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1. 包管理

1.1 一些概念

模块(module)：Python中可复用的基本代码单元，可由其他代码import的一块代码。

模块的类型

• pure Python module：由python编写的模块，包含在单独的py文件中(或者是pyc/pyo文件)。
• extension module：由实现Python的底层语言编写的模块(C/C++ for Python, Java for Jython)。通常包含在单独的动态加载文件中，比如Unix中的so文件，windows中的DLL文件，或者是Jython扩展的java类文件。(注意，目前为止Distutils只能处理Python的C/C++扩展)

包（package）：模块的集合，多个模块文件（即.py文件）所在的目录中包含__init__.py文件，则该目录是一个package。

1.2 __init__.py文件的作用

• 将目录变成package：目录有了__init__.py则成了一个package
• 控制导入行为：指定import *时暴露哪些模块或者对象
• 执行初始化工作：其他文件在import时会执行__init__.py中的Python代码。

case1: 将添加自定义package

# package content tree
mypkg
├── __init__.py
├── module0.py
└── module1.py# __init__.py
class BaseModel(Singleton, Utils):pass# module0.py
from . import BaseModel
class MysqlModel(BaseModel):pass# module1.py
from . import BaseModel
class RedisModel(BaseModel):pass# add package path to sys.path so that it can be searched and imported by other module
import sys
sys.path.append('path/to/pkg')
from pkg import MysqlModel

case2: 控制导入行为

# package content tree
mypkg
├── __init__.py
├── module0.py
└── module1.py# __init__.py
__all__ = ['module0']
from . import module1
from . import module2# other.py
from pkg import *  # 只能使用module0中的对象

case3: 执行初始化工作

1. 定义package中其他module都可以使用的全局变量

# package content tree
mypkg
├── __init__.py
├── module0.py
└── module1.py# __init__.py
GLOBAL_VARIABLE = 100# module0.py
from . import GLOBAL_VARIABLEdef show_gvar():print(GLOBAL_VARIABLE)

2. 初始化数据库连接

# package content tree
mypkg
├── __init__.py
├── module0.py
└── module1.py# __init__.py
DB_CONNECTION = sqlite3.connect('example.db')# module0.py
from . import DB_CONNECTIONdef create_table():cursor = DB_CONNECTION.cursor()cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')DB_CONNECTION.commit()

3. 加载配置文件

# package content tree
proj
├── conf
│   └── config.ini
└── pkg├── __init__.py├── module0.py└── module1.py# config.ini
[settings]
debug = true# __init__.py
import configparserconfig = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
CONFIG = {'debug': config.getboolean('settings', 'debug')
}# module0.py
from . import CONFIGdef do_something():if CONFIG['debug']:print('Debug mode is on')else:print('Debug mode is off')

4. package之间统一的日志对象

# package content tree
mypkg
├── __init__.py
├── module0.py
└── module1.py# __init__.py
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)# module0.py
from . import loggerdef log_message():logger.info('This is an info message')

1.3 模块的搜索

python通过搜索sys.path来寻找模块。sys.path存放了5类路径：项目根目录，$PYTHONPATH，标准库目录，扩展模块目录，第三方库目录。

sys.path示例，其中PYTHONPATH为空

/project_root											# 项目路径
/path/to/3.12.1/lib/python312.zip  						# 压缩文件形式的标准库，是标准库的一部分
/path/to/3.12.1/lib/python3.12     						# 未经压缩的标准库，是标准库的一部分
/path/to/3.12.1/lib/python3.12/lib-dynload  			# 动态加载形式的扩展模块（.so文件）
/path/to/3.12.1/envs/env/lib/python3.12/site-packages	# 第三方库

sys.path示例，其中PYTHONPATH不为空

# 查看sys.path
import sys
print(sys.path)'''before
/xxx/project_root
/path/to/3.12.1/lib/python312.zip
/path/to/3.12.1/lib/python3.12
/path/to/3.12.1/lib/python3.12/lib-dynload
/path/to/3.12.1/envs/env/lib/python3.12/site-packages
'''# add /xxx/project_root/libs to PYTHONPATH
export PYTHONPATH=/xxx/project_root/libs:$PYTHONPATH'''after
/xxx/project_root
/xxx/project_root/libs
/path/to/3.12.1/lib/python312.zip
/path/to/3.12.1/lib/python3.12
/path/to/3.12.1/lib/python3.12/lib-dynload
/path/to/3.12.1/envs/env/lib/python3.12/site-packages
'''

2. 其他话题

一、__main__
现有脚本文件a.py和b.py，a中import了b，执行a的时候，b中的代码也被执行。每个文件都有属性__name__，主动执行的文件，其__name__为__main__，
而因为import而被执行的文件，其 __name__为文件名（不带后缀）。此例，a主动执行，a.__name__为__main__，b因为import而被执行，b.__name__为b。
如想让部分代码导入而不执行且只有在主动执行时才实际执行，则应把这部分代码置于语句if __name_ == '__main__'下。这表明，该脚本文件作为模块
被导入其他文件中，执行if __name__ == '__main__'时，判断为否(__name__为木模块名），不会执行if语句内的代码。简言之，执行流源于本文件，那么
__name__为__main__，执行流源于其他文件，则__name__为模块名。
二、__pycache__
Python解释器将源码转换为字节码，然后再由解释器来执行这些字节码。
解释器的具体工作：
1、完成模块的加载和链接；
2、将源代码编译为PyCodeObject对象(即字节码)，写入内存中，供CPU读取并执行；
3、cpu从内存中读取并执行PyCodeObject，然后将PyCodeObject写回硬盘当中，形成.pyc或.pyo字节码文件。之后若再次执行该脚本，解释器先检查本地是否有对应的字节码文件，该字节码文件的修改时间是否在其源文件之后，是就直接执行，否则重复上述步骤。

第一次执行代码的时候，Python解释器已经把编译的字节码放在__pycache__文件夹中，这样以后再次运行的话，如果被调用的模块未发生改变，那就直接跳过编译这一步，直接去__pycache__文件夹中去运行相关的*.pyc文件，大大缩短了项目运行前的准备时间。