模块
Python中的模块是一种将相关代码组织在一起的方式,以便更容易地重用和维护。模块可以是Python文件(以.py结尾),也可以是C或C++扩展,或者是已经编译成共享库(动态链接库)的扩展。Python标准库包含了大量的模块,用于执行各种任务,如文件操作、网络编程、字符串处理等。
模块的定义和导入
模块 就好比是 工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要 导入 import 这个模块每一个以扩展名 py 结尾的 python 源代码文件都是一个 模块在模块中定义的 全局变量 、 函数 都是模块能够提供给外界直接使用的工具定义模块
要定义一个模块,只需创建一个Python文件,并在其中编写代码。例如,创建一个名为mymodule.py的文件:
# mymodule.pydef greet(name): return f"Hello, {name}!"
导入模块
要使用模块中的函数、类或变量,首先需要导入该模块。有几种导入模块的方法:
直接导入模块
import mymoduleprint(mymodule.greet("Alice")) # 输出: Hello, Alice!
导入模块中的特定部分
from mymodule import greetprint(greet("Bob")) # 输出: Hello, Bob!
导入模块并为其指定别名
import mymodule as mmprint(mm.greet("Charlie")) # 输出: Hello, Charlie!
导入模块中的所有内容(不推荐,可能会导致命名冲突)
from mymodule import *print(greet("David")) # 输出: Hello, David!
使用标准库模块
Python标准库包含了许多模块,这些模块提供了大量用于执行常见任务的函数和类。例如,os模块用于与操作系统交互,sys模块提供了一些与Python解释器交互的函数,re模块用于正则表达式匹配等。
例如:
import osprint(os.getcwd()) # 获取当前工作目录
常用模块
模块 | 用途 |
---|---|
os | os 模块提供了许多与操作系统交互的函数,例如创建、移动和删除文件和目录,以及访问环境变量等。 |
sys | sys 模块提供了与 Python 解释器和系统相关的功能,例如解释器的版本和路径,以及与 stdin、stdout 和 stderr 相关的信息。 |
time | time 模块提供了处理时间的函数,例如获取当前时间、格式化日期和时间、计时等。 |
datetime | datetime 模块提供了更高级的日期和时间处理函数,例如处理时区、计算时间差、计算日期差等。 |
random | random 模块提供了生成随机数的函数,例如生成随机整数、浮点数、序列等。 |
math | math 模块提供了数学函数,例如三角函数、对数函数、指数函数、常数等。 |
re | re 模块提供了正则表达式处理函数,可以用于文本搜索、替换、分割等。 |
json | json 模块提供了JSON编码和解码函数,可以将Python对象转换为JSON格式,并从JSON格式中解析出Python对象。 |
urllib | urllib 模块提供了访问网页和处理URL的功能,包括下载文件、发送POST请求、处理cookies等。 |
random
获取随机数,需要引入random库import random函数名 | 函数说明 |
---|---|
randrange(start, stop[, step]) | start指定范围的起始值包含本身,默认是0;stop指定范围的结束值不包含本身;step为步长,默认步长是1。该函数返回一个整数 |
randint(start, end) | 返回[start, end]之间的一个随机整数,start必须小于end |
random() | 返回一个[0.0, 1.0)之间的随机小数 |
choice(seq) | 返回一个序列(列表、元组、字符串)中的一个随机元素 |
shuffle(seq) | 将序列元素随机排列(打乱顺序) |
math
操作数字的运算import math函数名 | 函数的说明 | 示例 |
---|---|---|
math.ceil() | 向上取整 | math.ceil(18.1) #19 |
math.floor() | 向下取整 | math.floor(18.1) #18 |
math.sqrt() | 求平方根 | math.sqrt(100) # 结果应为10.0, |
re
正则表达式处理可以用于文本搜索、替换、分割等模式 | 说明 |
---|---|
Ls | 匹配任意空白字符,等价于\s |
\S | 匹配任意非空字符 |
\d | 匹配任意数字,等价于[0-9] |
\D | 匹配任意非数字 |
^ | 匹配字符串开始 |
$ | 匹配字符串结束,如果是存在换行,只匹配到换行前的结束字符串 |
\A | 匹配字符串开始(忽略多行模式) |
\Z | 匹配字符串结束(忽略多行模式) |
\z | 匹配字符串结束(考虑多行模式) |
G | 匹配最后匹配完成的位置 |
\n | 匹配一个换行符 |
\t | 匹配一个制表符 |
\b | 匹配字符串的开头或结尾,或单词边界 |
. | 匹配任意字符,除了换行符;当re.DOTALL 标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符 |
[...] | 用来表示一组字符,单独列出:[amk] 匹配a 、m 或k |
[^...] | 不在口中的字符:[^abc] 匹配除了a 、b 、c 之外的字符 |
* | 匹配0个或多个的表达式 |
+ | 匹配1个或多个的表达式 |
? | 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式 |
{n} | 精确匹配n 个前面表达式 |
{n,m} | 匹配n 到m 次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式 |
(...) | 匹配括号内的表达式,也表示一个组 |
turtle
1969年诞生,Python语言的标准库之一,入门级的图形绘制函数库它提供了一个海龟,你可以把它理解为一个机器人,只听得懂有限的指令,海龟走过的轨迹绘制成了图形方法 | 说明 |
---|---|
forward(d)/fd(d) | 向当前画笔方向移动d像素长度 |
backward(d)/back(d)/bk(d) | 向当前画笔相反方向移动d像素长度 |
goto(x,y)/setpos(x,y)/setposition(x,y) | 将画笔移动到坐标为x,y的位置 |
setx(x) | 设置海龟的横坐标为x,纵坐标保持不变 |
sety(y) | 设置海龟的纵坐标为y,横坐标保持不变 |
penup()/up() | 提起笔移动,不绘制图形,用于另起一个地方绘制 |
pendown()/down() | 放下笔,移动时绘制图形,缺省时也为绘制 |
right(degree)/rt(degree) | 顺时针移动degree° |
left(degree)/lt(degree) | 逆时针移动degree° |
setheading(angle)/seth(angle) | 设置海龟的朝向为angle |
circle(radius, extent=None, steps=None) | 绘制圆弧(radius为半径,extent为圆弧范围,steps为绘制圆弧时的步数,后两者可选) |
dot(radius, colorstr) | 绘制一个指定直径(radius)和颜色(colorstr)的圆点 |
home() | 设置当前画笔位置为原点,朝向东 |
自定义模块
除了标准库模块,你还可以创建自己的模块。这些自定义模块可以放在当前脚本的同一目录中,或者放在Python的模块搜索路径(如sys.path)中的某个目录中。
包(Packages)
包是一种包含多个模块的容器。包通常包含一个__init__.py文件(即使该文件为空),这使得Python将该目录视为一个包。包的结构通常如下
mypackage/ __init__.py module1.py module2.py
要导入包中的模块,可以使用点(.)表示法:
import mypackage.module1print(mypackage.module1.some_function())
或者,从包中导入特定的部分:
from mypackage.module2 import another_functionanother_function()
虚拟环境
为了避免不同项目之间的依赖冲突,Python提供了虚拟环境(Virtual Environments)。虚拟环境是一个独立的Python环境,在其中安装的模块不会影响全局Python环境。
Python虚拟环境是一个独立的、隔离的Python运行环境,它拥有自己的Python解释器、第三方库和应用程序。这种隔离性使得不同项目之间的依赖关系不会相互干扰,每个项目都可以使用自己独立的Python解释器和第三方库版本。
虚拟环境的作用
隔离性:每个虚拟环境都是独立的,互不影响。这意味着在一个虚拟环境中安装的Python包不会影响其他虚拟环境或全局Python环境。可定制性:可以根据项目的需求,为每个虚拟环境选择特定的Python版本和安装所需的第三方包。可复制性:虚拟环境可以轻松地复制和迁移到其他机器上,确保在不同环境中的一致性。易于管理:通过激活和停用虚拟环境,可以方便地切换到不同的Python项目环境。如何创建和使用虚拟环境
Python提供了多种创建虚拟环境的方法,包括使用内置的venv模块和第三方库virtualenv。
方法一:使用内置的venv模块(Python 3.3及以上版本)
打开命令行终端:如Windows的命令提示符或PowerShell,macOS和Linux的终端。进入项目目录:使用cd命令进入你想要创建虚拟环境的项目目录。创建虚拟环境:使用命令python -m venv env_name
,其中env_name是你为虚拟环境指定的名称。激活虚拟环境: 在Windows上,执行env_name\Scripts\activate.bat
。在macOS和Linux上,执行source env_name/bin/activate
。 激活后,命令行提示符会显示虚拟环境的名称,表明你正在虚拟环境中工作。
安装依赖包:使用pip install 包名命令安装项目所需的库。运行项目:在虚拟环境中运行你的Python项目。退出虚拟环境:使用deactivate命令退出当前虚拟环境。方法二:使用第三方库virtualenv
安装virtualenv:如果还没有安装virtualenv,可以使用pip install virtualenv
命令进行安装。创建虚拟环境:使用命令virtualenv env_name
创建虚拟环境。激活虚拟环境:与使用venv模块相同,根据操作系统执行相应的激活命令。后续步骤:安装依赖包、运行项目和退出虚拟环境的步骤与使用venv模块相同。 虚拟环境的迁移和打包
打包依赖包:使用pip freeze > requirements.txt
命令将当前虚拟环境中的依赖包版本信息导出到requirements.txt文件中。迁移虚拟环境:在新环境中,使用pip install -r requirements.txt
命令根据requirements.txt文件安装所有依赖包,从而复制原虚拟环境。 使用国内镜像源安装依赖包
由于网络原因,有时直接从Python官方的PyPI源安装依赖包可能会很慢或失败。此时,可以使用国内镜像源来加速安装过程。例如,使用清华大学的镜像源:
临时使用:在安装依赖包时,使用-i选项指定镜像源,如pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
。设置为默认源:使用pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
命令将清华大学镜像源设置为默认源。 其他虚拟环境管理工具
除了venv和virtualenv之外,还有一些其他的虚拟环境管理工具,如pipenv和poetry。这些工具提供了更高级的功能,如依赖包管理、虚拟环境创建和删除、项目发布等。
pipenv:集成了pip和virtualenv的功能,并提供了Pipfile和Pipfile.lock文件来管理项目依赖。使用pip install pipenv
命令安装pipenv后,可以使用pipenv install命令安装依赖包,pipenv shell命令激活虚拟环境等。poetry:是一个用于Python项目打包和依赖管理的工具。它提供了类似于pipenv的功能,但具有更强大的依赖解析和版本控制能力。使用pip install poetry
命令安装poetry后,可以使用poetry init命令初始化项目,poetry add命令添加依赖包等。 我的博客即将同步至腾讯云开发者社区,邀请大家一同入驻:https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?invite_code=34m59s418000k