Python基础 – 使用别人代码的模块机制

陌上花 2022-08-14 06:06:21

分类： Python 1894 10

Python的模块为日常编程中许多问题提供了标准的解决方案，同时也能让我们更加简洁优雅地管理代码。

模块

定义：
每个模块是由1个或多个Python文件构成。是相关的类、函数和变量所组成的一个集合。

它可以被其它代码引入并直接使用。

通常，一个模块中的各个功能是相互关联的。

模块中的函数就像是积木，用一块一块的积木搭建成一个完整的图形，搭好的图形就是模块。

了解完模块的基本概念后，先来看看最常接触的第一大类模块：内置模块。

内置模块是在安装Python时自带的模块。Python提供了大量丰富且高质量的内置模块来帮助完成一些系统化工作。

比如，生成一个随机的数字可以使用random模块，要处理日期和时间则可以通过datetime模块等。

为了使用这些模块，首先需要通过关键词import来导入模块。

导入模块（I）

import random
randomNum = random.random()
print(randomNum)

代码的作用
这三行代码输出了一个随机数。

第一行导入了random模块，该模块用于生成随机数；
第二行将生成的随机数赋值给了变量randomNum；
第三行输出了randomNum这个变量的数值。

import
关键字import，中文意思是“导入”，表明我们要在这里导入模块。

模块的名称
一个名为random的模块，该模块用于生成一个随机数。

模块内的函数
导入random模块后，就可以通过 random.xxx() 来使用该模块中的所有函数。

这里，我们调用了random模块里的random()函数，该函数用于生成一个0到1的随机浮点数。

模块内的函数
random模块中还有其它的函数，可以根据自己的需要来调用。

比如，想生成一个在1到7之间的随机整数，可以使用random模块里的randint()函数，代码为：random.randint(1,7)。

代码小结
要导入模块时，就可以使用这样的格式：

使用import导入模块后，除了可以获取到模块内的函数，还可以获取到该模块中的类。通过调用类里面的方法，来实现某一功能。

比如，要获取今天的日期，就需要用到datetime模块里的date类，以及该类中的today()方法。

import datetime
todayDate = datetime.date.today()
print(todayDate)

导入模块
使用关键字import，中文意思是“导入”，表明我们要在这里导入一个名称为datetime的模块。

模块中的一个类
一个类，表明我们在调用datetime模块里的date类。

date类是一个日期类，里面提供了一些关于日期的方法与属性。

date类里面的某一个方法
一个方法，表明我们要调用的today()从属于date类。

该方法用于获取当前的本地日期。

代码小结
导入模块后，想获取到该模块中的类里面的某一个方法时，就可以使用这样的格式：

小练习

使用import导入random模块。

使用该模块下的random()函数，生成一个0到1之间的随机浮点数，并使用print()将结果输出。

import random
print(random.random())

获取今天日期的年份，并判断跟实际今年的年份（2022）是否相等。相等输出True，不相等输出False。

import datetime
today = datetime.date.today()
year = today.year
print(year == 2022)

不难看出，一个模块是由很多类和函数组成的。

有时候只想导入（import）模块里面的一部分内容，可能是一个类或是一个函数。比如，我们只希望导入datetime模块中的date类。

这时候，就可以用到 from...import... 。

导入模块（II）

from datetime import date
todayDate = date.today()
print(todayDate)

两个关键字
第一个关键字from允许我们从模块中导入一个指定的部分。

这两个关键字，表明从datetime模块里导入date类。

模块的名称
一个名为datetime的模块，表示要从该模块中导入某个类。

一个类
一个类，表明我们要调用的date类属于datetime模块。

date类里面的某一个方法
一个方法，表明我们要调用的today()从属于date类。

可以看到，使用from...import...这种形式时，调用datetime模块中的类或函数时不需要datetime.前缀。

代码小结
当我们只想导入模块里面的一部分内容时，就可以使用这样的格式：

第三方模块

学习了导入模块的两种方式，但是导入的都是内置模块。这些模块是Python自带的，具有较高的通用性。

除此之外，我们还会接触到许多的第三方模块。这些非内置的模块由其他的开发者所编写，提供给公众免费使用，功能更加个性化。可以从Python Package Index上找到自己需要的模块。

内置模块可以直接导入后使用，而非内置的模块则需要先进行安装，然后才能导入使用。

安装模块

为了安装第三方模块，需要一个叫作 pip 的工具。

在安装Python环境的时候，pip工具已经随着一起自动安装了，现在可以直接在电脑上使用pip工具来安装第三方模块。

安装第三方模块的方式在不同的电脑系统上略微有些不同

Windows

要使用pip工具安装第三方模块，需要在Windows的命令提示符里进行。

可以使用以下两种方式打开命令提示符：

在电脑左下角「开始菜单」旁的搜索栏里输入cmd
同时在键盘上按下快捷键WIN和R，在运行框里输入cmd。

打开一个Windows命令提示窗口，就可以开始安装第三方模块了。

只需要在命令提示符的窗口里，使用 pip3 install「ModuleName」命令。这里，「ModuleName」是你所选择的模块的名称。

假如我们想制作一个可交互的柱状图，可以通过第三方模块 pyecharts，该模块是一个强大的数据可视化工具。

直接在终端中输入：pip3 install pyecharts==1.8.1 ，然后敲击回车键，就能进行安装。

这里由于pyecharts的特殊性，在安装时要指定版本1.8.1，而其它大多数模块都可以直接使用模块名安装。

如果在自己电脑上安装不上或安装缓慢，可在命令后添加如下配置进行加速：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip3 install pyecharts==1.8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

点击回车后，会出现很多的安装信息。当看到「Successfully installed...」或显示「Requirement already satisfied」的时候，说明模块已经安装成功。

可能会遇到黄色的警告，这是在提示需要升级pip工具。可以选择忽视，也可以按照指示在终端中输入「pip install --upgrade pip」进行升级。

安装过程如图所示。

macOS

要使用pip工具安装第三方模块，需要在macOS的终端里进行。

我们可以点击「启动台」后，在上方的搜索栏里输入终端，然后打开即可。

打开终端窗口，就可以开始安装第三方模块了。

只需要在终端窗口里，使用 pip3 install「ModuleName」命令。这里，「ModuleName」是你所选择的模块的名称。

假如我们想制作一个可交互的柱状图，就可以通过第三方模块 pyecharts 来完成。

直接在终端中输入：pip3 install pyecharts==1.8.1 ，然后敲击回车键，就能进行安装。

这里由于pyecharts的特殊性，在安装时要指定版本1.8.1，而其它大多数模块都可以直接使用模块名安装。

如果在自己电脑上安装不上或安装缓慢，可在命令后添加如下配置进行加速：

pip3 install pyecharts==1.8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

点击回车后，会出现很多的安装信息。当看到「Successfully installed...」的时候，说明模块已经安装成功。
安装过程如图所示。

示例

安装成功后，就可以关闭当前窗口，回到编辑器里使用该模块来绘制柱状图了。和内置模块一样，我们需要导入模块。

第一行代码：
使用 pyecharts.charts 的方式，访问了pyecharts模块里的子模块charts。
然后，通过from...import...，从pyecharts模块的子模块charts里导入了Bar类。

第二行代码：
使用from...import...，从pyecharts模块中，导入子模块options，并将其简写为了opts。

这里，import...as...是用于在导入一个模块的同时，为该模块取一个别名。

这是为了之后在代码中使用该模块时能更加方便，不用再通过options调用，可以直接通过opts。

导入完成后，我们就可以通过这些模块，绘制出一个可交互的柱状图啦。

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

bar = Bar()

bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))

bar.render("bar.html")

小练习

引入math模块
使用import来导入内置模块：math，该模块提供了大量的数学运算函数。

导入模块后，完成以下两个操作：

通过math模块内 sqrt() 函数，输出99的开平方结果；
通过math模块内 fabs() 函数，输出-0.03的绝对值。

import math
print(math.sqrt(99))
print(math.fabs(-0.03))

计算平均值
statistics是Python中的一个数学统计模块。

使用statistics.mean()可以计算出一个列表的平均值，只需要将列表传入到括号中即可。

使用import导入statistics模块，并定义一个列表numList = [10, 99, 78, 50]。使用statistics.mean()计算该列表的平均值，并输出。

import statistics
numList = [10,99,78,50]
print(statistics.mean(numList))

from...import...
使用from...import...来完成上一道题目

定义一个numList = [10, 99, 78, 50]，使用statistics模块下的mean()来计算该列表的平均值，并输出。

from statistics import mean
numList = [10,99,78,50]
print(mean(numList))

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