python學習筆記十——模塊與函數

　　第五章 模塊與函數

5.1 python程序的結構

　　函數+類->模塊              模塊+模塊->包                 函數+類+模塊+包=Python

　　python的程序由包(package)、模塊(module)和函數組成。模塊是處理某一類問題的集合，模塊由函數和類組成。包是由一系列模塊組成的集合。如圖所示：

　　包就是一個完成特定任務的工具箱，python提供了許多有用的工具包，如字符串處理、圖形用戶接口、Web應用、圖形圖像處理等。使用自帶的這些工具包，能夠提升程序員的開發效率，減小編程的複雜度，達到代碼重用的效果。這些自帶的工具包和模塊安裝在Python的安裝目錄下的lib子目錄中。

　　例如，lib目錄中的xml文件夾。xml文件夾就是一個包，這個包用於完成XML的應用開發。xml包中有幾個子包：dom、sax、etree和parsers。文件__init__.py是xml包的註冊文件，若是沒有該文件，Python將不能識別xml包。在系統字典表中定義了xml包。

注意：包必須至少含有一個__init__.py文件。__init__.py文件的內容能夠爲空，它用於識別當前文件夾是一個包。

5.2 模塊

　　模塊是python中重要的概念，python的程序是由一個個模塊組成的。前面已經接觸到了模塊，一個python文件就是一個模塊。

5.2.1 模塊的建立

　　模塊把一組相關的函數或代碼組織到一個文件中。一個文件便是一個模塊。模塊由代碼、函數或類組成。建立一個名爲myModule.py的文件，即定義了一個名爲myModule的模塊。在myModule模塊中定義一個函數func()和一個類MyClass 。MyClass類中定義一個方法myFun()。

#!/usr/bin/env python
#vim myModule.py
#自定義模塊
def func():　　#函數
        print("MyModule.func()")

class MyClass:    #類　　　　　　　　　　
        def myFunc(self):
                print("MyModule.MyClass.myFunc()")

#!/usr/bin/env python
#vim call_myModule.py
#調用自定義模塊的類和函數
import myModule

myModule.func()
myClass=myModule.MyClass()
myClass.myFunc()

[root@Dannyserver danny]# python call_myModule.py
MyModule.func()
MyModule.MyClass.myFunc()

注意：模塊myModule.py和call_myModule.py須要在同一目錄下，或放在sys.path所列出的目錄下；不然python解釋器找不到自定義的模塊

　　當python導入一個模塊時，python首先查找當前路徑，而後查找lib目錄、site-packages目錄(Python\Lib\site-packages)和環境變量PYTHONPATH（pythonpath）設置的目錄。若是導入的模塊沒有找到，在以上路徑搜索下是否含有這個模塊。能夠經過sys.path語句搜索模塊的查找路徑。

 

5.2.2 模塊的導入

　　在使用一個模塊的函數或類以前，首先要導入該模塊。模塊的導入使用import語句，如：

import module_name

　　這條語句能夠直接導入一個模塊。調用模塊的函數或類時，須要以模塊名做爲前綴，其格式以下：

module_name.func()

　　若是不想在程序中使用前綴符，能夠使用from...import...語句導入。格式以下：

from module_name  import function_name

後面調用function_name就等同於調用module_name.function_name

　　導入模塊下全部的類和函數，能夠使用以下格式：
from module_name import *

　　此外，同一個模塊文件支持多條import語句。例如，定義一個名爲myModule的模塊。該模塊定義一個全局變量count和一個函數func()。每次調用函數func()，使變量count的值加1。

#vim myModule.py
count=1

def func():
        global count
        count=count+1
        return count

#vim a.py
import myModule
print("count=", myModule.func())
myModule.count=10
print("count=",myModule.count)

import myModule
print("count=",myModule.func())

[root@Dannyserver test2]# python a.py 
count= 2
count= 10
count= 11

　　python中的import語句比Java的import語句更加靈活。python的import語句能夠置於程序中任意的位置，甚至能夠放在條件語句中，在上面的代碼段添加以下語句：

if myModule.count>1:
        myModule.count=1
else:
        import myModule
print("count=", myModule.count)

輸出結果

[root@Dannyserver test2]# python a.py 
count= 2
count= 10
count= 11
count= 1

 

5.2.3 模塊的屬性

　　模塊有一些內置屬性，用於完成特定的任務，如__name__、__doc__。每一個模塊都有一個名稱，例如，__name__用於判斷當前模塊是不是程序的入口，若是當前程序正在被使用，__name__的值爲「__main__」。一般給每一個模塊都添加一個條件語句，用於單獨測試該模塊的功能。例如，建立一個模塊myModule。

if __name__=="__main__":
        print("myModule做爲主程序運行")
else:
        print("myModule被另外一個模塊調用")

單獨運行該模塊輸出結果：

[root@Dannyserver test2]# python a.py 
myModule做爲主程序運行

建立另外一個模塊call_myModule。這麼模塊很簡單，只要導入模塊myModule便可

import myModule
print(__doc__) #調用了模塊另外一個屬性__doc__。因爲該模塊沒有定義文檔字符串，因此輸出None

[root@Dannyserver test2]# python call_myModule.py 
myModule被另外一個模塊調用
None

 

5.2.4 模塊的內置函數

　　Python提供了一個內聯模塊buildin。內聯模塊定義了一些開發中常常使用的函數，利用這些函數能夠實現數據類型的轉換、數據的計算、序列的處理等功能。下面將介紹內聯模塊中經常使用的函數。

1. apply()

　　python3中移除了apply函數，因此再也不可用了。調用可變參數列表的函數的功能只能使用在列表前添加*來實現。

2. filter()

　　filter()能夠對某個序列作過濾處理。判斷自定義函數的參數返回的結果是否爲真來過濾，並一次性返回處理結果。filter()的聲明以下所示

class filter(object)

　　filter(function or None,iterable) -->filter object

filter()過濾序列的功能示例：

def func(x):
    if (x>0):
        return x
print (filter(func,range(-9,10))) #調用filter函數，返回的是filter對象
print(list(filter(func,range(-9,10)))) #將filter對象轉換爲列表

[root@Dannyserver test2]# python a.py 
<filter object at 0x7fd4f762a160>  #直接打印出的是filter對象，沒法看到內容
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]   #將filter對象轉換爲列表

說明：第三行代碼，使用range()生成待處理的列表，而後把該列表的值依次傳入func()。func返回結果給filter()，最後將結果生成一個可迭代對象返回，能夠進行遍歷。

注意：filter()中的過濾函數func()的參數不能爲空。不然，沒有能夠存儲序列(sequence)元素的變量，func()也不能處理過濾。

3.reduce()

　　對序列中元素的連續操做能夠經過循環來處理。例如，對某個序列中的元素累加操做。Python提供的reduce()也能夠實現連續處理的功能。在python2中reduce()存在與全局空間中，能夠直接調用。而在python3中將其移到了functools模塊中，因此使用以前須要先引入。reduce()的聲明以下所示：

reduce(func,sequence[ ,  initial]) ->value

說明：

參數func是自定義的函數，在函數func()中實現對參數sequence的連續操做。

參數sequence是待處理的序列

參數inital能夠省略，若是inital不爲空，則inital的值將首先傳入func()進行計算。若是sequence爲空，則對initial的值進行處理。

reduce()的返回值是func()計算後的結果。

下面實現了對一個列表的數字進行累加的操做。

def sum(x,y):
        return (x+y)
from functools import reduce  #引入reduce
print(reduce(sum,range(0,10))) #0+1+2+3+4+5+6+7+8+9 print(reduce(sum,range(0,10),10)) #10+0+1+2+3+4+5+6+7+8+9 print(reduce(sum,range(0,0),10)) #range(0,0)返回0，因此直接返回後面的10

[root@Dannyserver test2]# python a.py 
45
55
10

注：reduce()還能夠對數字進行乘法、階乘等複雜的累計計算。若是用reduce()進行累計計算，必須在sum中定義兩個參數，分別對應加法運算符兩側的操做表。

4.map()

　　map()能夠對tuple元組進行「解包」操做，調用時設置map()的第一個參數爲None。map()的功能很是強大，能夠對多個序列的每一個元素都執行相同的操做，並返回一個map對象。map()的聲明以下所示：

class map(object)

　　map(func,*iterables) -->map object

說明：

參數func()是自定義的函數，實現對序列每一個元素的操做

參數iterables是待處理的序列，參數iterables的個數能夠是多個

map()的返回值是對序列元素處理後的列表。

下面這段代碼實現了列表中數字的冪運算

def power(x):
        return (x**x)
print(map(power,range(1,5)))    #打印map對象
print(list(map(power,range(1,5))))      #轉換爲列表輸出
def power2(x,y):
        return (x**y)
print(map(power2,range(1,5),range(5,1,-1)))     #打印map對象
print(list(map(power2,range(1,5),range(5,1,-1))))       #轉換爲列表輸出，提供兩個列表參數。依次計算1^五、2^四、3^三、4^2

[root@Dannyserver test2]# python a.py 
<map object at 0x7f3d35d97208>
[1, 4, 27, 256]
<map object at 0x7f3d35d97240>
[1, 16, 27, 16]

注意：若是map()中提供多個序列，則每一個序列中的元素一一對應進行計算，如上。若是每一個序列的長度不一樣，則短的序列後補充None再進行計算。