Python có thủ tục không?

In Python, you use the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

This tutorial will provide a thorough overview of Python’s

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 throughout

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách

  • Sử dụng các mô-đun, gói và gói không gian tên
  • Xử lý các tệp tài nguyên và dữ liệu bên trong các gói của bạn
  • Nhập mô-đun động khi chạy
  • Tùy chỉnh hệ thống nhập của Python

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', ...]
44

Mã 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 cáo

mô-đun

con trăn. thuật ngữ org định nghĩa mô-đun như sau

Một đối tượng phục vụ như một đơn vị tổ chức của mã Python. Các mô-đun có một không gian tên chứa các đối tượng Python tùy ý. Các mô-đun được tải vào Python bằng quá trình nhập. [Nguồn]

Trong thực tế, một mô-đun thường tương ứng với một tệp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
47 chứa mã Python

Sức 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

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793

Trong dòng đầu tiên,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
48, bạn nhập mã trong mô-đun
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 và cung cấp mã đó để sử dụng. Ở dòng thứ hai, bạn truy cập biến
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
50 trong mô-đun
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49.
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 là một phần của thư viện chuẩn của Python, có nghĩa là nó luôn có sẵn để nhập khi bạn chạy Python

Lưu ý rằng bạn viết

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
53 và không chỉ đơn giản là
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
50. Ngoài vai trò là một mô-đun,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

Không gian tên là một ý tưởng tuyệt vời—hãy làm nhiều hơn thế nữa. [Nguồn]

Bạn có thể liệt kê nội dung của một không gian tên với

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
56

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]

Sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49, bạn sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
59

Bạn đã thấy cách sử dụng đơn giản nhất của

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 đó

Đoạn mã sau chỉ nhập biến

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
50 từ mô-đun
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
1

Lưu ý rằng nơi này đặt

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
50 trong không gian tên chung chứ không phải trong không gian tên
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49

Bạn cũng có thể đổi tên các mô-đun và thuộc tính khi chúng được nhập

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
4

Để biết thêm chi tiết về cú pháp nhập mô-đun, hãy xem Mô-đun và Gói Python – Giới thiệu

gói

Bạn 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

A Python module which can contain submodules or recursively, subpackages. Technically, a package is a Python module with an

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
65 attribute. [Source]

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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66 inside it. The
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66 file contains the contents of the package when it’s treated as a module. It can be left empty

Note. Directories without an

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 later

In general, submodules and subpackages aren’t imported when you import a package. However, you can use

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
70 in a few different languages. The package will consist of the following directories and files

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
1

Each country file prints out a greeting, while the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66 files selectively import some of the subpackages and submodules. The exact contents of the files are as follows

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
3

Note that

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
72 imports only
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
73 and not
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
74. Similarly,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
75 doesn’t import anything, while
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
76 imports
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
77 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
78 but not
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
79. Each country module will print a greeting when it’s imported

Let’s play with the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
80 package at the interactive prompt to get a better understanding of how the subpackages and submodules behave

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
3

When

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
74 is imported, the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
82 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
83 modules are imported as well. You can see this because the country modules print a greeting when they’re imported

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
7

The

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
75 file is empty. This means that importing the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
85 package creates the namespace but has no other effect

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
0

Remember, 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
86 attribute

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
2

Bạn hiếm khi cần tương tác trực tiếp với

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
86

Tương tự, không gian tên toàn cục của Python cũng là một từ điển. Bạn có thể truy cập nó thông qua

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
88

Việc nhập các gói con và mô-đun con trong tệp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
90 phổ biến

Loại bỏ các quảng cáo

Nhập khẩu tuyệt đối và tương đối

Nhớ lại mã nguồn của

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
72 trong ví dụ trước

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
0

Bạn đã từng thấy các câu lệnh của

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
92 chẳng hạn như
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
93, nhưng dấu chấm [
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
94] trong
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
73. ”

Có một câu lệnh nhập tuyệt đối tương đương trong đó bạn đặt tên rõ ràng cho gói hiện tại

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
1

Trên thực tế, tất cả các lần nhập trong

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
80 có thể đã được thực hiện rõ ràng với các lần nhập tuyệt đối tương tự

Nhập tương đối phải ở dạng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
92 và vị trí bạn đang nhập phải bắt đầu bằng dấu chấm

The 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 Path

How 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
99, Python will look for
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
100 a few different places before searching the import path

In particular, it’ll look in a module cache to see if

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
100 has already been imported, and it’ll search among the built-in modules

You’ll learn more about the full Python import machinery in a later section

You can inspect Python’s import path by printing

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
102. Broadly speaking, this list will contain three different kinds of locations

  1. The directory of the current script [or the current directory if there’s no script, such as when Python is running interactively]
  2. The contents of the
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    103 environment variable
  3. Other, installation-dependent directories

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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 sau

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
2

Using this module works as expected

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
3

But this module also shadows the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
4

The problem is that Python now searches your new

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 module for
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
50 instead of searching the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 module in the standard library

To 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 is defined as a submodule within a package, then it won’t shadow the built-in module

Loại bỏ các quảng cáo

Ví dụ. Structure Your Imports

While it’s possible to organize your imports by using the current directory as well as by manipulating

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
103 and even
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
102, the process is often unruly and prone to errors. To see a typical example, consider the following application

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
5

The app will re-create a given file structure by creating directories and empty files. Tệp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
112 chứa tập lệnh chính và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
6

Hai tệp mã nguồn cũng như tệp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
115 được tạo tự động được tạo lại bên trong một thư mục mới có tên là
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
116

Bây giờ hãy xem mã nguồn. Chức năng chính của ứng dụng được xác định trong

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
112

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
7

Trong 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
118 của hệ thống phân cấp tệp mà bạn sẽ tạo lại

Công việc thực tế xảy ra ở dòng 19 đến 23. First, you create a unique path,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
119, that will be the root of your new file hierarchy. Then you loop through all paths below the original
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
118 and re-create them as empty files inside the new file hierarchy

For manipulating paths like this,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
121 in the standard library is quite useful. For more details on how it’s used, check out Python 3’s
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
121 Module. Taming the File System

On line 26, you call

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
123. You’ll learn more about the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
124 test on line 25 later. For now, you should know that the special variable
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
125 has the value
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
126 inside scripts, but it gets the name of the module inside imported modules. For more information on
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
125, check out Defining Main Functions in Python and What Does if name == “main” Do in Python?

Note that you import

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 on line 8. This library module contains two utility functions

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
8

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
119 of the re-created file hierarchy. Next,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
131 makes sure all necessary directories are created before creating an empty file using
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
132

Have a look at the import of

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 again

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
9

It looks quite innocent. However, as the project grows, this line will cause you some headaches. Even though you import

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 from the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114 project, the import is absolute. it doesn’t start with a dot. This means that
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 must be found in the import path for the import to work

Luckily, 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128

To 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
10

In the outer directory, create the entry point script,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
139

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
11

This script will import

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
123 from your original script and run it. Note that
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
123 isn’t run when
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114 is imported because of the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
124 test on line 25 in
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
112. Điều đó có nghĩa là bạn cần chạy
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
123 một cách rõ ràng

In theory, this should work similarly to running the app directly

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
12

Why didn’t that work? Suddenly, the import of

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 raises an error

The problem is that by starting the app with

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
139, you’ve changed the location of the current script, which in turn changes the import path.
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 is no longer on the import path, so it can’t be imported absolutely

One possible solution is to change Python’s import path

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
13

This works because the import path includes the folder containing

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
112 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
113. Vấn đề với phương pháp này là đường dẫn nhập của bạn có thể rất lộn xộn và khó hiểu

Trên 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

Trong Python 2. 4 trở về trước, nếu bạn đang đọc một mô-đun nằm bên trong một gói, thì không rõ liệu

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
151 đề cập đến một mô-đun cấp cao nhất hay một mô-đun khác bên trong gói. Khi thư viện của Python mở rộng, ngày càng có nhiều mô-đun bên trong gói hiện có đột nhiên che khuất các mô-đun thư viện tiêu chuẩn một cách tình cờ. Đây là một vấn đề đặc biệt khó khăn bên trong các gói vì không có cách nào để chỉ định mô-đun nào có nghĩa là. [Nguồn]

Another solution is to use a relative import instead. Change the import in

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
112 as follows

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
14

You can now start your app through the entry point script

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
15

Unfortunately, you can no longer call the app directly

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
16

The 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
153 acrobatics to import files absolutely or relatively depending on what works

There’s even an officially sanctioned hack to make relative imports work in scripts. Unfortunately, this also forces you to change

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
102 in most cases. To quote Raymond Hettinger

There must be a better way. [Source]

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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155

Loại bỏ các quảng cáo

Create and Install a Local Package

When 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
156 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
157 files in the outer
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114 directory

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
17

In theory, the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
159 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
160 can be whatever you like. However, they’ll be used by
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 when referring to your package, so you should choose values that are recognizable and don’t collide with other packages you use

One tip is to give all such local packages a common prefix like

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
162 or your username.
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
163 should list the directory or directories containing your source code. You can then install the package locally using
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
18

This command will install the package to your system. Sau đó,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
166 option stands for editable, which is important because it allows you to change the source code of your package without reinstalling it

Note. 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,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114 đã được cài đặt trên hệ thống của bạn, bạn có thể sử dụng câu lệnh nhập sau

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
19

This 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

  • Một kịch bản có nghĩa là để được chạy
  • A library is meant to be imported

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 Packages

Python 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
47 nhưng không có tệp
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66. Xem PEP 420 để được giải thích chi tiết

Ghi 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
170

Để cụ thể hơn, bạn muốn triển khai mã hoạt động giống như thế này

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
40

Giả 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
41

Tệp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
172 chứa mã có thể tuần tự hóa một đối tượng thành định dạng JSON

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
42

Giao 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
173 chứa một
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
174 tương tự có thể chuyển đổi một đối tượng thành XML

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
43

Lưu ý rằng cả hai lớp này đều triển khai cùng một giao diện với các phương thức

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
175,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
176 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
177

Sau đó, bạn tạo một lớp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
170 có thể sử dụng các bộ nối tiếp này

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
44

Một

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
170 được xác định bởi ID, tiêu đề và nghệ sĩ của nó. Lưu ý rằng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
180 không cần biết nó chuyển đổi sang định dạng nào vì nó sử dụng giao diện chung được xác định trước đó

Giả sử rằng bạn đã cài đặt gói

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181 của bên thứ ba, bạn có thể sử dụng nó như sau

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
45

Bằng cách cung cấp các đối tượng nối tiếp khác nhau cho

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
180, bạn sẽ nhận được các bản trình bày khác nhau cho bài hát của mình

Ghi chú. Bạn có thể nhận được một

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
183 hoặc một
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
184 khi tự chạy mã. Điều này là do
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181 không có trong đường dẫn nhập Python của bạn. Bạn sẽ sớm biết cách giải quyết vấn đề đó

Càng 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
186 của riêng mình vào gói
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181 mà không cần chạm vào thư viện của bên thứ ba

Đầu tiên, tạo một thư mục trên hệ thống tệp cục bộ của bạn có tên là

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181. Điều quan trọng là tên của thư mục phải khớp với tên của gói không gian tên mà bạn đang tùy chỉnh

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
46

Trong tệp

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
189, bạn xác định
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
186 của riêng mình. Bạn căn cứ vào gói
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
191, gói này phải được cài đặt từ PyPI

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
47

Vì YAML và JSON có các định dạng khá giống nhau nên bạn có thể sử dụng lại hầu hết việc triển khai của

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
192

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
48

Lưu ý rằng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
186 dựa trên
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
192, được nhập từ chính
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181. Vì cả
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
196 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
197 đều là một phần của cùng một gói không gian tên, bạn thậm chí có thể sử dụng nhập tương đối.
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
198

Tiếp tục ví dụ trên, bây giờ bạn cũng có thể chuyển đổi bài hát sang YAML

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49

Cũng 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181. Trong mã thực tế, bạn sẽ sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 để cài đặt thư viện của bên thứ ba, do đó, nó sẽ tự động nằm trong đường dẫn của bạn

Ghi 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
402 là một gói thực, thì bạn sẽ tải xuống từ PyPI bằng cách sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155. Vì điều này là không thể, bạn có thể mô phỏng nó bằng cách cài đặt
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
402 cục bộ giống như bạn đã làm trong ví dụ
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114 trước đó

Ngoài ra, bạn có thể gây rối với đường dẫn nhập của mình. Đặt các thư mục

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
402 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
407 trong cùng một thư mục, sau đó tùy chỉnh đường dẫn Python của bạn như sau

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
10

Giờ 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 cáo

Hướng dẫn phong cách nhập khẩu

PEP 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

  • Giữ nhập ở đầu tệp
  • Viết nhập trên các dòng riêng biệt
  • Tổ chức nhập khẩu thành các nhóm. nhập thư viện tiêu chuẩn đầu tiên, sau đó nhập của bên thứ ba và cuối cùng là nhập thư viện hoặc ứng dụng cục bộ
  • Đặt hàng nhập khẩu theo thứ tự bảng chữ cái trong mỗi nhóm
  • Thích nhập khẩu tuyệt đối hơn nhập khẩu tương đối
  • Tránh nhập ký tự đại diện như
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    408

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
409 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
410 là những công cụ tuyệt vời để thực thi một phong cách nhất quán đối với hàng nhập của bạn

Đây là một ví dụ về phần nhập bên trong gói trình đọc nguồn cấp Python thực

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
11

Lưu ý cách nhóm này làm cho các phụ thuộc của mô-đun này rõ ràng.

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
411 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 bạn

Có 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 nguyên

Đôi 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

  1. Bạn sẽ không có quyền kiểm soát đường dẫn đến tài nguyên vì điều đó sẽ phụ thuộc vào thiết lập của người dùng cũng như cách gói được phân phối và cài đặt. Bạn có thể cố gắng tìm ra đường dẫn tài nguyên dựa trên các thuộc tính

    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    413 hoặc
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    65 của gói, nhưng điều này có thể không phải lúc nào cũng hoạt động như mong đợi

  2. Gói của bạn có thể nằm trong tệp ZIP hoặc tệp

    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    415 cũ, trong trường hợp đó, tài nguyên thậm chí sẽ không phải là tệp vật lý trên hệ thống của người dùng

Đã có một số nỗ lực giải quyết những thách thức này, bao gồm cả

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
416. Tuy nhiên, với việc đưa
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 vào thư viện chuẩn trong Python 3. 7, hiện có một cách tiêu chuẩn để xử lý các tệp tài nguyên

Giới thiệu
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 tệp

Điều 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

Nếu bạn có thể nhập một gói, bạn có thể truy cập các tài nguyên trong gói đó. [Nguồn]

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
421. Để sử dụng backport, hãy cài đặt nó từ PyPI

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
12

Backport tương thích với Python 2. 7 cũng như Python 3. 4 và các phiên bản mới hơn

Có một yêu cầu khi sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66

Ví dụ đầu tiên, giả sử bạn có tài nguyên bên trong một gói như thế này

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
13

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66 chỉ là một tệp trống cần thiết để chỉ định
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
425 như một gói thông thường

Sau đó, bạn có thể sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
426 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
427 để mở tệp văn bản và tệp nhị phân tương ứng

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
14

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
426 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
427 tương đương với
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
430 tích hợp với tham số
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
431 được đặt lần lượt là
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
432 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
433. Các chức năng thuận tiện để đọc văn bản hoặc tệp nhị phân trực tiếp cũng có sẵn như
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
434 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
435. Xem tài liệu chính thức để biết thêm thông tin

Ghi chú. Để liên tục quay lại sử dụng backport trên các phiên bản Python cũ hơn, bạn có thể nhập

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 như sau

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
15

Xem 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 cáo

Ví dụ. Sử dụng tệp dữ liệu

Là 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
437 và tải xuống
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
438 từ trang web của Liên hợp quốc

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
16

Mở tệp CSV và xem dữ liệu

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
17

Mỗi 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
439 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
440 nhất định

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
18

Các dòng được đánh dấu cho biết cách sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 Python

Hàm trên trả về một từ điển có số dân

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
19

Bạn 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
30

Các 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
31

Lưu ý rằng ở dòng 24, bạn cũng kiểm tra xem ________ 2442 có nhỏ hơn ________ 2443 không. Các vị trí có

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
442 trong số
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
443 trở lên không phải là quốc gia thích hợp, mà là các tập hợp như
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
446,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
447, v.v.

Ví dụ. Thêm biểu tượng vào GUI Tkinter

Khi 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 biệt

Ví 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
449. Để tạo một
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
449, bạn chuyển vào một đường dẫn đến một tệp hình ảnh

Hãy 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.

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
452. Hàm này sẽ trả về đường dẫn đến tệp tài nguyên, tạo tệp tạm thời nếu cần

Để đảm bảo mọi tệp tạm thời được dọn sạch đúng cách, bạn nên sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
452 làm trình quản lý ngữ cảnh bằng từ khóa
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
454

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
32

Đối với ví dụ đầy đủ, giả sử bạn có hệ thống phân cấp tệp sau

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
33

Nếu 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455. Tên này chỉ ra rằng tệp là điểm vào cho gói. Có tệp
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455 cho phép gói của bạn được thực thi với
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
457

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
34

Để biết thêm thông tin về cách gọi gói bằng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
458, hãy xem Cách xuất bản Gói Python nguồn mở lên PyPI

GUI được định nghĩa trong một lớp có tên là

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
459. Lưu ý rằng bạn sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 để lấy đường dẫn của tệp hình ảnh

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
35

Nếu 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
461 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
462

Để 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 cáo

Nhập động

Một 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
463 để nó không làm gì cả

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
36

Về mặt kỹ thuật, bạn không định nghĩa lại

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
463. Thay vào đó, bạn đang xác định một
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
463 khác che khuất cái tích hợp sẵn. Để quay lại sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
463 ban đầu, bạn có thể xóa tùy chỉnh của mình bằng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
467. Nếu muốn, bạn có thể tạo bóng cho bất kỳ đối tượng Python nào được tích hợp trong trình thông dịch

Ghi chú. Trong ví dụ trên, bạn xác định lại

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
463 bằng hàm lambda. Bạn cũng có thể đã sử dụng một định nghĩa chức năng bình thường

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
37

Để 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', ...]
469

Cho đến giờ, bạn đã sử dụng từ khóa

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
38

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
39

Trong mỗi trường hợp, mô-đun được nhập động bởi

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
472

Ví dụ. Phương thức xuất xưởng với các gói không gian tên

Nghĩ lại ví dụ về serializers trước đó. Với

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
469, bạn có thể làm điều gì đó tương tự

Thêm mã sau vào gói không gian tên

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181 cục bộ của bạn

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
30

Nhà máy

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
477 có thể tự động tạo bộ nối tiếp dựa trên tham số
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
478 và sau đó,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
479 có thể áp dụng bộ nối tiếp cho bất kỳ đối tượng nào triển khai phương thức
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
180

Nhà 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

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
31

Trong 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
477 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
479 trong tệp
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66. Điều đó sẽ cho phép bạn chỉ cần nhập
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181 và sau đó gọi
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
485

Tuy nhiên, các gói không gian tên không được phép sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
66, vì vậy bạn cần triển khai các chức năng này trong một mô-đun riêng thay thế

Ví 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 cáo

Ví dụ. Một gói plugin

Hãy 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

  1. Gói plugin là tập hợp các plugin có liên quan tương ứng với gói Python
  2. Plugin là một hành vi tùy chỉnh có sẵn trong mô-đun Python

Mô-đun

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
487 hiển thị kiến ​​trúc plugin có các chức năng sau

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
32

Các 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
488 được mô tả ở trên

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
33

Việc 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
489 sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
490 để tải động các plugin. Ngoài ra,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
491 sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
492 để liệt kê tất cả các plugin có sẵn trong một gói nhất định

Hãy xem xét một số ví dụ về cách sử dụng plugin. Ví dụ đầu tiên là gói

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 plugin

Giả sử bạn có gói

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
493 sau

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
34

Mỗi mô-đun

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
493 xác định một hàm nhận một đối số
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
159. Lưu ý cách tất cả chúng được đăng ký làm plugin bằng trình trang trí
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
497

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
35

Để 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
493 dưới dạng gói plugin, bạn có thể sử dụng các chức năng ban đầu trong
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
487 để thêm chức năng cho chính gói
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
493

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
36

Bây giờ bạn có thể sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
101 và
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
102 như sau

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
37

Lưu ý rằng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
101 tự động phát hiện tất cả các plugin có sẵn trong gói

Bạn 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

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
38

Để khám phá và gọi các plugin khác nhau, bạn cần nhập chúng. Hãy xem nhanh cách

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
487 xử lý việc nhập. Công việc chính được thực hiện ở hai chức năng sau bên trong
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
488

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
39

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
489 trông có vẻ đơn giản. Nó sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
469 để nhập một mô-đun. Nhưng có một vài điều cũng xảy ra trong nền

  1. Hệ thống nhập của Python đảm bảo rằng mỗi plugin chỉ được nhập một lần
  2. >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    497 trình trang trí được xác định bên trong mỗi mô-đun plugin đăng ký từng plugin đã nhập
  3. Trong quá trình triển khai đầy đủ, cũng sẽ có một số xử lý lỗi để xử lý các plugin bị thiếu

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
491 khám phá tất cả các plugin trong một gói. Đây là cách nó hoạt động

  1. >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    110 từ
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    417 liệt kê tất cả các tệp bên trong một gói
  2. Các kết quả được lọc để tìm các plugin tiềm năng
  3. Mỗi tệp Python không bắt đầu bằng dấu gạch dưới được nhập
  4. Các plugin trong bất kỳ tệp nào được phát hiện và đăng ký

Hãy kết thúc phần này với phiên bản cuối cùng của gói không gian tên serializers. Một vấn đề nổi bật là nhà máy

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 plugin

Đầu 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
197

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
70

Tiếp theo, cập nhật

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
114 để sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
487

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
71

Bạn triển khai

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
477 bằng cách sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 mình

Để 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 cáo

Hệ thống nhập Python

Bạn 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 bộ

Chi 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

  1. Tìm kiếm
  2. Nạp vào
  3. Bị ràng buộc vào một không gian tên

Đối với các thao tác nhập thông thường—những thao tác được thực hiện với câu lệnh

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
44—cả ba bước diễn ra tự động. Tuy nhiên, khi bạn sử dụng
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
469, chỉ có hai bước đầu tiên là tự động. Bạn cần tự liên kết mô-đun với một biến hoặc không gian tên

Chẳng hạn, các phương pháp nhập và đổi tên

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
53 sau đây gần như tương đương

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
72

Of 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

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
73

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
121 acts as a module cache. It contains references to all modules that have been imported

The 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
121. If a module is already available, then it isn’t loaded again

This 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 Modules

In 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

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
74

Reading 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
123 singleton to create a Matplotlib graph showing the population projection for the most populous countries

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
75

This 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
124 stores the population data in
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
125 the first time it’s read. The
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
126 property handles this caching of data

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
76

Now the data won’t be loaded at import time. Instead, it’ll be imported the first time you access the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
127 dictionary. For more information about properties and the more general concept of descriptors, see Python Descriptors. An Introduction

Loại bỏ các quảng cáo

Reloading Modules

The 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

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
77

As part of testing and debugging this module, you import it in a Python console

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
78

Let’s say you realize that you have a bug in your code, so you update the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
128 file in your editor

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
79

Returning to your console, you import the updated module to see the effect of your fix

>>>

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
78

Why is the answer still

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
129? The module cache is doing its [now frustrating] magic. since Python imported
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
130 earlier, it sees no reason to load the module again even though you just changed it

The most straightforward solution to this is to exit the Python console and restart it. This forces Python to clear its module cache as well

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
01

However, 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
131 to reload a module instead

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
02

Note that

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
132 requires a module object, not a string like
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
472 does. Also, be aware that
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 details

Trình tìm và Trình tải

You saw earlier that creating modules with the same name as standard libraries can create problems. For example, if you have a file named

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
135 in Python’s import path, then you won’t be able to import
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 from the standard library

This isn’t always the case, though. Create a file named

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
137 with the following content

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
03

Next, open a Python interpreter and import this new module

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
04

Một cái gì đó kỳ lạ đã xảy ra. It doesn’t seem like Python imported your new

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
138 module. Instead, it imported the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
138 module from the standard library. Why are the standard library modules behaving inconsistently? You can get a hint by inspecting the modules

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
05

You can see that

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 is imported from a file, whereas
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
138 is some kind of built-in module. It seems that built-in modules aren’t shadowed by local ones

Note. The built-in modules are compiled into the Python interpreter. Typically, they’re foundational modules like

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
142,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
143, and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
138. Which modules are built in depends on your Python interpreter, but you can find their names in
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
145

Let’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

  1. Python checks if the module is available in the module cache. If

    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    121 contains the name of the module, then the module is already available, and the import process ends

  2. Python starts looking for the module using several finders. A finder will search for the module using a given strategy. The default finders can import built-in modules, frozen modules, and modules on the import path

  3. Python loads the module using a loader. Which loader Python uses is determined by the finder that located the module and is specified in something called a module spec

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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
147 controls which finders are called during the import process

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
06

First, 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
147 to your liking

To quickly mess up your Python session, you can remove all finders

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
07

Since 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,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
121

The 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
08

All finders must implement a

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
151 class method, which should try to find a given module. There are three ways that
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
151 can terminate

  1. By returning
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    153 if it doesn’t know how to find and load the module
  2. By returning a module spec specifying how to load the module
  3. By raising a
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    183 to indicate that the module can’t be imported

The

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 prints a message to the console and then explicitly returns
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
153 to indicate that other finders should figure out how to actually import the module

Note. Since Python implicitly returns

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
153 from any function or method without an explicit
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
158, you can leave out line 9. However, in this case it’s good to include
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
159 to make it clear that
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 doesn’t find a module

By inserting

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 first in the list of finders, you get a running list of all modules being imported

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
09

You can, for instance, see that importing

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
162 triggers the import of several other modules that
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
162 depends on. Note that the verbose option to the Python interpreter,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
164, gives the same information and much, much more

For 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
165 regular expressions module

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
20

Raising a

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
183 ensures that no finder later in the list of finders will be executed. This effectively stops you from using regular expressions in Python

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
21

Even though you’re importing only

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
162, that module is importing
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
165 behind the scenes, so an error is raised

Example. Automatically Install From PyPI

Because 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 downloads packages

In other Real Python tutorials, you may have seen instructions to use

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155 this way

To 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
22

Compared 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
173, then the module won’t be found on your system. The job of
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
151 is therefore just to do the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
175. If the installation works, then the module spec will be created and returned

Try to use the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
176 library without installing it yourself

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
23

Normally,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
177 would’ve raised a
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
183, but in this case
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
176 is installed and imported

While the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
181 on PyPI, but the import name is simply
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
182

Sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
173 để nhập và cài đặt
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
182 kết thúc bằng việc cài đặt sai gói

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
24

This 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
155. But you can also activate automatic installation

Since

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
186 isn’t available locally on the Colab server, the code is copied into the first cell of the notebook

Example. Import Data Files

The 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 to import datafiles. Here, you’ll instead implement a custom loader that can import a CSV file directly

Earlier, you worked with a huge CSV file with population data. To make the custom loader example more manageable, consider the following smaller

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
188 file

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
25

The 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

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
26

The 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
27

There’s quite a bit of code in this example. Luckily, most of the work is done in

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
151 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
190. Let’s look at them in more detail

As you saw earlier,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
151 is responsible for finding the module. In this case, you’re looking for CSV files, so you create a filename with a
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
192 suffix.
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
159 contains the full name of the module that is imported. For example, if you use
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
194, then
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
159 will be
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
196. In this case, the filename will be
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
188

For top-level imports,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
198 will be
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
301

The CSV data is loaded by

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
190. You can use
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
304, you make it available as attributes of the module

For instance, adding

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
305 to the module dictionary on line 44 allows you to list the field names in the CSV file as follows

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
28

In 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
306 starting on line 51

You can see an example of this effect in the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
307 field name above. If you look at the original CSV file, then you’ll see that the header says
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
308 with a space instead of an underscore

By hooking this

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 once

Import Tips and Tricks

To 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 Versions

Sometimes you need to deal with packages that have different names depending on the Python version. You’ve already seen one example of this.

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 has only been available since Python 3. 7. In earlier versions of Python, you need to install and use
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
421 instead

As long as the different versions of the package are compatible, you can handle this by renaming the package with

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
312

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
15

In the rest of the code, you can refer to

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
313 and not worry about whether you’re using
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 or
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
421

Normally, it’s easiest to use a

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 numbers

You could rewrite the previous example as follows

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
00

This would use

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 on Python 3. 7 and newer while falling back to
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
421 on older versions of Python. See the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
319 project for good and future-proof advice on how to check which Python version is running

Handle Missing Packages. Use an Alternative

The 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
320, which is an optimized version of
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
321 from the standard library. You can handle these preferences the same way you handled different package names earlier

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
01

This will use

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
320 if it’s available and fall back to
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
321 if not

Another similar example is the UltraJSON package, an ultrafast JSON encoder and decoder that can be used as a replacement for

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
196 in the standard library

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
02

Bằng cách đổi tên

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
325 thành
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
196, bạn không phải lo lắng về gói hàng nào thực sự được nhập khẩu

Handle Missing Packages. Use a Mock Instead

A 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
153 to your imports. The extra challenge is how you will replace the optional package if it’s not available

For 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

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
03

Unfortunately, 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
328. Setting
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
329 to
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 time

If you’d rather have all your output be [for example] blue, then you can let

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
329 be
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
332 and add
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
333 to the beginning of your script. The following colors are available

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
04

You can also use

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
334 to control the style of your text. You can choose between
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
335,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
336, and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
337

Finally,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
339

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
05

Note 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

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
06

This doesn’t quite work, because

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
340 is represented by a string that messes up your output. Instead, you want to create an object that always renders as the empty string

It’s possible to change the return value of

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
177 on
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
342 objects. However, in this case, it’s more convenient to write your own mock

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
07

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 colors

The final trick is that

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
344 returns itself, so that all colors, styles, and cursor movements that are attributes on
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
345,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
346,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
347, and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
348 are mocked as well

The

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
349 module is designed to be a drop-in replacement for Colorama, so you can update the countdown example using search and replace

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
08

Nếu 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 Modules

One 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
350 or imported with
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
353 file

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
09

Vì 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
354 is a script that uses the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
196 library to format JSON in a more readable fashion

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
10

Bây giờ cấu trúc của tệp JSON trở nên dễ nắm bắt hơn nhiều. You can use the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
356 option to sort keys alphabetically

While 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
125 module variable is set at runtime based on whether the module is imported or run as a script

Let’s test it out. Create the following file

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
11

If you run this file, then you’ll see that

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
125 is set to the special value
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
126

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
12

However, if you import the module, then

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
125 is set to the name of the module

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
13

This behavior is leveraged in the following pattern

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
14

Let’s use this in a bigger example. In an attempt to keep you young, the following script will replace any “old” age [

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
361 or above] with
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
129

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
15

You can run this as a script, and it will interactively make the age you type younger

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
16

You can also use the module as an importable library. The

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
124 test on line 12 makes sure that there are no side effects when you import the library. Only the functions
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
364 and
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
365 are defined. You can, for instance, use this library as follows

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
17

Without the protection of the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
124 test, the import would have triggered the interactive
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
367 and made
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
368 very hard to use as a library

Run Python Scripts From ZIP Files

A 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455 inside the ZIP archive, extract it, and run it. As a basic example, create the following
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455 file

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
18

Điều này sẽ in một tin nhắn khi bạn chạy nó

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
19

Now add it to a ZIP archive. You may be able to do this on the command line

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
20

On 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
126 isn’t a very descriptive name, you named the ZIP file
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
372. You can now call it directly with Python

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
21

Note that your script is aware that it lives inside

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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 file

Think 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.

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 will make sure the data file is extracted from the ZIP archive when it’s needed

The app consists of the following files

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
22

You could add these to a ZIP file in the same way you did above. However, Python comes with a tool called

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
375 that streamlines the process of packing applications into ZIP archives. You use it as follows

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
23

This command essentially does two things. it creates an entry point and packages your application

Remember that you needed a

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455 file as an entry point inside your ZIP archive. If you supply the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
458 option with information about how your app should be started, then
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
375 creates this file for you. In this example, the generated
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455 looks like this

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
24

This

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
455 is packaged, along with the contents of the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
381 directory, into a ZIP archive named
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
382. The
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
383 suffix signals that this is a Python file wrapped into a ZIP archive

Note. By default,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
375 doesn’t compress any files. It only packages them into a single file. You can tell
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
375 to compress the files as well by adding the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
386 option

However, this feature is available only in Python 3. 7 and later. See the

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
375 documentation for more information

On Windows,

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
383 files should already be registered as Python files. On Mac and Linux, you can have
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
375 create executable files by using the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
390 interpreter option and specifying which interpreter to use

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
25

The

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
390 option adds a shebang [
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
392] that tells the operating system how to run the file. Additionally, it makes the
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
383 file executable so that you can run the file just by typing its name

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
26

Lưu ý

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
395 của mình hoặc nếu bạn đang sử dụng Windows thì bạn chỉ có thể sử dụng tên tệp.
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
382

Ghi 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
437. Điều này là do một giới hạn trong
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
398

Một cách giải quyết khác là cung cấp đường dẫn tuyệt đối tới

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
382. Trên Mac và Linux, bạn có thể làm điều này bằng thủ thuật sau

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
27

Lệnh

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
300 mở rộng đến đường dẫn của thư mục hiện tại

Hãy kết thúc phần này bằng cách xem xét một hiệu ứng tuyệt vời khi sử dụng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417. Remember that you used the following code to open the data file

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
28

Một cách phổ biến hơn để mở tệp dữ liệu là xác định vị trí của chúng dựa trên thuộc tính

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
413 của mô-đun của bạn

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
29

Cách tiếp cận này thường hoạt động tốt. However, it falls apart when your application is packed into a ZIP file

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
30

Tệp dữ liệu của bạn nằm trong kho lưu trữ ZIP nên

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
430 không thể mở tệp đó. Mặt khác,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
417 sẽ trích xuất dữ liệu của bạn thành một tệp tạm thời trước khi mở tệp đó

Xử lý nhập khẩu theo chu kỳ

Nhập 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

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 sử dụng
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
306 và mô-đun
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 nhập khẩu tương tự
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305

Hệ 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
31

Trying to import

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 in the interactive interpreter imports
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 as well

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
32

Lưu ý rằng

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 được nhập vào giữa quá trình nhập của
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305, chính xác tại câu lệnh
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
306 trong mã nguồn của
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305. Lý do điều này không kết thúc trong đệ quy vô tận là người bạn cũ của chúng tôi bộ đệm mô-đun

Khi bạn nhập

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
315, một tham chiếu đến
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 sẽ được thêm vào bộ nhớ cache của mô-đun ngay cả trước khi tải
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305. Khi
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 cố gắng nhập
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 sau đó, nó chỉ cần sử dụng tham chiếu trong bộ đệm mô-đun

You 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

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
33

Nhập

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 hoạt động giống như trước đây

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
32

Các 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

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
321

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
35

Bây giờ Python bị nhầm lẫn khi nhập

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
36

Thông báo lỗi lúc đầu có vẻ hơi khó hiểu. Nhìn lại mã nguồn, bạn có thể xác nhận rằng

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
130 được định nghĩa trong mô-đun
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305

Vấn đề là

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
130 không được xác định trong
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 tại thời điểm
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 được nhập. Do đó,
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
327 được sử dụng bởi lệnh gọi tới
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
328

Để thêm vào sự nhầm lẫn, bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi nhập

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
37

Vào thời điểm

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 gọi
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
328,
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 được nhập đầy đủ và
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
327 được xác định rõ. Cuối cùng, do bộ đệm mô-đun mà bạn đã thấy trước đó,
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
315 có thể hoạt động nếu bạn thực hiện một số thao tác nhập khác trước

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
38

So 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,

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
306 được thực hiện bên trong
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
328. This has two consequences. Đầu tiên,
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 chỉ khả dụng bên trong hàm
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
328. More importantly, the import doesn’t happen until you call
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
328 after
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305 has been fully imported

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
39

Now there are no issues importing and using

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
305

>>>

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
40

Lưu ý rằng trên thực tế,

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
307 không được nhập cho đến khi bạn gọi
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
328. Để có một góc nhìn khác về nhập khẩu theo chu kỳ, hãy xem ghi chú kinh điển của Fredrik Lundh

Nhập hồ sơ

Một 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

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
344, đo lường và in lượng thời gian mỗi mô-đun cần để nhập

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
41

Cột

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
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
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
346 micro giây để nhập đầy đủ
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
347, bao gồm cả việc nhập
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
138,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 và triển khai C
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
350

Cột

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
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
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
138 mất
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
353 micro giây để nhập,
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
49 mất
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
355,
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
350 mất
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
357 và bản thân việc nhập
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
347 mất
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
359 micro giây. Nói chung, điều này làm tăng thêm thời gian tích lũy là
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
346 micro giây [trong phạm vi lỗi làm tròn]

Hãy xem ví dụ về

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
361 từ phần Colorama

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
42

Trong ví dụ này, việc nhập

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
349 mất gần 0. 013 giây. Most of that time was spent importing Colorama and its dependencies. Cột
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
351 hiển thị thời gian nhập không bao gồm nhập lồng nhau

Đối với một ví dụ cực đoan, hãy xem xét đơn lẻ

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
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
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
365 dưới dạng tập lệnh với tùy chọn
>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
386

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
43

Trong trường hợp này, mất gần 2 giây để nhập

>>> import math
>>> dir[]
['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']

>>> dir[math]
['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
124, trong đó khoảng 1. 6 giây được sử dụng trong chính mô-đun, chủ yếu để tải tệp dữ liệu

>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
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 Code

Phần kết luận

Trong 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

  • Create namespace packages
  • Nhập tài nguyên và tệp dữ liệu
  • Quyết định những gì cần nhập động trong thời gian chạy
  • Mở rộng hệ thống nhập của Python
  • Xử lý các phiên bản khác nhau của gói

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

  • Hệ thống nhập khẩu
  • Gói
    >>> import math
    >>> dir[]
    ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math']
    
    >>> dir[math]
    ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...]
    
    469
  • PEP 420. Gói không gian tên ẩn
  • Nhập mô-đun

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 Arne

Mỗi 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
Với quyền truy cập không giới hạn vào Python 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 Email

Bài 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

Chủ Đề