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Day30 模块和库的导入

目录

一、导入官方库的三种手段

1.1 标准导入:导入整个库

1.2 从库中导入特定项

1.3 非标准导入:导入整个库

二、导入自定义库/模块的方式

模块、包的定义

使用案例

场景1: main.py 和 circle.py 都在同一目录

场景2: main.py 和 circle.py 都在根目录的子目录 model/ 下

场景3: main.py 在根目录,circle.py 在子目录 model/ 下

场景4:main.py在model/下,circle.py在utils/下

问题原因:执行环境与导入路径冲突

解决方案

1. 使用 -m 模式运行(推荐)

2. 修改 sys.path

3. 使用绝对导入并确保项目根目录在 PYTHONPATH 中

最佳实践建议

三、导入库/模块的核心逻辑:找到根目录(python解释器的目录和终端的目录不一致)


一、导入官方库的三种手段

复盘下学习python的逻辑,所谓学习python就是学习python常见的基础语法+学习要处理的任务所需要用到的第三方库

类别典型库解决的问题学习门槛
基础工具ossysjson操作系统交互、序列化数据(如读写 JSON 文件)
科学计算numpyscipy数值计算、线性代数、信号处理
数据分析pandasmatplotlib数据清洗、转换、可视化(如绘制折线图、柱状图)
Web 开发DjangoFlask快速搭建 Web 应用(如网站后台、API 接口)中高
机器学习scikit-learnTensorFlow机器学习算法(分类、回归、深度学习)
自动化脚本pyautoguipytest自动化测试、桌面操作自动化(如模拟鼠标键盘操作)
网络爬虫requestsScrapy从网页提取数据(需注意反爬机制和法律合规)

所以用到什么学什么库即可。

1.1 标准导入:导入整个库

这是最基本也是最常见的导入方式,直接使用import语句。

1.2 从库中导入特定项

当使用from语法从库中导入特定的函数或类时,这些函数或类就可以在代码中直接使用,不需要添加模块名作为前缀。因为在导入时没有包括模块的完整路径,前面也不能加上库名。

类似的写法,如sklearn库很大,直接导入sklearn库会占用电脑大量内存,所以一般只导入需要的库,

  • 如: from sklearn.model_selection import train_test_split

1.3 非标准导入:导入整个库

这将导入math模块中定义的所有公开函数和变量。 和上述from同理,直接调用sin()cos()等,而无需math.前缀。

虽然 import math和 from math import *看起来都是导入了 math 模块,但它们在导入方式、作用域处理以及对命名空间的影响上有重要的区别。

(1)命名空间的污染 

import math:这种方法会将整个 math 模块导入到命名空间中,但是需要使用 math. 前缀来访问模块内的函数或变量。这种方式保持了命名空间的整洁,因为所有的 math 函数和变量都包含在 math 这个模块对象中。

 from math import *:这种方法将 math 模块中的所有公开的函数和变量导入到当前的命名空间中,可以直接使用这些函数和变量而无需 math. 前缀。这种方式可能会导致命名空间污染,特别是当有多个模块都被这样导入时,很容易发生命名冲突。

(2)明确性和可维护性 

import math:明确指出了函数和变量来源于 math 模块,这对代码的可读性和维护性都是有益的。其他阅读你代码的人可以清楚地看到每个函数的来源,这对大型项目和团队合作尤为重要。 

from math import *:虽然代码看起来更简洁,但这种方法减少了代码的明确性。如果没有足够的上下文,很难判断一个特定的函数是来自 math 模块还是其他模块,尤其是当你导入了多个模块时

上述这些,如果是python内置库,可以直接导入,大部分第三方库都需要先用pip来安装。下面的模块,也就是.py文件,是不需要安装即可调用的。

二、导入自定义库/模块的方式

模块、包的定义

模块(Module)

  • 本质:以 .py 结尾的单个文件,包含Python代码(函数、类、变量等)。
  • 作用:将代码拆分到不同文件中,避免代码冗余,方便复用和维护。

包(Package)

在python里,包就是库

  • 本质有层次的文件目录结构(即文件夹),用于组织多个模块和子包。
  • 核心特征:包的根目录下必须包含一个 __init__.py 文件(可以为空),用于标识该目录是一个包。

使用案例

若编写一个计算圆面积的代码并保存为 circle.py,这个文件就是一个模块。

使用时通过 import circle 导入模块,调用其中的函数(如 circle.calculate_area(5))。

# circle.py
import mathdef calculate_area(radius):return math.pi * radius ** 2

场景1: main.py 和 circle.py 都在同一目录

目录结构:

项目根目录/
├── main.py
└── circle.py

main.py 内容:

# main.py
from circle import calculate_arearadius = 5
area = calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")# 或者注释上面的,用下面的方法
# import circle 
# radius = 5
# area = circle.calculate_area(radius)
# print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")

cd xxx(main的相对路径),然后执行python main.py

终端可以通过左上角的查看-终端 打开,默认的路径是项目根目录。

场景2: main.py 和 circle.py 都在根目录的子目录 model/ 下

目录结构:

项目根目录/
└── model/
    ├── __init__.py   (推荐添加,将 model 目录标记为包)
    ├── main.py
    └── circle.py

model/main.py 内容同上:

运行命令:python xxx/main.py

场景3: main.py 在根目录,circle.py 在子目录 model/ 下

目录结构:

项目根目录/
├── main.py
└── model/├── __init__.py   (必需添加,将 model 目录标记为一个可导入的包)└── circle.py

main.py 内容:

# main.py
from model.circle import calculate_arearadius = 5
area = calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")# 或者注释上面的,用下面的方法
# import circle 
# radius = 5
# area = circle.calculate_area(radius)
# print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")

__init__.py的添加问题:Python 3.3 及以后版本,做了 “命名空间包” 相关优化,有些场景下目录里没有 __init__.py ,也能以简单命名空间包形式被导入(主要用于处理跨目录分布的包结构)。但常规的、希望清晰组织模块的包,还是建议显式添加 __init__.py ,明确包的边界和初始化逻辑,避免因解释器版本、环境差异出现导入问题。

场景4:main.py在model/下,circle.py在utils/下

项目根目录/
├── circle2.py
└── utils/├── __init__.py   (必需添加,将 model 目录标记为一个可导入的包)└── circle.py
└── model/└── main.py

main.py:

# main.py
from utils import circle # 这是根目录绝对路径的导入方式radius = 5
area = circle.calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")

circle.py和circle2.py内容相同: 

# circle.py
import mathdef calculate_area(radius):return math.pi * radius ** 2

运行方式 python -m model.main

如果直接使用python model/main.py,会报错:

是因为 Python 的导入机制要求 相对导入必须在包环境中使用,而直接执行脚本会破坏包的结构。通过 -m 模式、修改 sys.path 或配置 PYTHONPATH 可以解决这个问题。当使用 python -m model.main 时,Python 会将当前目录(即项目根目录)添加到 sys.path 的开头。

问题原因:执行环境与导入路径冲突

1、Python 的模块搜索路径(sys.path

当你执行 python model/main.py 时,Python将 当前目录(即脚本所在的父目录) 添加到 sys.path 的首位。例如:

project/
├── model/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── circle.py
└── app.py

此时,Python 会将 project/ 加入 sys.path,但不会将 model/ 目录本身加入。

如果你在 main.py 中使用 相对导入(例如 from .circle import Circle),Python 会报错,因为:

a、相对导入(from .module import ...)要求当前文件必须作为包的一部分被导入(即通过 python -m model.main)。

b、直接运行 main.py 时,它被视为 顶层脚本,而非包的一部分,. 路径无效。

2、相对导入与绝对导入的区别

相对导入from .circle import Circle)依赖于当前模块在包中的位置,只能在包内部使用。

绝对导入from model.circle import Circle)依赖于 sys.path 中的路径,要求 model 必须在 sys.path 中。但直接运行 main.py 时,model 不在 sys.path 中,因此绝对导入也会失败。

解决方案
1. 使用 -m 模式运行(推荐)

通过 python -m model.main 执行,Python 会将 model 所在的父目录(如 project/)加入 sys.path,并将 model 视为包:

# 在 project/ 目录下执行
python -m model.main
2. 修改 sys.path

在 main1.py 开头手动添加父目录到 sys.path

main1.py内容:

import sys
import os# 获取当前脚本的父目录(即 model/ 的路径)
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 获取父目录的父目录(即 project/ 的路径)
parent_dir = os.path.dirname(current_dir)
# 将父目录添加到 sys.path
sys.path.append(parent_dir)# 现在可以使用绝对导入
from utils import circle # 这是根目录绝对路径的导入方式radius = 5
area = circle.calculate_area(radius)
print(f"半径为 {radius} 的圆,面积是: {area}")

3. 使用绝对导入并确保项目根目录在 PYTHONPATH 中

在环境变量中添加项目根目录:

# Linux/macOS
export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/project"# Windows
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;C:\path\to\project

然后在 main.py 中使用绝对导入:

from model.circle import Circle
最佳实践建议
  1. 统一使用 -m 模式:开发时始终通过 python -m package.module 运行脚本,避免直接执行包内模块。
  2. 明确 __init__.py 的作用
    • 在包的 __init__.py 中可以预导入常用模块,简化外部引用(例如 from .circle import Circle)。
    • 空的 __init__.py 仅用于标记包,但添加预导入可以让包的 API 更清晰。
  3. 使用相对导入:在包内部模块间引用时,优先使用相对导入(from . import module),避免硬编码包名。

三、导入库/模块的核心逻辑:找到根目录(python解释器的目录和终端的目录不一致)

IDE(如 VSCode 或 PyCharm)通常会将你打开的项目文件夹设为“根目录”(或者说,运行时的工作目录)。Python 在导入模块时,会从这个根目录(以及其他一些标准位置和脚本所在的目录)开始查找。

@浙大疏锦行

http://www.xdnf.cn/news/14096.html

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