo lời của Tim Peters
Bạn có thể liệt kê nội dung của một không gian tên với 56>>>
Sử dụng 56 mà không có bất kỳ đối số nào sẽ hiển thị những gì trong không gian tên chung. Để xem nội dung của không gian tên 49, bạn sử dụng 59Bạn đã thấy cách sử dụng đơn giản nhất của 44. Tuy nhiên, có nhiều cách khác để sử dụng nó cho phép bạn nhập các phần cụ thể của mô-đun và đổi tên mô-đun khi bạn nhập mô-đun đóĐoạn mã sau chỉ nhập biến 50 từ mô-đun 49>>> 1Lưu ý rằng nơi này đặt 50 trong không gian tên chung chứ không phải trong không gian tên 49Bạn cũng có thể đổi tên các mô-đun và thuộc tính khi chúng được nhập >>> 4Để biết thêm chi tiết về cú pháp nhập mô-đun, hãy xem Mô-đun và Gói Python – Giới thiệu góiBạn có thể sử dụng một gói để tổ chức thêm các mô-đun của mình. con trăn. thuật ngữ org định nghĩa gói như sau
Note that a package is still a module. As a user, you usually don’t need to worry about whether you’re importing a module or a package In practice, a package typically corresponds to a file directory containing Python files and other directories. To create a Python package yourself, you create a directory and a file named 66 inside it. The 66 file contains the contents of the package when it’s treated as a module. It can be left emptyNote. Directories without an 66 file are still treated as packages by Python. However, these won’t be regular packages, but something called namespace packages. You’ll learn more about them laterIn general, submodules and subpackages aren’t imported when you import a package. However, you can use 66 to include any or all submodules and subpackages if you want. To show a few examples of this behavior, you’ll create a package for saying 70 in a few different languages. The package will consist of the following directories and files 1Each country file prints out a greeting, while the 66 files selectively import some of the subpackages and submodules. The exact contents of the files are as follows 3Note that 72 imports only 73 and not 74. Similarly, 75 doesn’t import anything, while 76 imports 77 and 78 but not 79. Each country module will print a greeting when it’s importedLet’s play with the 80 package at the interactive prompt to get a better understanding of how the subpackages and submodules behave>>> 3When 74 is imported, the 82 and 83 modules are imported as well. You can see this because the country modules print a greeting when they’re imported>>> 7The 75 file is empty. This means that importing the 85 package creates the namespace but has no other effect>>> 0Remember, importing a module both loads the contents and creates a namespace containing the contents. The last few examples show that it’s possible for the same module to be part of different namespaces Technical Detail. The module namespace is implemented as a Python dictionary and is available at the 86 attribute>>> 2Bạn hiếm khi cần tương tác trực tiếp với 86Tương tự, không gian tên toàn cục của Python cũng là một từ điển. Bạn có thể truy cập nó thông qua 88Việc nhập các gói con và mô-đun con trong tệp 66 là khá phổ biến để cung cấp chúng dễ dàng hơn cho người dùng của bạn. Bạn có thể xem một ví dụ về điều này trong gói 90 phổ biếnLoại bỏ các quảng cáoNhập khẩu tuyệt đối và tương đốiNhớ lại mã nguồn của 72 trong ví dụ trước 0Bạn đã từng thấy các câu lệnh của 92 chẳng hạn như 93, nhưng dấu chấm ( 94) trong 95 có nghĩa là gì?Dấu chấm đề cập đến gói hiện tại và câu lệnh là một ví dụ về nhập tương đối. Bạn có thể đọc nó là “Từ gói hiện tại, nhập gói phụ 73. ”Có một câu lệnh nhập tuyệt đối tương đương trong đó bạn đặt tên rõ ràng cho gói hiện tại 1Trên thực tế, tất cả các lần nhập trong 80 có thể đã được thực hiện rõ ràng với các lần nhập tuyệt đối tương tựNhập tương đối phải ở dạng 92 và vị trí bạn đang nhập phải bắt đầu bằng dấu chấmThe PEP 8 style guide recommends using absolute imports in general. However, relative imports are an alternative for organizing package hierarchies. Để biết thêm thông tin, hãy xem Nhập tuyệt đối và tương đối trong Python Python’s Import PathHow does Python find the modules and packages it imports? You’ll see more details about the mechanics of the Python import system later. For now, just know that Python looks for modules and packages in its import path. This is a list of locations that are searched for modules to import Note. When you type 99, Python will look for 100 a few different places before searching the import pathIn particular, it’ll look in a module cache to see if 100 has already been imported, and it’ll search among the built-in modulesYou’ll learn more about the full Python import machinery in a later section You can inspect Python’s import path by printing 102. Broadly speaking, this list will contain three different kinds of locations
Typically, Python will start at the beginning of the list of locations and look for a given module in each location until the first match. Since the script directory or the current directory is always first in this list, you can make sure that your scripts find your self-made modules and packages by organizing your directories and being careful about which directory you run Python from However, you should also be careful that you don’t create modules that shadow, or hide, other important modules. Ví dụ, giả sử bạn xác định mô-đun 49 sau 2Using this module works as expected >>> 3But this module also shadows the 49 module that’s included in the standard library. Unfortunately, that means our earlier example of looking up the value of π no longer works>>> 4The problem is that Python now searches your new 49 module for 50 instead of searching the 49 module in the standard libraryTo avoid these kinds of issues, you should be careful with the names of your modules and packages. In particular, your top-level module and package names should be unique. If 49 is defined as a submodule within a package, then it won’t shadow the built-in moduleLoại bỏ các quảng cáoVí dụ. Structure Your ImportsWhile it’s possible to organize your imports by using the current directory as well as by manipulating 103 and even 102, the process is often unruly and prone to errors. To see a typical example, consider the following application 5The app will re-create a given file structure by creating directories and empty files. Tệp 112 chứa tập lệnh chính và 113 là mô-đun thư viện có một số chức năng để xử lý tệp. Sau đây là một ví dụ về đầu ra từ ứng dụng, trong trường hợp này bằng cách chạy nó trong thư mục 114 6Hai tệp mã nguồn cũng như tệp 115 được tạo tự động được tạo lại bên trong một thư mục mới có tên là 116Bây giờ hãy xem mã nguồn. Chức năng chính của ứng dụng được xác định trong 112 7Trong các dòng 12 đến 16, bạn đọc đường dẫn gốc từ dòng lệnh. Trong ví dụ trên bạn sử dụng dấu chấm, có nghĩa là thư mục hiện tại. Đường dẫn này sẽ được sử dụng làm 118 của hệ thống phân cấp tệp mà bạn sẽ tạo lạiCông việc thực tế xảy ra ở dòng 19 đến 23. First, you create a unique path, 119, that will be the root of your new file hierarchy. Then you loop through all paths below the original 118 and re-create them as empty files inside the new file hierarchyFor manipulating paths like this, 121 in the standard library is quite useful. For more details on how it’s used, check out Python 3’s 121 Module. Taming the File SystemOn line 26, you call 123. You’ll learn more about the 124 test on line 25 later. For now, you should know that the special variable 125 has the value 126 inside scripts, but it gets the name of the module inside imported modules. For more information on 125, check out Defining Main Functions in Python and What Does if name == “main” Do in Python?Note that you import 128 on line 8. This library module contains two utility functions 8 129 uses a counter to find a path that doesn’t already exist. In the app, you use it to find a unique subdirectory to use as the 119 of the re-created file hierarchy. Next, 131 makes sure all necessary directories are created before creating an empty file using 132Have a look at the import of 128 again 9It looks quite innocent. However, as the project grows, this line will cause you some headaches. Even though you import 128 from the 114 project, the import is absolute. it doesn’t start with a dot. This means that 128 must be found in the import path for the import to workLuckily, the directory containing the current script is always in Python’s import path, so this works fine for now. Tuy nhiên, nếu dự án của bạn đạt được một số lực kéo, thì nó có thể được sử dụng theo những cách khác For example, someone might want to import the script into a Jupyter Notebook and run it from there. Or they may want to reuse the 128 library in another project. They may even create an executable with PyInstaller to more easily distribute it. Unfortunately, any of these scenarios can create issues with the import of 128To see an example, you can follow the PyInstaller guide and create an entry point to your application. Thêm một thư mục bổ sung bên ngoài thư mục ứng dụng của bạn 10In the outer directory, create the entry point script, 139 11This script will import 123 from your original script and run it. Note that 123 isn’t run when 114 is imported because of the 124 test on line 25 in 112. Điều đó có nghĩa là bạn cần chạy 123 một cách rõ ràngIn theory, this should work similarly to running the app directly 12Why didn’t that work? Suddenly, the import of 128 raises an errorThe problem is that by starting the app with 139, you’ve changed the location of the current script, which in turn changes the import path. 128 is no longer on the import path, so it can’t be imported absolutelyOne possible solution is to change Python’s import path 13This works because the import path includes the folder containing 112 and 113. Vấn đề với phương pháp này là đường dẫn nhập của bạn có thể rất lộn xộn và khó hiểuTrên thực tế, bạn đang tạo lại một tính năng của các phiên bản Python đầu tiên được gọi là nhập tương đối ngầm định. Chúng đã bị xóa khỏi ngôn ngữ bởi PEP 328 với lý do sau
Another solution is to use a relative import instead. Change the import in 112 as follows 14You can now start your app through the entry point script 15Unfortunately, you can no longer call the app directly 16The problem is that relative imports are resolved differently in scripts than are imported modules. Of course, you could go back and restore the absolute import before running the script directly, or you could even do some 153 acrobatics to import files absolutely or relatively depending on what worksThere’s even an officially sanctioned hack to make relative imports work in scripts. Unfortunately, this also forces you to change 102 in most cases. To quote Raymond Hettinger
Indeed, a better—and more stable—solution is to play along with Python’s import and packaging system and install your project as a local package using 155Loại bỏ các quảng cáoCreate and Install a Local PackageWhen you install a package from PyPI, that package is available to all scripts in your environment. However, you can also install packages from your local computer, and they’ll also be made available in the same way Creating a local package doesn’t involve much overhead. First, create minimal 156 and 157 files in the outer 114 directory 17In theory, the 159 and 160 can be whatever you like. However, they’ll be used by 155 when referring to your package, so you should choose values that are recognizable and don’t collide with other packages you useOne tip is to give all such local packages a common prefix like 162 or your username. 163 should list the directory or directories containing your source code. You can then install the package locally using 155 18This command will install the package to your system. Sau đó, 114 sẽ được tìm thấy trên đường dẫn nhập của Python, nghĩa là bạn có thể sử dụng nó ở bất cứ đâu mà không phải lo lắng về thư mục tập lệnh, quá trình nhập tương đối hoặc các biến chứng khác. The 166 option stands for editable, which is important because it allows you to change the source code of your package without reinstalling itNote. This kind of setup file works great when you’re working with projects on your own. However, if you plan to share the code with others, then you should add some more information to your setup file For more details on setup files, check out How to Publish an Open-Source Python Package to PyPI Giờ đây, 114 đã được cài đặt trên hệ thống của bạn, bạn có thể sử dụng câu lệnh nhập sau 19This will work no matter how you end up calling your application Tip. In your own code, you should consciously separate scripts and libraries. Here’s a good rule of thumb
You might have code that you want to both run on its own and import from other scripts. In that case, it’s usually worthwhile to refactor your code so that you split the common part into a library module While it’s a good idea to separate scripts and libraries, all Python files can be both executed and imported. In a later section, you’ll learn more about how to create modules that handle both well Namespace PackagesPython modules and packages are very closely related to files and directories. This sets Python apart from many other programming languages in which packages merely act as namespaces without enforcing how the source code is organized. See the discussion in PEP 402 for examples Namespace packages have been available in Python since version 3. 3. Chúng ít phụ thuộc vào hệ thống phân cấp tệp cơ bản. Đặc biệt, các gói không gian tên có thể được chia thành nhiều thư mục. Gói không gian tên được tạo tự động nếu bạn có một thư mục chứa tệp 47 nhưng không có tệp 66. Xem PEP 420 để được giải thích chi tiếtGhi chú. Nói chính xác, các gói không gian tên ẩn đã được giới thiệu trong Python 3. 3. Trong các phiên bản trước của Python, bạn có thể tạo thủ công các gói không gian tên theo một số cách không tương thích khác nhau. PEP 420 thống nhất và đơn giản hóa các phương pháp trước đó Để hiểu rõ hơn về lý do tại sao các gói không gian tên có thể hữu ích, hãy thử triển khai một. Như một ví dụ thúc đẩy, bạn sẽ có một cách khác để giải quyết vấn đề trong Mẫu phương thức xuất xưởng và triển khai của nó trong Python. được cung cấp một đối tượng 170, bạn muốn chuyển đổi nó thành một trong số các biểu diễn chuỗi. Nói cách khác, bạn muốn tuần tự hóa các đối tượng 170Để cụ thể hơn, bạn muốn triển khai mã hoạt động giống như thế này >>> 40Giả sử rằng bạn may mắn và bắt gặp một triển khai của bên thứ ba cho một số định dạng mà bạn cần sắp xếp theo thứ tự và nó được tổ chức dưới dạng gói không gian tên 41Tệp 172 chứa mã có thể tuần tự hóa một đối tượng thành định dạng JSON 42Giao diện bộ nối tiếp này có một chút hạn chế, nhưng nó sẽ đủ để chứng minh cách các gói không gian tên hoạt động Tệp 173 chứa một 174 tương tự có thể chuyển đổi một đối tượng thành XML 43Lưu ý rằng cả hai lớp này đều triển khai cùng một giao diện với các phương thức 175, 176 và 177Sau đó, bạn tạo một lớp 170 có thể sử dụng các bộ nối tiếp này 44Một 170 được xác định bởi ID, tiêu đề và nghệ sĩ của nó. Lưu ý rằng 180 không cần biết nó chuyển đổi sang định dạng nào vì nó sử dụng giao diện chung được xác định trước đóGiả sử rằng bạn đã cài đặt gói 181 của bên thứ ba, bạn có thể sử dụng nó như sau>>> 45Bằng cách cung cấp các đối tượng nối tiếp khác nhau cho 180, bạn sẽ nhận được các bản trình bày khác nhau cho bài hát của mìnhGhi chú. Bạn có thể nhận được một 183 hoặc một 184 khi tự chạy mã. Điều này là do 181 không có trong đường dẫn nhập Python của bạn. Bạn sẽ sớm biết cách giải quyết vấn đề đóCàng xa càng tốt. Tuy nhiên, bây giờ bạn nhận ra rằng bạn cũng cần chuyển đổi các bài hát của mình sang biểu diễn YAML, không được hỗ trợ trong thư viện của bên thứ ba. Nhập sự kỳ diệu của các gói không gian tên. bạn có thể thêm 186 của riêng mình vào gói 181 mà không cần chạm vào thư viện của bên thứ baĐầu tiên, tạo một thư mục trên hệ thống tệp cục bộ của bạn có tên là 181. Điều quan trọng là tên của thư mục phải khớp với tên của gói không gian tên mà bạn đang tùy chỉnh 46Trong tệp 189, bạn xác định 186 của riêng mình. Bạn căn cứ vào gói 191, gói này phải được cài đặt từ PyPI 47Vì YAML và JSON có các định dạng khá giống nhau nên bạn có thể sử dụng lại hầu hết việc triển khai của 192 48Lưu ý rằng 186 dựa trên 192, được nhập từ chính 181. Vì cả 196 và 197 đều là một phần của cùng một gói không gian tên, bạn thậm chí có thể sử dụng nhập tương đối. 198Tiếp tục ví dụ trên, bây giờ bạn cũng có thể chuyển đổi bài hát sang YAML >>> 49Cũng giống như các gói và mô-đun thông thường, các gói không gian tên phải được tìm thấy trên đường dẫn nhập Python. Nếu bạn đang làm theo các ví dụ trước, thì bạn có thể đã gặp sự cố với việc Python không tìm thấy 181. Trong mã thực tế, bạn sẽ sử dụng 155 để cài đặt thư viện của bên thứ ba, do đó, nó sẽ tự động nằm trong đường dẫn của bạnGhi chú. Trong ví dụ ban đầu, việc lựa chọn bộ nối tiếp được thực hiện linh hoạt hơn. Bạn sẽ thấy cách sử dụng các gói không gian tên theo mẫu phương thức xuất xưởng thích hợp sau này Bạn cũng nên đảm bảo rằng thư viện cục bộ của mình có sẵn như một gói thông thường. Như đã giải thích ở trên, bạn có thể thực hiện việc này bằng cách chạy Python từ thư mục thích hợp hoặc bằng cách sử dụng 155 để cài đặt thư viện cục bộ.Trong ví dụ này, bạn đang kiểm tra cách tích hợp gói bên thứ ba giả mạo với gói cục bộ của mình. Nếu 402 là một gói thực, thì bạn sẽ tải xuống từ PyPI bằng cách sử dụng 155. Vì điều này là không thể, bạn có thể mô phỏng nó bằng cách cài đặt 402 cục bộ giống như bạn đã làm trong ví dụ 114 trước đóNgoài ra, bạn có thể gây rối với đường dẫn nhập của mình. Đặt các thư mục 402 và 407 trong cùng một thư mục, sau đó tùy chỉnh đường dẫn Python của bạn như sau>>> 10Giờ đây, bạn có thể sử dụng tất cả các bộ nối tiếp mà không phải lo lắng về việc chúng được xác định trong gói của bên thứ ba hay cục bộ Loại bỏ các quảng cáoHướng dẫn phong cách nhập khẩuPEP 8, hướng dẫn kiểu Python, có một số đề xuất về nhập. Như mọi khi với Python, giữ cho mã của bạn vừa có thể đọc được vừa có thể bảo trì là một điều quan trọng cần cân nhắc. Dưới đây là một số quy tắc chung về cách tạo kiểu cho hàng nhập của bạn
409 và 410 là những công cụ tuyệt vời để thực thi một phong cách nhất quán đối với hàng nhập của bạnĐây là một ví dụ về phần nhập bên trong gói trình đọc nguồn cấp Python thực 11Lưu ý cách nhóm này làm cho các phụ thuộc của mô-đun này rõ ràng. 411 và 412 cần được cài đặt trên hệ thống. Nói chung, bạn có thể cho rằng thư viện tiêu chuẩn có sẵn. Việc tách nhập khẩu từ bên trong gói của bạn cung cấp cho bạn một số tổng quan về các phụ thuộc nội bộ của mã của bạnCó những trường hợp nên bẻ cong các quy tắc này một chút. Bạn đã thấy rằng nhập tương đối có thể là một giải pháp thay thế cho việc tổ chức phân cấp gói. Sau này, bạn sẽ thấy trong một số trường hợp, bạn có thể di chuyển quá trình nhập vào định nghĩa hàm để phá vỡ các chu kỳ nhập như thế nào Nhập tài nguyênĐôi khi, bạn sẽ có mã phụ thuộc vào tệp dữ liệu hoặc các tài nguyên khác. Trong các tập lệnh nhỏ, đây không phải là vấn đề—bạn có thể chỉ định đường dẫn đến tệp dữ liệu của mình và tiếp tục Tuy nhiên, nếu tệp tài nguyên quan trọng đối với gói của bạn và bạn muốn phân phối gói của mình cho những người dùng khác, thì một số thách thức sẽ phát sinh
Đã có một số nỗ lực giải quyết những thách thức này, bao gồm cả 416. Tuy nhiên, với việc đưa 417 vào thư viện chuẩn trong Python 3. 7, hiện có một cách tiêu chuẩn để xử lý các tệp tài nguyênGiới thiệu >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 417 417 cấp quyền truy cập vào tài nguyên trong các gói. Trong ngữ cảnh này, tài nguyên là bất kỳ tệp nào nằm trong gói có thể nhập. Tệp có thể tương ứng hoặc không tương ứng với tệp vật lý trên hệ thống tệpĐiều này có một vài lợi thế. Bằng cách sử dụng lại hệ thống nhập, bạn sẽ có cách xử lý nhất quán hơn với các tệp bên trong các gói của mình. Nó cũng cho phép bạn truy cập dễ dàng hơn vào các tệp tài nguyên trong các gói khác. Các tài liệu tổng hợp nó độc đáo
417 đã trở thành một phần của thư viện chuẩn trong Python 3. 7. Tuy nhiên, trên các phiên bản Python cũ hơn, một cổng sau có sẵn dưới dạng 421. Để sử dụng backport, hãy cài đặt nó từ PyPI 12Backport tương thích với Python 2. 7 cũng như Python 3. 4 và các phiên bản mới hơn Có một yêu cầu khi sử dụng 417. các tệp tài nguyên của bạn phải có sẵn bên trong một gói thông thường. Gói không gian tên không được hỗ trợ. Trong thực tế, điều này có nghĩa là tệp phải nằm trong thư mục chứa tệp 66Ví dụ đầu tiên, giả sử bạn có tài nguyên bên trong một gói như thế này 13 66 chỉ là một tệp trống cần thiết để chỉ định 425 như một gói thông thườngSau đó, bạn có thể sử dụng 426 và 427 để mở tệp văn bản và tệp nhị phân tương ứng>>> 14 426 và 427 tương đương với 430 tích hợp với tham số 431 được đặt lần lượt là 432 và 433. Các chức năng thuận tiện để đọc văn bản hoặc tệp nhị phân trực tiếp cũng có sẵn như 434 và 435. Xem tài liệu chính thức để biết thêm thông tinGhi chú. Để liên tục quay lại sử dụng backport trên các phiên bản Python cũ hơn, bạn có thể nhập 417 như sau 15Xem phần mẹo và thủ thuật của hướng dẫn này để biết thêm thông tin Phần còn lại của phần này sẽ hiển thị một số ví dụ phức tạp về việc sử dụng tệp tài nguyên trong thực tế Loại bỏ các quảng cáoVí dụ. Sử dụng tệp dữ liệuLà một ví dụ đầy đủ hơn về việc sử dụng tệp dữ liệu, bạn sẽ thấy cách triển khai chương trình đố vui dựa trên dữ liệu dân số của Liên hợp quốc. Đầu tiên, tạo gói 437 và tải xuống 438 từ trang web của Liên hợp quốc 16Mở tệp CSV và xem dữ liệu 17Mỗi dòng chứa dân số của một quốc gia trong một năm nhất định và một biến thể nhất định, cho biết loại kịch bản nào được sử dụng để chiếu. Tệp chứa dự báo dân số cho đến năm 2100 Hàm sau đọc tệp này và chọn ra tổng dân số của mỗi quốc gia cho một 439 và 440 nhất định 18Các dòng được đánh dấu cho biết cách sử dụng 417 để mở tệp dữ liệu. Để biết thêm thông tin về cách làm việc với tệp CSV, hãy xem Đọc và ghi tệp CSV bằng PythonHàm trên trả về một từ điển có số dân >>> 19Bạn có thể thực hiện bất kỳ điều thú vị nào với từ điển dân số này, bao gồm phân tích và trực quan hóa. Tại đây, bạn sẽ tạo một trò chơi đố vui yêu cầu người dùng xác định quốc gia nào trong nhóm đông dân nhất. Chơi trò chơi sẽ giống như thế này 30Các chi tiết của việc triển khai nằm quá xa chủ đề của hướng dẫn này, vì vậy chúng sẽ không được thảo luận ở đây. Tuy nhiên, bạn có thể mở rộng phần bên dưới để xem mã nguồn hoàn chỉnh Mã nguồn của bài kiểm tra dân sốHiển thị/Ẩn Bài kiểm tra dân số bao gồm hai chức năng, một chức năng đọc dữ liệu dân số như bạn đã làm ở trên và một chức năng chạy bài kiểm tra thực tế 31Lưu ý rằng ở dòng 24, bạn cũng kiểm tra xem ________ 2442 có nhỏ hơn ________ 2443 không. Các vị trí có 442 trong số 443 trở lên không phải là quốc gia thích hợp, mà là các tập hợp như 446, 447, v.v.Ví dụ. Thêm biểu tượng vào GUI TkinterKhi xây dựng giao diện người dùng đồ họa (GUI), bạn thường cần bao gồm các tệp tài nguyên như biểu tượng. Ví dụ sau đây cho thấy cách bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng 417. Ứng dụng cuối cùng sẽ trông khá cơ bản, nhưng nó sẽ có biểu tượng tùy chỉnh cũng như hình minh họa trên nút Tạm biệtVí dụ sử dụng Tkinter, một gói GUI có sẵn trong thư viện chuẩn. Nó dựa trên hệ thống cửa sổ Tk, ban đầu được phát triển cho ngôn ngữ lập trình Tcl. Có nhiều gói GUI khác có sẵn cho Python. Nếu bạn đang sử dụng một ứng dụng khác, thì bạn có thể thêm các biểu tượng vào ứng dụng của mình bằng các ý tưởng tương tự như những ý tưởng được trình bày ở đây Trong Tkinter, hình ảnh được xử lý bởi lớp 449. Để tạo một 449, bạn chuyển vào một đường dẫn đến một tệp hình ảnhHãy nhớ rằng, khi phân phối gói của bạn, bạn thậm chí không đảm bảo rằng các tệp tài nguyên sẽ tồn tại dưới dạng tệp vật lý trên hệ thống tệp. 417 giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp 452. Hàm này sẽ trả về đường dẫn đến tệp tài nguyên, tạo tệp tạm thời nếu cầnĐể đảm bảo mọi tệp tạm thời được dọn sạch đúng cách, bạn nên sử dụng 452 làm trình quản lý ngữ cảnh bằng từ khóa 454>>> 32Đối với ví dụ đầy đủ, giả sử bạn có hệ thống phân cấp tệp sau 33Nếu bạn muốn tự mình thử ví dụ, thì bạn có thể tải xuống các tệp này cùng với phần còn lại của mã nguồn được sử dụng trong hướng dẫn này bằng cách nhấp vào liên kết bên dưới Lấy mã nguồn. Nhấp vào đây để lấy mã nguồn mà bạn sẽ sử dụng để tìm hiểu về hệ thống nhập Python trong hướng dẫn này Mã được lưu trữ trong một tệp có tên đặc biệt 455. Tên này chỉ ra rằng tệp là điểm vào cho gói. Có tệp 455 cho phép gói của bạn được thực thi với 457 34Để biết thêm thông tin về cách gọi gói bằng 458, hãy xem Cách xuất bản Gói Python nguồn mở lên PyPIGUI được định nghĩa trong một lớp có tên là 459. Lưu ý rằng bạn sử dụng 417 để lấy đường dẫn của tệp hình ảnh 35Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách xây dựng GUI với Tkinter, hãy xem Lập trình GUI Python với Tkinter. Tài liệu chính thức cũng có một danh sách tài nguyên hay để bắt đầu và hướng dẫn tại TkDocs là một tài nguyên tuyệt vời khác cho biết cách sử dụng Tk trong các ngôn ngữ khác Ghi chú. Một nguyên nhân gây nhầm lẫn và thất vọng khi làm việc với hình ảnh trong Tkinter là bạn phải đảm bảo hình ảnh không bị thu gom rác. Do cách Python và Tk tương tác, trình thu gom rác trong Python (ít nhất là trong CPython) không đăng ký rằng hình ảnh được sử dụng bởi 461 và 462Để đảm bảo rằng hình ảnh được lưu giữ xung quanh, bạn nên thêm tham chiếu đến chúng theo cách thủ công. Bạn có thể xem các ví dụ về điều này trong đoạn mã trên ở dòng 18 và 31 Loại bỏ các quảng cáoNhập độngMột trong những tính năng xác định của Python là nó là một ngôn ngữ rất năng động. Mặc dù đôi khi đó là một ý tưởng tồi, nhưng bạn có thể thực hiện nhiều việc với chương trình Python khi nó đang chạy, bao gồm thêm thuộc tính vào lớp, xác định lại phương thức hoặc thay đổi chuỗi tài liệu của mô-đun. Chẳng hạn, bạn có thể thay đổi 463 để nó không làm gì cả>>> 36Về mặt kỹ thuật, bạn không định nghĩa lại 463. Thay vào đó, bạn đang xác định một 463 khác che khuất cái tích hợp sẵn. Để quay lại sử dụng 463 ban đầu, bạn có thể xóa tùy chỉnh của mình bằng 467. Nếu muốn, bạn có thể tạo bóng cho bất kỳ đối tượng Python nào được tích hợp trong trình thông dịchGhi chú. Trong ví dụ trên, bạn xác định lại 463 bằng hàm lambda. Bạn cũng có thể đã sử dụng một định nghĩa chức năng bình thường>>> 37Để tìm hiểu thêm về các hàm lambda, hãy xem Cách sử dụng các hàm Lambda của Python Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách nhập động trong Python. Với chúng, bạn sẽ không phải quyết định nhập nội dung gì cho đến khi chương trình của bạn đang chạy Sử dụng >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 469Cho đến giờ, bạn đã sử dụng từ khóa 44 của Python để nhập các mô-đun và gói một cách rõ ràng. Tuy nhiên, toàn bộ máy móc nhập khẩu có sẵn trong gói 469 và điều này cho phép bạn thực hiện việc nhập khẩu của mình linh hoạt hơn. Đoạn script sau hỏi người dùng tên của một mô-đun, nhập mô-đun đó và in chuỗi tài liệu của nó 38 472 trả về một đối tượng mô-đun mà bạn có thể liên kết với bất kỳ biến nào. Sau đó, bạn có thể coi biến đó là một mô-đun được nhập thường xuyên. Bạn có thể sử dụng kịch bản như thế này 39Trong mỗi trường hợp, mô-đun được nhập động bởi 472Ví dụ. Phương thức xuất xưởng với các gói không gian tênNghĩ lại ví dụ về serializers trước đó. Với 181 được triển khai dưới dạng gói không gian tên, bạn có khả năng thêm các bộ nối tiếp tùy chỉnh. Trong ví dụ ban đầu từ hướng dẫn trước, các bộ nối tiếp được cung cấp thông qua một nhà máy sản xuất bộ nối tiếp. Sử dụng 469, bạn có thể làm điều gì đó tương tựThêm mã sau vào gói không gian tên 181 cục bộ của bạn 30Nhà máy 477 có thể tự động tạo bộ nối tiếp dựa trên tham số 478 và sau đó, 479 có thể áp dụng bộ nối tiếp cho bất kỳ đối tượng nào triển khai phương thức 180Nhà máy đưa ra một số giả định mạnh mẽ về cách đặt tên của cả mô-đun và lớp chứa các bộ nối tiếp riêng lẻ. Trong phần tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về kiến trúc plugin cho phép linh hoạt hơn Bây giờ bạn có thể tạo lại ví dụ trước đó như sau >>> 31Trong trường hợp này, bạn không cần phải nhập rõ ràng từng bộ nối tiếp nữa. Thay vào đó, bạn chỉ định tên của bộ nối tiếp bằng một chuỗi. Chuỗi thậm chí có thể được chọn bởi người dùng của bạn khi chạy Ghi chú. Trong một gói thông thường, bạn có thể đã triển khai 477 và 479 trong tệp 66. Điều đó sẽ cho phép bạn chỉ cần nhập 181 và sau đó gọi 485Tuy nhiên, các gói không gian tên không được phép sử dụng 66, vì vậy bạn cần triển khai các chức năng này trong một mô-đun riêng thay thếVí dụ cuối cùng cho thấy rằng bạn cũng nhận được một thông báo lỗi phù hợp nếu bạn cố gắng tuần tự hóa thành một định dạng chưa được triển khai Loại bỏ các quảng cáoVí dụ. Một gói pluginHãy xem một ví dụ khác về việc sử dụng nhập động. Bạn có thể sử dụng mô-đun sau để thiết lập kiến trúc plugin linh hoạt trong mã của mình. Điều này tương tự như ví dụ trước, trong đó bạn có thể cắm các bộ nối tiếp cho các định dạng khác nhau bằng cách thêm các mô-đun mới Một ứng dụng sử dụng plugin hiệu quả là công cụ trực quan hóa khám phá Keo. Keo có thể đọc được nhiều định dạng dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, nếu định dạng dữ liệu của bạn không được hỗ trợ thì bạn có thể viết trình tải dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình Bạn làm điều này bằng cách thêm một chức năng mà bạn trang trí và đặt ở một vị trí đặc biệt để Keo dễ dàng tìm thấy. Bạn không cần thay đổi bất kỳ phần nào của mã nguồn Keo. Xem tài liệu để biết tất cả các chi tiết Bạn có thể thiết lập kiến trúc plugin tương tự mà bạn có thể sử dụng trong các dự án của riêng mình. Trong kiến trúc, có hai cấp độ
Mô-đun 487 hiển thị kiến trúc plugin có các chức năng sau 32Các chức năng của nhà máy được sử dụng để thêm chức năng vào các gói plugin một cách thuận tiện. Bạn sẽ thấy một số ví dụ về cách chúng được sử dụng trong thời gian ngắn Xem xét tất cả các chi tiết của mã này nằm ngoài phạm vi của hướng dẫn này. Nếu quan tâm, bạn có thể xem cách triển khai bằng cách mở rộng phần bên dưới Mã nguồn hoàn chỉnh của plugin. pyHiện/Ẩn Đoạn mã sau cho thấy việc triển khai 488 được mô tả ở trên 33Việc triển khai này được đơn giản hóa một chút. Đặc biệt, nó không thực hiện bất kỳ xử lý lỗi rõ ràng nào. Kiểm tra dự án PyPlugs để triển khai đầy đủ hơn Bạn có thể thấy rằng 489 sử dụng 490 để tải động các plugin. Ngoài ra, 491 sử dụng 492 để liệt kê tất cả các plugin có sẵn trong một gói nhất địnhHãy xem xét một số ví dụ về cách sử dụng plugin. Ví dụ đầu tiên là gói 493 mà bạn có thể sử dụng để thêm nhiều lời chào khác nhau vào ứng dụng của mình. Kiến trúc plugin đầy đủ chắc chắn là quá mức cần thiết cho ví dụ này, nhưng nó cho thấy cách thức hoạt động của các pluginGiả sử bạn có gói 493 sau 34Mỗi mô-đun 493 xác định một hàm nhận một đối số 159. Lưu ý cách tất cả chúng được đăng ký làm plugin bằng trình trang trí 497 35Để tìm hiểu thêm về các công cụ trang trí và cách chúng được sử dụng, hãy xem Primer on Python Decorators Ghi chú. Để đơn giản hóa việc khám phá và nhập plugin, tên của mỗi plugin dựa trên tên của mô-đun chứa nó thay vì tên chức năng. Điều này hạn chế bạn chỉ có một plugin cho mỗi tệp Để hoàn tất việc thiết lập 493 dưới dạng gói plugin, bạn có thể sử dụng các chức năng ban đầu trong 487 để thêm chức năng cho chính gói 493 36Bây giờ bạn có thể sử dụng 101 và 102 như sau>>> 37Lưu ý rằng 101 tự động phát hiện tất cả các plugin có sẵn trong góiBạn cũng có thể linh hoạt hơn trong việc chọn plugin để gọi. Trong ví dụ sau, bạn chọn ngẫu nhiên plugin. Tuy nhiên, bạn cũng có thể chọn plugin dựa trên tệp cấu hình hoặc đầu vào của người dùng >>> 38Để khám phá và gọi các plugin khác nhau, bạn cần nhập chúng. Hãy xem nhanh cách 487 xử lý việc nhập. Công việc chính được thực hiện ở hai chức năng sau bên trong 488 39 489 trông có vẻ đơn giản. Nó sử dụng 469 để nhập một mô-đun. Nhưng có một vài điều cũng xảy ra trong nền
491 khám phá tất cả các plugin trong một gói. Đây là cách nó hoạt động
Hãy kết thúc phần này với phiên bản cuối cùng của gói không gian tên serializers. Một vấn đề nổi bật là nhà máy 477 đã đưa ra các giả định mạnh mẽ về việc đặt tên cho các lớp bộ nối tiếp. Bạn có thể làm cho điều này linh hoạt hơn bằng cách sử dụng pluginĐầu tiên, thêm một dòng đăng ký từng bộ nối tiếp. Đây là một ví dụ về cách nó được thực hiện trong bộ nối tiếp 197 70Tiếp theo, cập nhật 114 để sử dụng 487 71Bạn triển khai 477 bằng cách sử dụng 117 vì điều đó sẽ tự động khởi tạo từng bộ nối tiếp. Với việc tái cấu trúc này, các bộ tuần tự hóa hoạt động giống như trước đó. Tuy nhiên, bạn có thể linh hoạt hơn trong việc đặt tên cho các lớp serializer của mìnhĐể biết thêm thông tin về cách sử dụng plugin, hãy xem PyPlugs trên PyPI và các Trình cắm. Thêm tính linh hoạt vào bản trình bày Ứng dụng của bạn từ PyCon 2019 Loại bỏ các quảng cáoHệ thống nhập PythonBạn đã thấy nhiều cách để tận dụng hệ thống nhập của Python. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu thêm một chút về những gì diễn ra ở hậu trường khi các mô-đun và gói được nhập Như với hầu hết các phần của Python, hệ thống nhập có thể được tùy chỉnh. Bạn sẽ thấy một số cách mà bạn có thể thay đổi hệ thống nhập, bao gồm tự động tải xuống các gói bị thiếu từ PyPI và nhập các tệp dữ liệu như thể chúng là các mô-đun Nhập nội bộChi tiết về hệ thống nhập Python được mô tả trong tài liệu chính thức. Ở cấp độ cao, có ba điều xảy ra khi bạn nhập một mô-đun (hoặc gói). mô-đun là
Đối với các thao tác nhập thông thường—những thao tác được thực hiện với câu lệnh 44—cả ba bước diễn ra tự động. Tuy nhiên, khi bạn sử dụng 469, chỉ có hai bước đầu tiên là tự động. Bạn cần tự liên kết mô-đun với một biến hoặc không gian tênChẳng hạn, các phương pháp nhập và đổi tên 53 sau đây gần như tương đương>>> 72Of course, in normal code you should prefer the former One thing to note is that, even when you import only one attribute from a module, the whole module is loaded and executed. The rest of the contents of the module just aren’t bound to the current namespace. One way to prove this is to have a look at what’s known as the module cache >>> 73 121 acts as a module cache. It contains references to all modules that have been importedThe module cache plays a very important role in the Python import system. The first place Python looks for modules when doing an import is in 121. If a module is already available, then it isn’t loaded againThis is a great optimization, but it’s also a necessity. If modules were reloaded each time they were imported, then you could end up with inconsistencies in certain situations, such as when the underlying source code changes while a script is running Recall the import path you saw earlier. It essentially tells Python where to search for modules. However, if Python finds a module in the module cache, then it won’t bother searching the import path for the module Ví dụ. Singletons as ModulesIn object-oriented programming, a singleton is a class with at most one instance. While it’s possible to implement singletons in Python, most good uses of singletons can be handled by modules instead. You can trust the module cache to instantiate a class only once As an example, let’s return to the United Nations population data you saw earlier. The following module defines a class wrapping the population data 74Reading the data from disk takes some time. Since you don’t expect the data file to change, you instantiate the class when you load the module. The name of the class starts with an underscore to indicate to users that they shouldn’t use it You can use the 123 singleton to create a Matplotlib graph showing the population projection for the most populous countries>>> 75This creates a chart like the following Note that loading the data at import time is a kind of antipattern. Ideally, you want your imports to be as free of side effects as possible. A better approach would be to load the data lazily when you need it. You can do this quite elegantly using properties. Expand the following section to see an example Lazily Loading Population DataShow/Hide The lazy implementation of 124 stores the population data in 125 the first time it’s read. The 126 property handles this caching of data 76Now the data won’t be loaded at import time. Instead, it’ll be imported the first time you access the 127 dictionary. For more information about properties and the more general concept of descriptors, see Python Descriptors. An IntroductionLoại bỏ các quảng cáoReloading ModulesThe module cache can be a little frustrating when you’re working in the interactive interpreter. Tải lại một mô-đun sau khi bạn thay đổi nó không phải là chuyện nhỏ. For example, take a look at the following module 77As part of testing and debugging this module, you import it in a Python console >>> 78Let’s say you realize that you have a bug in your code, so you update the 128 file in your editor 79Returning to your console, you import the updated module to see the effect of your fix >>> 78Why is the answer still 129? The module cache is doing its (now frustrating) magic. since Python imported 130 earlier, it sees no reason to load the module again even though you just changed itThe most straightforward solution to this is to exit the Python console and restart it. This forces Python to clear its module cache as well >>> 01However, restarting the interpreter isn’t always feasible. You might be in a more complicated session that has taken you a long time to set up. If that’s the case, then you can use 131 to reload a module instead>>> 02Note that 132 requires a module object, not a string like 472 does. Also, be aware that 132 has some caveats. In particular, variables referring to objects within a module are not re-bound to new objects when that module is reloaded. See the documentation for more detailsTrình tìm và Trình tảiYou saw earlier that creating modules with the same name as standard libraries can create problems. For example, if you have a file named 135 in Python’s import path, then you won’t be able to import 49 from the standard libraryThis isn’t always the case, though. Create a file named 137 with the following content 03Next, open a Python interpreter and import this new module >>> 04Một cái gì đó kỳ lạ đã xảy ra. It doesn’t seem like Python imported your new 138 module. Instead, it imported the 138 module from the standard library. Why are the standard library modules behaving inconsistently? You can get a hint by inspecting the modules>>> 05You can see that 49 is imported from a file, whereas 138 is some kind of built-in module. It seems that built-in modules aren’t shadowed by local onesNote. The built-in modules are compiled into the Python interpreter. Typically, they’re foundational modules like 142, 143, and 138. Which modules are built in depends on your Python interpreter, but you can find their names in 145Let’s dig even deeper into Python’s import system. This will also show why built-in modules aren’t shadowed by local ones. There are several steps involved when importing a module
You can extend the Python import system by implementing your own finder and, if necessary, your own loader. You’ll see a more useful example of a finder later. For now, you’ll learn how to do basic (and possibly silly) customizations of the import system 147 controls which finders are called during the import process>>> 06First, note that this answers the question from earlier. built-in modules aren’t shadowed by local modules because the built-in finder is called before the import path finder, which finds local modules. Second, note that you can customize 147 to your likingTo quickly mess up your Python session, you can remove all finders >>> 07Since there are no finders, Python can’t find or import new modules. However, Python can still import modules that are already in the module cache since it looks there before calling any finders In the example above, 469 was already loaded under the hood before you cleared the list of finders. If you really want to make your Python session completely unusable, then you can also clear the module cache, 121The following is a slightly more useful example. You’ll write a finder that prints a message to the console identifying the module being imported. The example shows how to add your own finder, although it doesn’t actually attempt to find a module 08All finders must implement a 151 class method, which should try to find a given module. There are three ways that 151 can terminate
The 155 prints a message to the console and then explicitly returns 153 to indicate that other finders should figure out how to actually import the moduleNote. Since Python implicitly returns 153 from any function or method without an explicit 158, you can leave out line 9. However, in this case it’s good to include 159 to make it clear that 155 doesn’t find a moduleBy inserting 155 first in the list of finders, you get a running list of all modules being imported>>> 09You can, for instance, see that importing 162 triggers the import of several other modules that 162 depends on. Note that the verbose option to the Python interpreter, 164, gives the same information and much, much moreFor another example, say that you’re on a quest to rid the world of regular expressions. (Now, why would you want such a thing? Regular expressions are great. ) You could implement the following finder that bans the 165 regular expressions module 20Raising a 183 ensures that no finder later in the list of finders will be executed. This effectively stops you from using regular expressions in Python>>> 21Even though you’re importing only 162, that module is importing 165 behind the scenes, so an error is raisedExample. Automatically Install From PyPIBecause the Python import system is already quite powerful and useful, there are many more ways to mess it up than there are to extend it in a useful way. However, the following example can be useful in certain situations The Python Package Index (PyPI) is your one-stop cheese shop for finding third-party modules and packages. It’s also the place from which 155 downloads packagesIn other Real Python tutorials, you may have seen instructions to use 170 to install the third-party modules and packages you need for following along with examples. Wouldn’t it be great to have Python automatically install missing modules for you?Warning. In most cases, it really wouldn’t be great to have Python install modules automatically. For instance, in most production settings you want to stay in control of your environment. Furthermore, the documentation cautions against using 155 this wayTo avoid messing up your Python installation, you should play with this code only in environments that you wouldn’t mind deleting or reinstalling The following finder attempts to install modules using 155 22Compared to the finders you saw earlier, this one is slightly more complicated. By putting this finder last in the list of finders, you know that if you call 173, then the module won’t be found on your system. The job of 151 is therefore just to do the 175. If the installation works, then the module spec will be created and returnedTry to use the 176 library without installing it yourself>>> 23Normally, 177 would’ve raised a 183, but in this case 176 is installed and importedWhile the 173 seemingly works, there are some challenges with this approach. One major problem is that the import name of a module doesn’t always correspond to its name on PyPI. For example, the Real Python feed reader is called 181 on PyPI, but the import name is simply 182Sử dụng 173 để nhập và cài đặt 182 kết thúc bằng việc cài đặt sai gói>>> 24This could have disastrous consequences for your project One situation in which automatic installations can be quite helpful is when you’re running Python in the cloud with more limited control over your environment, such as when you’re running Jupyter-style notebooks at Google Colaboratory. The Colab notebook environment is great for doing cooperative data exploration A typical notebook comes with many data science packages installed, including NumPy, Pandas, and Matplotlib, and you can add new packages with 155. But you can also activate automatic installationSince 186 isn’t available locally on the Colab server, the code is copied into the first cell of the notebookExample. Import Data FilesThe final example in this section is inspired by Aleksey Bilogur’s great blog post Import Almost Anything in Python. An Intro to Module Loaders and Finders. You’ve already seen how to use 417 to import datafiles. Here, you’ll instead implement a custom loader that can import a CSV file directlyEarlier, you worked with a huge CSV file with population data. To make the custom loader example more manageable, consider the following smaller 188 file 25The first line is a header naming three fields, and the following two rows of data each contain information about an employee. For more information about working with CSV files, check out Reading and Writing CSV Files in Python Your goal in this section is to write a finder and a loader that allow you to import the CSV file directly so that you can write code like the following >>> 26The job of the finder will be to search for and recognize CSV files. The loader’s job will be to import the CSV data. Often, you can implement finders and corresponding loaders in one common class. That’s the approach you’ll take here 27There’s quite a bit of code in this example. Luckily, most of the work is done in 151 and 190. Let’s look at them in more detailAs you saw earlier, 151 is responsible for finding the module. In this case, you’re looking for CSV files, so you create a filename with a 192 suffix. 159 contains the full name of the module that is imported. For example, if you use 194, then 159 will be 196. In this case, the filename will be 188For top-level imports, 198 will be 153. In that case, you look for the CSV file in the full import path, which will include the current working directory. If you’re importing a CSV file within a package, then 198 will be set to the path or paths of the package. Nếu bạn tìm thấy tệp CSV phù hợp, thì thông số mô-đun sẽ được trả về. Thông số mô-đun này yêu cầu Python tải mô-đun bằng cách sử dụng 301The CSV data is loaded by 190. You can use 303 from the standard library to do the actual parsing of the file. Like most things in Python, modules are backed by dictionaries. By adding the CSV data to 304, you make it available as attributes of the moduleFor instance, adding 305 to the module dictionary on line 44 allows you to list the field names in the CSV file as follows>>> 28In general, CSV field names can contain spaces and other characters that aren’t allowed in Python attribute names. Before adding the fields as attributes on the module, you sanitize the field names using a regular expression. This is done in 306 starting on line 51You can see an example of this effect in the 307 field name above. If you look at the original CSV file, then you’ll see that the header says 308 with a space instead of an underscoreBy hooking this 301 into the Python import system, you get a fair bit of functionality for free. For example, the module cache will make sure that the data file is loaded only onceImport Tips and TricksTo round out this tutorial, you’ll see a few tips about how to handle certain situations that come up from time to time. You’ll see how to deal with missing packages, cyclical imports, and even packages stored inside ZIP files Handle Packages Across Python VersionsSometimes you need to deal with packages that have different names depending on the Python version. You’ve already seen one example of this. 417 has only been available since Python 3. 7. In earlier versions of Python, you need to install and use 421 insteadAs long as the different versions of the package are compatible, you can handle this by renaming the package with 312 15In the rest of the code, you can refer to 313 and not worry about whether you’re using 417 or 421Normally, it’s easiest to use a 153 statement to figure out which version to use. Another option is to inspect the version of the Python interpreter. However, this may add some maintenance cost if you need to update the version numbersYou could rewrite the previous example as follows 00This would use 417 on Python 3. 7 and newer while falling back to 421 on older versions of Python. See the 319 project for good and future-proof advice on how to check which Python version is runningHandle Missing Packages. Use an AlternativeThe following use case is closely related to the previous example. Assume there’s a compatible reimplementation of a package. The reimplementation is better optimized, so you want to use it if it’s available. However, the original package is more easily available and also delivers acceptable performance One such example is 320, which is an optimized version of 321 from the standard library. You can handle these preferences the same way you handled different package names earlier 01This will use 320 if it’s available and fall back to 321 if notAnother similar example is the UltraJSON package, an ultrafast JSON encoder and decoder that can be used as a replacement for 196 in the standard library 02Bằng cách đổi tên 325 thành 196, bạn không phải lo lắng về gói hàng nào thực sự được nhập khẩuHandle Missing Packages. Use a Mock InsteadA third, related example is adding a package that provides a nice-to-have feature that’s not strictly necessary for your app. Again, this can be solved by adding 153 to your imports. The extra challenge is how you will replace the optional package if it’s not availableFor a concrete example, say that you’re using Colorama to add colored text in the console. Colorama mainly consists of special string constants that add color when printed >>> 03Unfortunately, the color doesn’t render in the example above. In your terminal it’ll look something like this Before you start using Colorama colors, you should call 328. Setting 329 to 330 means that the color directives will be automatically reset at the end of the string. It’s a useful setting if you want to color just one line at a timeIf you’d rather have all your output be (for example) blue, then you can let 329 be 332 and add 333 to the beginning of your script. The following colors are available>>> 04You can also use 334 to control the style of your text. You can choose between 335, 336, and 337Finally, 338 provides codes for controlling the position of the cursor. You can use it to display the progress or status of a running script. The following example displays a countdown from 339 05Note how the counter stays in place instead of printing on separate lines as it normally would Let’s get back to the task at hand. For many applications, adding color to your console output is cool but not critical. To avoid adding yet another dependency to your app, you want to use Colorama only if it’s available on the system and not break the app if it isn’t To do this, you can take inspiration from testing and its use of mocks. A mock can substitute for another object while allowing you to control its behavior. Here’s a naïve attempt at mocking Colorama >>> 06This doesn’t quite work, because 340 is represented by a string that messes up your output. Instead, you want to create an object that always renders as the empty stringIt’s possible to change the return value of 177 on 342 objects. However, in this case, it’s more convenient to write your own mock 07 343 is an empty string that will also return the empty string when it’s called. This effectively gives us a reimplementation of Colorama, just without the colorsThe final trick is that 344 returns itself, so that all colors, styles, and cursor movements that are attributes on 345, 346, 347, and 348 are mocked as wellThe 349 module is designed to be a drop-in replacement for Colorama, so you can update the countdown example using search and replace 08Nếu bạn chạy tập lệnh này trên hệ thống không có Colorama thì tập lệnh vẫn hoạt động nhưng có thể trông không đẹp bằng With Colorama installed, you should see the same results as earlier Import Scripts as ModulesOne difference between scripts and library modules is that scripts typically do something, whereas libraries provide functionality. Both scripts and libraries live inside regular Python files, and as far as Python is concerned, there’s no difference between them Instead, the difference is in how the file is meant to be used. should it be executed with 350 or imported with 351 inside another script?Sometimes you’ll have a module that works as both a script and a library. You could try to refactor your module into two different files One example of this in the standard library is the 196 package. You usually use it as a library, but it also comes bundled with a script that can prettify JSON files. Assume you have the following 353 file 09Vì JSON thường chỉ được đọc bởi máy móc nên nhiều tệp JSON không được định dạng theo kiểu có thể đọc được. In fact, it’s quite common for JSON files to consist of one very long line of text 354 is a script that uses the 196 library to format JSON in a more readable fashion 10Bây giờ cấu trúc của tệp JSON trở nên dễ nắm bắt hơn nhiều. You can use the 356 option to sort keys alphabeticallyWhile it’s good practice to split scripts and libraries, Python has an idiom that makes it possible to treat a module as both a script and a library at the same time. As noted earlier, the value of the special 125 module variable is set at runtime based on whether the module is imported or run as a scriptLet’s test it out. Create the following file 11If you run this file, then you’ll see that 125 is set to the special value 126 12However, if you import the module, then 125 is set to the name of the module>>> 13This behavior is leveraged in the following pattern 14Let’s use this in a bigger example. In an attempt to keep you young, the following script will replace any “old” age ( 361 or above) with 129 15You can run this as a script, and it will interactively make the age you type younger 16You can also use the module as an importable library. The 124 test on line 12 makes sure that there are no side effects when you import the library. Only the functions 364 and 365 are defined. You can, for instance, use this library as follows>>> 17Without the protection of the 124 test, the import would have triggered the interactive 367 and made 368 very hard to use as a libraryRun Python Scripts From ZIP FilesA slightly obscure feature of Python is that it can run scripts packaged into ZIP files. The main advantage of this is that you can distribute a full package as a single file Note, however, that this still requires Python to be installed on the system. If you want to distribute your Python application as a stand-alone executable file, then see Using PyInstaller to Easily Distribute Python Applications If you give the Python interpreter a ZIP file, then it’ll look for a file named 455 inside the ZIP archive, extract it, and run it. As a basic example, create the following 455 file 18Điều này sẽ in một tin nhắn khi bạn chạy nó 19Now add it to a ZIP archive. You may be able to do this on the command line 20On Windows, you can instead use point and click. Select the file in the File Explorer, then right-click and select Send to → Compressed (zipped) folder Since 126 isn’t a very descriptive name, you named the ZIP file 372. You can now call it directly with Python 21Note that your script is aware that it lives inside 372. Furthermore, the root of your ZIP file is added to Python’s import path so that your scripts can import other modules inside the same ZIP fileThink back to the earlier example in which you created a quiz based on population data. It’s possible to distribute this whole application as a single ZIP file. 417 will make sure the data file is extracted from the ZIP archive when it’s neededThe app consists of the following files 22You could add these to a ZIP file in the same way you did above. However, Python comes with a tool called 375 that streamlines the process of packing applications into ZIP archives. You use it as follows 23This command essentially does two things. it creates an entry point and packages your application Remember that you needed a 455 file as an entry point inside your ZIP archive. If you supply the 458 option with information about how your app should be started, then 375 creates this file for you. In this example, the generated 455 looks like this 24This 455 is packaged, along with the contents of the 381 directory, into a ZIP archive named 382. The 383 suffix signals that this is a Python file wrapped into a ZIP archiveNote. By default, 375 doesn’t compress any files. It only packages them into a single file. You can tell 375 to compress the files as well by adding the 386 optionHowever, this feature is available only in Python 3. 7 and later. See the 375 documentation for more informationOn Windows, 383 files should already be registered as Python files. On Mac and Linux, you can have 375 create executable files by using the 390 interpreter option and specifying which interpreter to use 25The 390 option adds a shebang ( 392) that tells the operating system how to run the file. Additionally, it makes the 383 file executable so that you can run the file just by typing its name 26Lưu ý 394 trước tên tệp. This is a typical trick on Mac and Linux to run executable files in the current directory. Nếu bạn di chuyển tệp vào một thư mục trên 395 của mình hoặc nếu bạn đang sử dụng Windows thì bạn chỉ có thể sử dụng tên tệp. 382Ghi chú. Trên Python 3. 6 trở lên, lệnh trước đó sẽ không thành công với thông báo nói rằng không thể tìm thấy tài nguyên dữ liệu dân số trong thư mục 437. Điều này là do một giới hạn trong 398Một cách giải quyết khác là cung cấp đường dẫn tuyệt đối tới 382. Trên Mac và Linux, bạn có thể làm điều này bằng thủ thuật sau 27Lệnh 300 mở rộng đến đường dẫn của thư mục hiện tạiHãy kết thúc phần này bằng cách xem xét một hiệu ứng tuyệt vời khi sử dụng 417. Remember that you used the following code to open the data file 28Một cách phổ biến hơn để mở tệp dữ liệu là xác định vị trí của chúng dựa trên thuộc tính 413 của mô-đun của bạn 29Cách tiếp cận này thường hoạt động tốt. However, it falls apart when your application is packed into a ZIP file 30Tệp dữ liệu của bạn nằm trong kho lưu trữ ZIP nên 430 không thể mở tệp đó. Mặt khác, 417 sẽ trích xuất dữ liệu của bạn thành một tệp tạm thời trước khi mở tệp đóXử lý nhập khẩu theo chu kỳNhập theo chu kỳ xảy ra khi bạn có hai hoặc nhiều mô-đun nhập lẫn nhau. Cụ thể hơn, hãy tưởng tượng rằng mô-đun 305 sử dụng 306 và mô-đun 307 nhập khẩu tương tự 305Hệ thống nhập của Python ở một mức độ nào đó được thiết kế để xử lý các chu kỳ nhập. Chẳng hạn, đoạn mã sau—mặc dù không hữu dụng lắm—chạy tốt 31Trying to import 305 in the interactive interpreter imports 307 as well>>> 32Lưu ý rằng 307 được nhập vào giữa quá trình nhập của 305, chính xác tại câu lệnh 306 trong mã nguồn của 305. Lý do điều này không kết thúc trong đệ quy vô tận là người bạn cũ của chúng tôi bộ đệm mô-đunKhi bạn nhập 315, một tham chiếu đến 305 sẽ được thêm vào bộ nhớ cache của mô-đun ngay cả trước khi tải 305. Khi 307 cố gắng nhập 305 sau đó, nó chỉ cần sử dụng tham chiếu trong bộ đệm mô-đunYou can also have modules that do something slightly more useful. Nếu bạn xác định các thuộc tính và chức năng trong các mô-đun của mình, thì tất cả vẫn hoạt động 33Nhập 305 hoạt động giống như trước đây>>> 32Các sự cố liên quan đến nhập đệ quy bắt đầu xuất hiện khi bạn thực sự sử dụng mô-đun khác tại thời điểm nhập thay vì chỉ xác định các hàm sẽ sử dụng mô-đun khác sau này. Add one line to 321 35Bây giờ Python bị nhầm lẫn khi nhập >>> 36Thông báo lỗi lúc đầu có vẻ hơi khó hiểu. Nhìn lại mã nguồn, bạn có thể xác nhận rằng 130 được định nghĩa trong mô-đun 305Vấn đề là 130 không được xác định trong 305 tại thời điểm 307 được nhập. Do đó, 327 được sử dụng bởi lệnh gọi tới 328Để thêm vào sự nhầm lẫn, bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi nhập 307>>> 37Vào thời điểm 307 gọi 328, 305 được nhập đầy đủ và 327 được xác định rõ. Cuối cùng, do bộ đệm mô-đun mà bạn đã thấy trước đó, 315 có thể hoạt động nếu bạn thực hiện một số thao tác nhập khác trước>>> 38So how can you avoid being bogged down and confused by cyclical imports? Having two or more modules importing each other is often a sign that you can improve the design of your modules Thông thường, thời gian dễ dàng nhất để khắc phục các lần nhập theo chu kỳ là trước khi bạn triển khai chúng. Nếu bạn thấy các chu kỳ trong bản phác thảo kiến trúc của mình, hãy xem xét kỹ hơn và cố gắng phá vỡ các chu kỳ đó Tuy nhiên, đôi khi việc giới thiệu một chu kỳ nhập khẩu là hợp lý. Như bạn đã thấy ở trên, đây không phải là vấn đề miễn là các mô-đun của bạn chỉ định nghĩa các thuộc tính, hàm, lớp, v.v. Mẹo thứ hai—cũng là một phương pháp thiết kế tốt—là giữ cho các mô-đun của bạn không có tác dụng phụ khi nhập Nếu bạn thực sự cần các mô-đun có chu kỳ nhập và tác dụng phụ, thì vẫn còn một cách khác. thực hiện nhập cục bộ của bạn bên trong các chức năng Lưu ý rằng trong đoạn mã sau, 306 được thực hiện bên trong 328. This has two consequences. Đầu tiên, 307 chỉ khả dụng bên trong hàm 328. More importantly, the import doesn’t happen until you call 328 after 305 has been fully imported 39Now there are no issues importing and using 305>>> 40Lưu ý rằng trên thực tế, 307 không được nhập cho đến khi bạn gọi 328. Để có một góc nhìn khác về nhập khẩu theo chu kỳ, hãy xem ghi chú kinh điển của Fredrik LundhNhập hồ sơMột mối quan tâm khi nhập một số mô-đun và gói là nó sẽ thêm vào thời gian khởi động tập lệnh của bạn. Tùy thuộc vào ứng dụng của bạn, điều này có thể hoặc không quan trọng Kể từ khi phát hành Python 3. 7, bạn đã có một cách nhanh chóng để biết cần bao nhiêu thời gian để nhập các gói và mô-đun. Python 3. 7 hỗ trợ tùy chọn dòng lệnh 344, đo lường và in lượng thời gian mỗi mô-đun cần để nhập 41Cột 345 hiển thị thời gian nhập tích lũy (tính bằng micrô giây) trên cơ sở từng gói. Bạn có thể đọc danh sách như sau. Python đã dành 346 micro giây để nhập đầy đủ 347, bao gồm cả việc nhập 138, 49 và triển khai C 350Cột 351 hiển thị thời gian cần thiết để chỉ nhập mô-đun đã cho, không bao gồm mọi lần nhập đệ quy. Bạn có thể thấy rằng 138 mất 353 micro giây để nhập, 49 mất 355, 350 mất 357 và bản thân việc nhập 347 mất 359 micro giây. Nói chung, điều này làm tăng thêm thời gian tích lũy là 346 micro giây (trong phạm vi lỗi làm tròn)Hãy xem ví dụ về 361 từ phần Colorama 42Trong ví dụ này, việc nhập 349 mất gần 0. 013 giây. Most of that time was spent importing Colorama and its dependencies. Cột 351 hiển thị thời gian nhập không bao gồm nhập lồng nhauĐối với một ví dụ cực đoan, hãy xem xét đơn lẻ 124 từ trước đó. Vì nó đang tải một tệp dữ liệu lớn nên nhập cực kỳ chậm. Để kiểm tra điều này, bạn có thể chạy 365 dưới dạng tập lệnh với tùy chọn 386 43Trong trường hợp này, mất gần 2 giây để nhập 124, trong đó khoảng 1. 6 giây được sử dụng trong chính mô-đun, chủ yếu để tải tệp dữ liệu 344 là một công cụ tuyệt vời để tối ưu hóa quá trình nhập của bạn. Nếu bạn cần thực hiện giám sát và tối ưu hóa tổng quát hơn cho mã của mình, hãy xem Hàm hẹn giờ Python. Three Ways to Monitor Your CodePhần kết luậnTrong hướng dẫn này, bạn đã biết hệ thống nhập Python. Giống như nhiều thứ trong Python, nó khá đơn giản để sử dụng cho các tác vụ cơ bản như nhập mô-đun và gói. At the same time, the import system is quite complex, flexible, and extendable. Bạn đã học được một số thủ thuật liên quan đến nhập mà bạn có thể tận dụng trong mã của riêng mình Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách
Trong suốt hướng dẫn, bạn đã thấy nhiều liên kết đến thông tin thêm. Nguồn có thẩm quyền nhất trên hệ thống nhập Python là tài liệu chính thức
Bạn có thể sử dụng kiến thức về nhập Python của mình bằng cách làm theo các ví dụ trong hướng dẫn này. Nhấp vào liên kết bên dưới để truy cập vào mã nguồn Lấy mã nguồn. Nhấp vào đây để lấy mã nguồn mà bạn sẽ sử dụng để tìm hiểu về hệ thống nhập Python trong hướng dẫn này Đánh dấu là đã hoàn thành 🐍 Thủ thuật Python 💌 Nhận một Thủ thuật Python ngắn và hấp dẫn được gửi đến hộp thư đến của bạn vài ngày một lần. Không có thư rác bao giờ. Hủy đăng ký bất cứ lúc nào. Được quản lý bởi nhóm Real Python Gửi cho tôi thủ thuật Python » Giới thiệu về Geir Arne Hjelle Geir Arne là một Pythonista cuồng nhiệt và là thành viên của nhóm hướng dẫn Real Python » Thông tin thêm về Geir ArneMỗi hướng dẫn tại Real Python được tạo bởi một nhóm các nhà phát triển để nó đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao của chúng tôi. Các thành viên trong nhóm đã làm việc trong hướng dẫn này là Aldren Brad Đan Joanna Gia-cốp Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Với quyền truy cập không giới hạn vào Python thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng nghìn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng các Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng ngàn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bạn nghĩ sao? Rate this article Tweet Chia sẻ Chia sẻ EmailBài học số 1 hoặc điều yêu thích mà bạn đã học được là gì? Mẹo bình luận. Những nhận xét hữu ích nhất là những nhận xét được viết với mục đích học hỏi hoặc giúp đỡ các sinh viên khác. Nhận các mẹo để đặt câu hỏi hay và nhận câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến trong cổng thông tin hỗ trợ của chúng tôi |