Python подключение модулей: Python 3: создание и импорт модулей

Как работает import в Python? Импортирование модуля

В Пайтоне имеется большое количество заранее написанных кодов, которые также известны как модули и пакеты. Модуль – это один файл, импортируемый Пайтоном, в то время как пакет состоит из двух и более модулей. Пакеты импортируются таким же образом, как и модули. Каждый сохраненный вами скрипт в Пайтоне является модулем. Это, конечно, может быть далеко не самым полезным модулем, но тем не менее. В данном разделе мы рассмотрим, как импортировать модули при помощи нескольких различных методов.

Импортируем модуль «this»

В Пайтоне есть ключевые слова для импорта модулей. Попробуйте вот этот:

Запустив данный код в своем интерпретаторе, вы увидите что-то в таком духе:

The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren’t special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one— and preferably only one —obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!

Поздравляем, вы нашли «пасхальное яйцо» в Пайтоне, также известное как «Дзен». Это одна из лучших неофициальных частей работы в Пайтон. Сам по себе модуль this не делает ничего особенного, только показывает оригинальный способ импорта чего-либо. Теперь давайте импортируем что-нибудь, чем мы сможем воспользоваться в будущем, к примеру, модуль math:

import math

print(math.sqrt(4)) # 2.0

В примере выше мы импортировали модуль math и сделали что-то новое. Мы вызвали одну из функций модуля – sqrt (т.е. square root – квадратный корень). Для вызова метода импортированного модуля, нам нужно использовать следующий синтаксис: module_name.method_name(аргумент). В данном примере мы нашли квадратный корень от 4. В модуле math есть много других функций, которыми мы можем воспользоваться, такие как нахождение косинуса, факториал, логарифмы и другие. Вы можете призывать эти функции таким же образом, как и с функцией sqrt. Единственное, в чем вам нужно удостовериться – принимают ли они большее количество аргументов или нет. Теперь посмотрим на другой способ импорта.

Использование from в импорте

Некоторые люди не очень любят обозначать все, что они пишут названиями модулей. Впрочем, в Пайтоне есть решение и для этого. Вы можете импортировать из модуля только те функции, которые вам нужны. Представим, что нам нужно импортировать только функцию sqrt:

from math import sqrt

print( sqrt(16) ) # 4.0

Это работает именно так, как читается: функция sqrt импортируется из модуля math. Попробую объяснить это иначе. Мы использовали ключевое слово from для импорта функции sqrt из модуля math. Мы также можем использовать этот метод для импорта нескольких функций из модуля math:

from math import pi, sqrt

В данном примере мы импортировали как sqrt так и pi. Перед тем как обратиться к pi, стоит обратить внимание на то, что это не функция, которую вы вызываете, а величина.

Заказать дешевых подписчиков в группу ВК с качественными страницами можно на сервисе https://doctorsmm.com/. Вам также будет предложен широкий выбор формата ресурса и скорости его поступления. Обратите внимание, что практически на каждую услугу действуют внушительные оптовые скидки и гарантии. Не упустите свое выгодное предложение!

Когда вы выполняете импорт, вы действительно можете сделать это с величинами, функциями, даже с другим модулем. Есть еще один способ импорта, на который стоит обратить внимание. Давайте импортируем вообще всё!

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Импорт всего

В Пайтоне предусмотрена возможность импорта всех функций, переменных и модулей за раз. Это может быть плохой идеей, так как такой импорт может засорить ваше пространство имен. Пространство имен – это место, в котором находятся все ваши переменные, пока работает программа. К примеру, у вас есть своя переменная под названием sqrt:

from math import sqrt
sqrt = 5

Только что вы сделали функцию sqrt переменной, значение которой 5. Это называется затенением (shadowing). Это особенно хитрый способ упрощения своей жизни, когда вы выполняете импорт всего из модуля. Давайте взглянем:

from math import *

sqrt = 5
sqrt(16)

Будет ошибка!

Traceback (most recent call last):
File “<string>”, line 1, in <fragment>
TypeError: ‘int’ object is not callable

Для импорта всего, кроме определенных частей модуля, мы просто используем знак * , что означает, что нам нужно импортировать все. В случае если мы не знаем, что находится в модуле math, мы даже не поймем, что уничтожили одну из импортированных функций. Когда мы пытаемся вызвать функцию sqrt после присвоения её целому числу, мы обнаружим, что она больше не работает.

По этой причине, в большинстве случаев рекомендуется использовать один из указанных в данном разделе способов для импорта. Но есть и несколько исключений из этого правила. В некоторых модулях импорт предусмотрен заранее, это возможно благодаря методу “*”. Одним из ярких примеров является Tkinter – набор инструментов, работающий с Пайтоном, который позволяет пользователю создавать пользовательские интерфейсы на рабочем столе. Причина, по которой определенно удобно импортировать через Tkinter заключается в том, что модули все имеют имена, так что вероятность повторного использования стремится к нулю.

Подведем итоги

Теперь вы знаете все об импорте в Пайтоне. Существуют десятки модулей, которые включены в Пайтон и которые вы можете применять для поднятия функционала своих программ. Вы можете использовать встроенные модули для запросов ОС, получить информацию из реестра Windows, настроить утилиты ведения журнала, выполнять анализ XML и многое, многое другое.

Основы Data Science на Python #8: как импортировать модули python

В предыдущих материалах этого руководства мы обсудили базовые концепции Python: переменные, структуры данных, встроенные функции и методы, циклы for и инструкции if. Это все — семантическое ядро языка. Но это лишь основа того, что есть в Python. Самое интересное ждет впереди. У Python есть море модулей и пакетов, которые можно импортировать в свой проект. Что это значит? Об этом вы узнаете в статье: о том, как использовать инструкцию import и о самых важных встроенных модулях для работы в сфере data science.

Инструкция import в Python

Итак, что такое инструкция import, и почему она так важна?

Представьте LEGO.

Пока что в руководствах использовались только базовые элементы набора LEGO. Но если нужно построить что-то более сложное, необходимо задействовать более сложные инструменты.

С помощью import можно получить доступ к «инструментам» Python, которые называются модулями.

Они делятся на три группы:

1. Модули стандартной библиотеки Python:
   Получить к ним доступ проще простого, потому что они поставляются с языком Python3 по умолчанию. Все что нужно — ввести import и название модуля. С этого момента выбранный модуль можно использовать в коде. О том, как это делать, дальше в статье.
2. Другие более продвинутые и специализированные модули:
   Эти модули не являются частью стандартной библиотеки. Для их использования нужно установить новые пакеты на сервер данных. В проектах data science такие «внешние» пакеты будут использоваться часто. (Вы могли слышать, например, о pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn и так далее). Этой теме будет посвящен отдельный материал
3. Собственные модули:
   Да, их можно писать и самостоятельно (об этом в более продвинутых руководствах по Python)

import — очень мощный элемент Python, потому что именно с его помощью можно постоянно и почти бесконечно расширять свой набор инструментов, особенно в процессе работы с особенно сложными задачами.

Самые важные встроенные модули Python для специалистов Data Science

Теперь, когда вы понимаете, о чем идет речь, можно переходить к практике. В стандартной библиотеке Python есть десятки встроенных модулей. Одними из самых важных для проектов data science являются следующие:

• random
• statistics
• math
• datetime
• csv

Подписывайтесь на телеграм каналы

Импортировать их можно, используя следующий синтаксис:

import [module_name]

Например: import random

Примечание: это импортирует весь модуль целиком со всеми его элементами. Можно взять и отдельную его часть: from [module_name] import [item_name]. Но пока лучше не переусложнять.

Разберем эти пять модулей.

Встроенный модуль №1: random

Рандомизация (случайности) очень важна в data science… например, A/B тестирование. С помощью модуля random можно генерировать случайные числа, следуя разным правилам:

Введем следующее в Jupyter Notebook:

import random

Затем в отдельную ячейку:

random.random()

Это сгенерирует случайное число с плавающей точкой от 0 до 1.

Стоит попробовать и так тоже:

random.randint(1, 10)

Это создаст случайное целое число от 1 до 10.

Больше о random можно узнать здесь.

Встроенный модуль №2: statistics

Если рандомизация важна, то статистика неизбежна. К счастью, в библиотеке есть встроенный модуль со следующими функциями: среднее значение, медиана, деление с остатком, среднеквадратичное отклонение, дисперсия и многие другие…

Начинаем стандартно:

import statistics

Дальше нужно создать список:

a = [0, 1, 1, 3, 4, 9, 15]

Теперь посчитать все значения для этого списка:

Больше о statistics можно узнать здесь.

Встроенный модуль №3: math

Есть несколько функций, которые относятся больше к математике, чем к статистике. Для них есть отдельный модуль. Он включает факториал, возведение в степень, логарифмические функции, а также тригонометрию и константы.

import math

И сам код:

math.factorial(5)
math.pi
math.sqrt(5)
math.log(256, 2)

Больше о math можно узнать здесь.

Встроенный модуль №4: datetime

Планируете работать в интернет-стартапе? Тогда вы наверняка столкнетесь с журналами данных. В их основе лежат дата и время. По умолчанию Python 3 не работает с датой и временем, но если импортировать модуль datatime, то эти функции тоже станут доступны.

import datetime

На самом деле, модуль datetime слегка переусложнен. Как минимум для новичков. Чтобы разобраться с ним, нужен отдельный материал. Но начать можно с этих двух функций:

datetime.datetime.now()
datetime.datetime.now().strftime("%F")

Встроенный модуль №5: csv

«csv» расшифровывается как «comma-separated values». Это один из самых распространенных форматов файлов для хранения журналов данных в виде текстовых данных (простого текста). Поэтому очень важно знать, как открыть файл с расширением .csv в Python. Есть конкретный способ, как это можно сделать.

Предположим, имеется маленький .csv-файл (его даже в Jupyter можно создать) под названием fruits.csv:

2018-04-10;1001;banana
2018-04-11;1002;orange
2018-04-12;1003;apple

Чтобы открыть его в Jupyter Notebook, нужно использовать следующий код:

import csv

with open('fruits.csv') as csvfile:
    my_csv_file = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
    for row in my_csv_file:
        print(row)

Он возвращает списки Python. С помощью функций выбора списков и методами списка, изученными раньше, можно реорганизовать набор данных.

Больше о модуле csv можно узнать здесь.

Больше встроенных модулей

Неплохое начало, но полный список встроенных модулей Python намного объемнее. С их помощью можно запаковывать и распаковывать файлы, собирать сетевые данные, отправлять email, декодировать файлы JSON и многое другое. Чтобы взглянуть на этот список, нужно перейти на страницу стандартной библиотеки Python — это часть официальной документации языка.

Есть и другие библиотеки и пакеты, не являющиеся частью стандартной библиотеки (pandas, numpy, scipy и другие). О них чуть позже.

Синтаксис

При обсуждении синтаксиса нужно выделить три вещи:

1. В скриптах Python все инструкции import нужно оставлять в начале. Почему? Чтобы видеть, какие модули нужны коду. Это также гарантирует, что импорт произойдет до того, как отдельные части модуля будут использованы. Поэтому просто запомните: инструкции import должны находиться в начале.
2. В статье функции модуля использовались с помощью такого синтаксиса:
   module_name.function_name(parameters)
   Например, statistics.median(a)
   или
   csv.reader(csvfile, delimiter=';') Это логично. Перед использованием функции нужно сообщить Python, в каком модуле ее можно найти. Иногда бывают даже более сложные выражения, как функции класса в модуле (например, datetime.datetime.now()), но сейчас об этом можно не думать. Лучше просто составить список любимых модулей и функций и изучать, как они работают. Если нужен новый — посмотрите в документации Python, как создать его вместе с определенными функциями.
3. При использовании модуля (или пакета) его можно переименовать с помощью ключевого слова as:
   Если ввести:
   import statistics as stat, в дальнейшем ссылаться на модуль можно с помощью «stat». Например, stat.median(a), а не statistics.median(a). По традиции две библиотеки, используемые почти во всех проектах Data Science, импортируются с укороченными именами: numpy (import numpy as np) и pandas (import pandas as pd). Об этом также будет отдельный материал.

Так что это? Пакет? Модуль? Функция? Библиотека?

Поначалу вам может быть сложно даже понять, что именно импортируете. Иногда эти элементы называют «модулями», иногда — «пакетами», «функциями» или даже «библиотеками».

Примечание: даже если проверить сайты numpy и pandas, можно обнаружить, что один из них называют библиотекой, а второй — пакетом.

Не все любят теорию в программировании. Но если вы хотите участвовать в осмысленных беседах с другими разработчиками (или как минимум задавать грамотные вопросы на Stackoverflow), нужно хотя бы иметь представление о том, что и как называется.

Вот как можно попытаться классифицировать эти вещи:

• Функция: это блок кода, который можно использовать по несколько раз, вызывая его с помощью ключевого слова. Например, print() — это функция.
• Модуль: это файл с расширением .py, который содержит список функций (также — переменных и классов). Например, в statisctics.mean(a), mean — это функция, которую можно найти в модуле statistics.
• Пакет: это коллекция модулей Python. Например, numpy.random.randint(2, size=10). randint() — это функция в модуле random в пакете numpy.
• Библиотека: это обобщенное название для определенной коллекции кода в Python.

Эта информация взята из вопроса на Stackoverflow.

Выводы

import — это важная составляющая Python. Чем больше вы будете узнавать о data science, тем лучше будете понимать, как постоянно расширять собственный набор инструментов в зависимости от поставленной задачи. import — это основной инструмент для этих целей. Он открывает тысячи дверей.

Работа с модулями в Python

Модулем в языке Python называется любой файл с программой. Каждый модуль может импортировать другой модуль, получая, таким образом, доступ к идентификаторам внутри импортированного модуля. Следует заметить, что импортируемый модуль может содержать программу не только на языке Python. Например, можно импортировать скомпилированный модуль, написанный на языке C.

Все программы, которые мы запускали ранее, были расположены в модуле с названием «__main__». Получить имя модуля позволяет предопределенный атрибут __name__. Атрибут __name__ для запускаемого модуля содержит значение «__main__», а для импортируемого модуля — его имя. Выведем название модуля:

print __name__    # Выведет: __main__

Проверить, является модуль главной программой или импортированным модулем, позволяет код, приведенный в листинге ниже.

Проверка способа запуска модуля

if __name__ == "__main__":
    print "Это главная программа"
else:
    print "Импортированный модуль"

Инструкция import

Импортировать модуль позволяет инструкция import. Мы уже не раз использовали эту инструкцию для подключения встроенных модулей. Например, подключали модуль time для получения текущей даты с помощью функции strftime():

import time            # Импортируем модуль
print time.strftime("%d.%m.%Y")    # Выводим текущую дату

После ключевого слова import указывается название модуля. Обратите внимание на то, что название не должно содержать и пути к файлу. При именовании модулей необходимо учитывать, что операция импорта создает одноименный идентификатор. Это означает, что название модуля должно полностью соответствовать правилам именований переменных. Можно создать модуль с именем, начинающимся с цифры, но подключить такой модуль будет нельзя. Кроме того, следует избегать совпадения с ключевыми словами, встроенными идентификаторами и названиями моделей, входящих в стандартную библиотеку.

За один раз можно импортировать сразу несколько модулей, перечислив их через запятую. В качестве примера подключим модули time и math.

Подключение нескольких модулей сразу

import time, math        # Импортируем несколько модулей сразу
print time.strftime("%d.%m.%Y")    # Текущая дата
print math.pi            # Число pi

После импортирования модуля его название становится идентификатором, через который можно получить доступ к атрибутам, определенным внутри модуля. Доступ к атрибутам модуля осуществляется с помощью точечной нотации. Например, обратится к константе pi, расположенной внутри модуля math, можно так:

math.pi

Функция getattr() позволяет получить значение атрибута модуля по его названию, заданному в виде строки. С помощью этой функции можно сформировать название атрибута динамически во время выполнения программы.

Если указанный атрибут не найдет, возбуждается исключение AttributeError. Чтобы избежать вывода сообщения об ошибке, можно в третьем параметре указать значение, которое будет возвращаться, если атрибут не существует. Например использовать функции приведен в коде ниже:

import math
print gatattr(math, "pi")    # Число pi
print getattr(math, "x", 50)    # Число 50, т.к. x не существует

Использование псевдонимов

Если название модуля является слишком длинной и его неудобно указывать каждый раз для доступа к идентификаторам внутри модуля, то можно создать псевдоним. Псевдоним задается после ключевого слова as. Создадим псевдоним для модуля math:

import math as m    # Создание псевдонима
print m.pi        # Число pi

Теперь доступ к атрибутам модуля math может осуществляться только с помощью идентификатора m. Идентификатор math в этом случае использовать уже нельзя. Все идентификаторы внутри импортированного модуля доступны только через идентификатор, указанный в инструкции import. Это означает, что любая глобальная переменная на самом деле является глобальной переменной модуля.

Если раньше иметь собственный бассейн считалась фантастической роскошью, то на сегодняшний день это доступна как никогда. Вам даже не нужно уметь работать и ухаживать за бассейном, т.к. вы можете заказать услугу обслуживание бассейнов и отдыхать без забот. Проведите это лето в комфорте возле вашего собственного бассейна.

Модули в Python

Модули – это организационная единица самого высокого уровня в Python. Если вы хотя бы немного знакомы с Python, вероятно уже использовали готовые модули или создали свои. Что же такое модуль? Модули – это программные единицы, хранящие код и данные, обеспечивающие повторное использование кода для Python проектов и также полезны при разбиении пространств имён в автономных пакетах. Они автономны, потому что получить доступ к атрибутам модуля только после их импорта. Их также можно рассматривать, как пакеты имён, которые при импорте становятся атрибутами импортированного модуля. Фактически, любой файл Python с расширением *.py является модулем.

Создание модуля

Для создания модуля в Python достаточно определить файл с суффиксом .py. Хотя не каждый файл Python предназначен для импорта в качестве модуля. Файлы Python, которые используются для работы в качестве автономного приложения Python (файлы верхнего уровня), обычно предназначены для запуска в виде скриптов, а импорт их, фактически запускает команды внутри скрипта.

Модули, которые предназначены для импорта другим кодом, не будут выполнять какое-либо действия, а только предоставят доступ к своим переменным и функциям в качестве атрибутов импортируемого объекта. Также возможно создавать двухрежимные модули, которые могут быть использованы для импорта и запуска в качестве сценария верхнего уровня.

Хотя правила создания модулей довольно условные, существует одно правило для именования модулей. Поскольку имена файлов модулей становятся именами переменных в Python при импорте не разрешается называть модули зарезервированными словами Python. Например, модуль for.py может быть создан, но не может быть импортирован, поскольку «for» – зарезервированное слово. Проиллюстрируем всё вышесказанной примером с «Hello world!».

# Файл модуля: my_module.py
def hello_printer():  
    print("Hello world!")

name = "John"

# Скрипт файл: my_script.py

import my_module

my_module.hello_printer()  
print("Creator:", my_module.name)

My_module.py представлен как модуль, код которого может быть импортирован и повторно использован в других файлах Python. Он не требует какого-либо дополнительных действий, просто определяет функции и переменные. «my_script.py» разработан как скрипт верхнего уровня, который явно вызывает функцию hello_printer и печатает значение переменной.

Запустим файл my_script.py в терминале:

$ python my_script.py

Hello world!  
Creator: John

Как отмечалось ранее, важный вывод из этого первого базового примера – это то, что важны имена файлов модулей. После импорта они становятся переменными/объектами в модуле импортера. Все определения верхнего уровня в модуле становятся атрибутами этой переменной.

Под «верхним уровнем» подразумевается любая другая функция или переменная, которая не вложена внутри другой функции или класса. Затем эти атрибуты можно получить с помощью стандартного оператора <object>.<Attribute>.

Архитектура программы

Любая нетривиальная программа будет представлена несколькими файлами, связанными друг с другом импортами. Python, как и большинство других языков программирования, использует модульную структуру программы, где функциональные возможности группируются в многократно используемые единицы. Различают три типа файлов в многофайловом приложении:

• Файл верхнего уровня. Python скрипт, который является основной точкой входа в программу. Используется для запуска приложения.
• Пользовательские модули. Файлы Python, которые импортируются в файл верхнего уровня или между собой, определяющие отдельные функции. Такие файлы обычно не запускаются непосредственно из командной строки и создаются для решения узкоспециализированных задач проекта.
• Модули стандартной библиотеки. Модули, встроенные в установочный пакет Python, такие как независимые от платформы инструменты для системных интерфейсов, сценарии работы с Интернет протоколами, построение графических интерфейсов и другие.

На этом рисунке модуль top_module.py – это файл Python верхнего уровня, который импортирует функции, определенные в модуле module1, но также имеет доступ к функциям в module2 через module1. Два пользовательских модуля используют ресурсы друг друга, а также другие модули из стандартной библиотеки Python. Цепочка импорта может идти настолько глубоко, насколько нужно – нет ограничений в количестве импортированных файлов, и они могут импортировать друг друга, хотя нужно быть осторожным с циклическими импортами.

# top_module.py
import module1  
module1.print_parameters()  
print(module1.combinations(5, 2))


# module1.py
from module2 import k, print_parameters  
from math import factorial  
n = 5.0  
def combinations(n, k):  
    return factorial(n) / factorial(k) / factorial(n-k)


# module2.py
import module1  
k = 2.0  
def print_parameters():  
    print('k = %.f n = %.f' % (k, module1.n))

В приведенном выше примере top_module.py – это модуль верхнего уровня, который будет запускаться пользователем, и он импортирует инструменты из других модулей через module1.py. module1 и module2 являются определяемыми пользователем модулями, а модуль math импортируется из стандартной библиотеки. При запуске скрипта верхнего уровня получаем:

$ python top_module.py
k = 2 n = 5
10.0

Когда запускается файл Python верхнего уровня, его операторы исходного кода и операторы в импортированных модулях компилируются в промежуточный формат, известный как байт код, который является независимым от платформы. Файлы байт кода импортированных модулей хранятся с расширением .pyc в том же каталоге, что и .py-файл для версий Python до 3.2, и в каталоге __pycache__/ в текущем каталоге программы в Python 3.2+.

$ ls __pycache__/
module1.cpython-36.pyc  module2.cpython-36.pyc

Двухрежимный код

Как упоминалось ранее, файлы Python также могут быть разработаны как импортируемые модули, так и сценарии верхнего уровня. То есть при запуске модуль Python запускается как автономная программа, а при импорте он будет работать как импортируемый модуль.

Это легко сделать, используя атрибут __name__, который автоматически встроен в каждый модуль. Если модуль запущен как скрипт верхнего уровня, атрибут __name__ будет равен строке «__main__», иначе, если импортирован, он будет содержать имя фактического модуля.

Пример двухрежимного кода:

# hiprinter.py

# Часть определений имен
multiply = 3  
def print_hi():  
    print("Hi!" * multiply)

# Стэндалон часть скрипта
if __name__ == '__main__':  
    print_hi()

Если файл запускается как отдельная программа, то такая же функция вызывается автоматически. Разница здесь, по сравнению с примером my_script.py в разделе main, заключается в том, что когда hiprinter.py импортируется, он не будет запускать код, вложенный в оператор if __name__ == ‘__main__’.

# Терминальное окно

$ python hiprinter.py
Hi!Hi!Hi!  


# интерпритатор Python

>> import hiprinter
>> hiprinter.print_hi()
Hi!Hi!Hi!

Двухрежимный код очень распространен на практике и особенно полезен для юниттестов, т. е. в то время как переменные и функции определяются как имена файла верхнего уровня, часть внутри оператора if может служить в качестве тестовых значений вышеописанных имён.

Оператор import

Основное различие между import и from заключается в том, что import загружает весь модуль в виде единого объекта, а from загружает определенные свойства и функции из модуля. Импорт имен с помощью оператора from может быть использован непосредственно в модуле импортера без вызова имени импортируемого объекта.

Использование инструкции from разрешено только в файле верхнего уровня модуля в Python 3.x, а не внутри функции. Python 2.x позволяет использовать его в функции, но выдает предупреждение. Оператор from медленнее import, поскольку он выполняет всю работу, которую выполняет import через весь контент импортированного модуля, а затем выполняет дополнительные действия при выборе соответствующих имён для импорта.

Существует также третий оператор импорта *, который используется для импорта всех имен в верхний уровень из импортированного модуля и использования их непосредственно в классе импортера. Например:

from module2 import *

Код импортирует все имена (переменные и функции) из файла module2.py. Этот подход не рекомендуется из-за возможного дублирования имен, импортированные имена могут перезаписывать уже существующие имена в модуле импортера.

Каталог поиска модуля

Одним из важных аспектов при написании модульных приложений Python является поиск импортируемых модулей. Хотя модули стандартной библиотеки Python настроены на глобальную доступность, импорт пользовательских модулей за границей каталога может усложниться.

Python использует внутренний список каталогов, в которых он ищет модули, известные как путь поиска. Путь поиска состоит из каталогов, построенных в следующем порядке:

1. Домашняя директория программы. Расположение сценария верхнего уровня. Обратите внимание, что домашний каталог может не совпадать с текущим рабочим каталогом.
2. Каталоги, перечисленные в переменной окружения PYTHONPATH.
3. Стандартные библиотечные каталоги. Каталоги автоматически устанавливаются с установкой Python и в них всегда выполняются поиск.
4. Каталоги, перечисленные в *.pth файлах. Этот вариант является альтернативой PYTHONPATH, и он добавляет ваши каталоги, указанные по одному в строке, в текстовый файл с суффиксом *.pth, который должен быть помещен в каталог установки Python, который обычно является /usr/local/lib/python3.6/ в Unix или C:\Python36\ в Windows.
5. Каталог site-packages. В этом каталоге автоматически располагаются все сторонние расширения.

PYTHONPATH, вероятно, является наиболее предпочтительным способом. Вы можете легко проверить, установлена ли переменная на вашем компьютере выполнив в командной строке:

$ echo $PYTHONPATH
/Users/Code/Projects/:

Чтобы создать переменную на компьютере с Windows, вы должны использовать инструкции в «Панель управления -> Система -> Дополнительно», в то время как в MacOS и других Unix-системах проще всего добавить следующую строку в ~ / .bashrc или ~ /. bash_profile, где каталоги конкатенируются символом двоеточия («:»).

export PYTHONPATH=<Directory1:Directory2:...:DirectoryN>:$PYTHONPATH".

После того, как все каталоги поиска во время запуска программы будут определены, они сохраняются в списке, который можно увидеть с помощью sys.path. Также можно добавить каталог в sys.path, а затем импортировать свои модули, которые будут изменять каталоги поиска во время выполнения программы.

В любом случае параметры PYTHONPATH и .pth позволяют обеспечить более долговременное хранение каталогов поиска. Важно знать, что Python сканирует строку каталога поиска слева направо, поэтому модули в левых каталогах могут переписаны именами с одним и тем же именем в правой части. Обратите внимание, что каталоги поиска модулей необходимы только для импорта модулей, находящихся в разных каталогах.

Как показано в следующем примере, пустая строка в начале списка определяет текущий каталог:

import sys  
sys.path

['',
 '/Users/Code/Projects',
 '/Users/Code/Projects/Blogs',
 '/Users/Code/anaconda3/lib/python36.zip',
 '/Users/Code/anaconda3/lib/python3.6',
 '/Users/Code/anaconda3/lib/python3.6/site-packages',
 '/Users/Code/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/IPython/extensions',
 '/Users/Code/.ipython']

В заключение, организация программы Python в нескольких взаимосвязанных модулях будет простой, если программа хорошо структурирована.

Перезагрузка модуля

Благодаря кэшированию модуль может быть импортирован процессом только один раз. Поскольку язык Python интерпретируемый, он запускает код импортированного модуля, когда достигнет инструкции import. Следующий import в рамках одного процесса (например, тот же интерпретатор Python) повторно не будет запускать код импортированного модуля. Он просто извлечет модуль из кеша.

Например, импортируем код в my_module.py в интерпретаторе Python, затем изменим файл и снова импортируем.

>> import my_module
>> print(my_module.name)
John

# Теперь модифицируем переменную 'name' в 'my_module.py' name = 'Jack' и реимпортируем модуль

>> import my_module
>> print(my_module.name)
John

Чтобы отключить кеширование и включить повторный импорт модулей, Python предоставляет функцию reload. Повторим пример:

>> from imp import reload  # Python3.x
>> reload(my_module)
<module 'my_module' from '/Users/Code/Projects/small_example/my_module.py'>  
>> print(my_module.name)
Jack

Функция reload изменяет модуль на месте. То есть, не затрагивая другие объекты, ссылающиеся на импортированный модуль. Обращаем ваше внимание, что функция также возвращает сам модуль, указывая его имя и путь к файлу. Эта функция особенно полезна на этапе разработки крупных проектов.

Например, для программ, которым требуется постоянная связь с сервером, гораздо сложнее перезапустить все приложение, чем выполнять динамическую перезагрузку для выполнения во время разработки.

Пакеты модулей

При импорте имен модулей фактически загружаются файлы Python, хранящиеся где-то в файловой системе. Как уже упоминалось ранее, импортированные модули должны находиться в каталоге, который указан в пути поиска модуля (sys.path). В Python есть нечто большее, чем «импорт имен» – вы можете импортировать весь каталог, содержащий файлы Python, в виде пакета модулей. Этот импорт известен как импорт пакетов.

Как импортировать пакеты модулей? Давайте создадим каталог с именем mydir, который включает в себя модуль mod0.py и два подкаталога subdir1 и subdir2, содержащий модули mod1.py и mod2.py соответственно. Структура каталогов выглядит так:

$ ls -R mydir/
mod0.py subdir1 subdir2

my_dir/subdir1:  
mod1.py

my_dir/subdir2:  
mod2.py

Обычный подход, который объяснялся до сих пор, заключался в том, чтобы добавить пути mydir, subdir1 и subdir2 к каталоги поиска модуля (sys.path), чтобы иметь возможность импортировать mod0.py, mod1. py и mod2.py. Это может привести к большим накладным расходами, если модули распределены по множеству разных подкаталогов. В любом случае, импорт пакетов будет предпочтительнее, потому что работают с импортом имени самой папки.

Недопустимая инструкция, приводящая к ошибке InvalidSyntax:

>> import /Users/Code/Projects/mydir/
  File "<stdin>", line 1
    import /Users/Code/Projects/mydir/
           ^
SyntaxError: invalid syntax

Правильный способ выполнить это – установить каталог /Users/Code/Projects/ в путь поиска модуля (добавив его в переменную среды PYTHONPATH или указав её в файле .pth), а затем импортировать модули, используя точечный синтаксис.

>> import mydir.mod0
>> import mydir.subdir1.mod1 as mod1
>> from mydir.subdir2.mod2 import print_name

Вы, наверное, уже замечали, что некоторые Python каталоги содержат файл __init__.py. Это было фактически требование в Python2.x, чтобы сообщить Python, что ваш каталог является пакетым модулем. Файл __init__.py также является обычным файлом Python, который запускается всякий раз, когда этот каталог импортируется, и подходит для инициализации значений, например, для подключения к базе данных.

В большинстве случаев эти файлы просто пусты. В Python3.x эти файлы являются необязательными, и их можно использовать, если это необходимо. Следующие несколько строк показывают, как имена, определенные в __init__.py, становятся атрибутами импортируемого объекта (имя каталога, содержащего его).

# __init__.py file in mydir/subdir1/ :
param = "init subdir1"  
print(param)


# Импорт модуля из интерпретатора Python
>> import mydir.subdir1.mod1
init subdir1


# Параметр также доступен как атрибут объекта mydir.subdir1
>> print(mydir.subdir1.param)
init subdir1

Еще одна важная тема, когда речь идёт о пакетных модулях – относительный импорт. Относительный импорт полезен при импорте модулей внутри самого пакета. В этом случае Python будет искать импортированный модуль внутри пакета, а не в путях поиска модуля.

# mydir/subdir1/mod1.py
import mod2


# В интерпретаторе Python:
>> import mydir.subdir1.mod1
ModuleNotFoundError: No module named 'mod2'

Строка импорта mod2 сообщает Python о поиске модуля mod2 в sys.path, и поэтому он не увенчался успехом. В данном случае нам поможет относительный импорт. Следующий оператор относительного импорта использует двойную точку («..»), которая обозначает родительский элемент текущего пакета (‘mydir /’). Для создания полного относительного пути к модулю mod2 необходимо включить следующий subdir2.

# mydir/subdir1/mod1.py
from ..subdir2 import mod2

Относительный импорт – это огромная тема, которая может занять целую книгу. Они также сильно отличаются между версиями Python2.x и 3.x. Поддержка Python 2.x заканчивается в 2020 году, поэтому в тех случаях, когда существует большая разница между версиями Python, например, в относительном импорте, лучше сосредоточиться на версии 3.x.

Публикация пакета в PyPi

На текущий момент вы узнали, как писать модули Python, различать импортируемые модули и высокоуровневые, использовать определенные пользователем модули в границах каталога, изменять путь поиска модулей и, кроме всего прочего, создавать/импортировать пакеты модулей. После создания полезного программного обеспечения, упакованного в пакет модулей, вы можете поделиться им с большим сообществом Python.
Пакетный индекс Python (PyPi) – это программный репозитарий, в настоящее время содержащий более 120 тыс. пакетов (на момент написания этой статьи). Возможно, вы уже устанавливали модули из репозитория с помощью команды pip.

Например, следующая строка загрузит и устанавливать библиотеку Numpy:

$ pip install numpy

Как опубликовать свой пакет в репозитарии?
Во-первых, он должен удовлетворять требованиям к упаковке и распространению. Необходимо выполнить два условия: установить pip, setuptools, wheel и установить twine, который используется для загрузки проекта в PyPi.

$ pip install twine

Следующим шагом будет настройка вашего проекта. В общем, это означает добавление нескольких файлов Python в проект, которые будут содержать информацию о конфигурации, руководства по использованию и т. д. Далее перечислены самые важные файлы, которые нужно добавить:
setup.py. Этот файл необходимо добавить в корень проекта и использовать в качестве интерфейса установки из командной строки. Он должен содержать функцию setup(), которая будет принимать в качестве аргумента информацию, такую как: имя проекта, версия, описание, лицензия, зависимости проекта и т. д.
README.rst: текстовый файл, описывающий пакет.
licence.txt: текстовый файл, содержащий лицензию на программное обеспечение.

Наиболее востребованным форматом пакета является wheel. Запуск одной из следующих команд приведет к созданию каталога dist/ в корне вашего проекта, который содержит файлы в пакет для загрузки в PyPi.

# Пакет как источник распространения
$ python setup.py sdist

# wheel пакет, поддерживает одну версию Python
$ python setup.py bdist_wheel

Последний шаг – загрузка вашего дистрибутива в PyPi. Для этого нудно создать учетную запись на сайте PyPi и загрузить содержимое каталога dist/, созданного на предыдущем шаге.

twine upload dist/*

Для получения дополнительной информации обратитесь к официальному сайту PyPi.

Модули в Python » Nikulux

Модуль в Python — это уникальная в своём роде особенность языка. Модуль это ничто иное, как набор инструкций и функций.

Модуль содержит в себе определённый код, необходимый для каких-то задач. По умолчанию «из коробки» Вы устанавливая интерпретатор Python и устанавливаете богатую стандартную библиотеку модулей позволяющую взаимодействовать с рядом областей: системное администрирование, web, настройка сети, математические вычисления и многое другое.

Подключение модуля

Чтобы подключить модуль нужно использовать ключевое слово import, после которого указать имя нужного модуля.

import time #подключаем модуль time

Если Вы решите подключить несуществующий или же ещё не подключённый модуль, то интерпретатор будет ругаться.

Подключаемые модули можно указывать через запятую или же каждый модуль в отдельной строке.

import time, os #подключение через запятую

import os
import time
#подключение каждого в отдельной строке

Для использования функций подключённого модуля необходимо прописать имя модуля, поставить точку и использовать функции (если используете графический редактор, то нажать TAB для получения списка функций модуля).

import time #подключаем модуль time
t = time.time() #в переменную записываем текущее время
print(t) #на экране будет 1498979778.3202693

Множество программистов по всему миру решили писать свои модули для решения своих задач. В связи с этим появилось богатство отраслей, в которых применяется Python.

Все сторонние модули можно скачать из интернета и установить их в Ваш интерпретатор. Единственное, что препятствует свободной установке всех модулей — это совместимость версий. Одни модули написаны под ветку интерпретатора 2.x, другие под 3.x, но есть и совместимые с обоими ветвями.

Установка модулей

Чтобы установить модуль, необходимо иметь установленный pip и в нём просто прописать команду установки определённого модуля

pip install numpy #установка модуля numpy

или же скачать модуль и «положить» его в соответствующую папку в интерпретаторе (папка, где установлен интерпретатор -> папка Lib)

Удаление модулей

Чтобы удалить модуль, необходимо иметь установленный pip и в нём просто прописать команду удаления определённого модуля

pip uninstall numpy #удаление модуля numpy

или же найти модуль в соответствующей папке в интерпретаторе (папка, где установлен интерпретатор -> папка Lib) и стереть его вручную.

Другое имя, для использования модуля

Предположим мы скачали два разных по наполнению модуля, но с одинаковым именем.

import integral
import integral

В случае обращения к модулю integral возникает вопрос: какой из модулей будет использоваться? У интерпретатора такой же вопрос, поэтому искомого результата Вы не получите.

На помощь приходит псевдоним (условное обозначение) и служебное слово as.

Сначала прописываем import, затем имя модуля, после вводим as и псевдоним.
Псевдоним должен быть прописан латиницей и, очень желательно, имел фактический смысл.

import integral as integral1
import integral as integral2
#два псевдонима для модулей с одинаковыми именами

Извлечение определённой функции

Если мы подключаем модуль, то мы загружаем все функции модуля, а это занимает память компьютера. Чем больше функций, тем больше памяти потребляется. Но что есть нам нужна только одна функция, а нам предлагают сто?

В таком случае необходимо извлечь эту самую функцию и всё! Чтобы извлечь, нужно прописать служебное слово from, затем указать имя модуля, потом ввести import, а после, через запятую, прописать все необходимые функции модуля.

Извлечём функцию, выводящую число Пи, из богатого модуля math.

from math import pi #извлечение функции выводящей число Пи
print(pi) #на экран будет выведено число Пи

Также можно использовать псевдонимы.

from math import pi as var_pi #извлечение функции выводящей число Пи
print(var_pi) #на экран будет выведено число Пи

Создание модуля

Создать свой собственный модуль не столь сложно, как может показаться. Достаточно создать файл с расширением .py и подключить как обычный модуль.

Создадим свой модуль под названием hello.py, в котором будет функция вывода приветствия. Для этого создайте файл hello.py.

def hello():
print(‘Hello!’)

В этой же директории (папке) создайте файл с любым именем, но расширением .py. Запишите в последнем файле следующие строки

import hello #подключение нашего модуля
print(hello.hello()) #на экран будет выведено приветствие

Свой модуль можно расположить в папке с основной программой или же поместить его в директорию Lib в папке с интерпретатором.

Таким нехитрым образом мы разобрались с «модули в Python«!

Python. Урок 13. Модули и пакеты

Модули и пакеты значительно упрощают работу программиста. Классы, объекты, функции и константы, которыми приходится часто пользоваться можно упаковать в модуль, и, в дальнейшем, загружать его в свои программы при необходимости. Пакеты позволяют формировать пространства имен для работы с модулями.

Что такое модуль в Python?

Под модулем в Python понимается файл с расширением .py. Модули предназначены для того, чтобы в них хранить часто используемые функции, классы, константы и т.п. Можно условно разделить модули и программы: программы предназначены для непосредственного запуска, а модули для импортирования их в другие программы. Стоит заметить, что модули могут быть написаны не только на языке Python, но и на других языках (например C).

Как импортировать модули в Python?

Самый простой способ импортировать модуль в Python это воспользоваться конструкцией:

import имя_модуля

Импорт и использование модуля math, который содержит математические функции, будет выглядеть вот так.

>>> import math
>>> math.factorial(5)
120

За один раз можно импортировать сразу несколько модулей, для этого их нужно перечислить через запятую после слова import:

import имя_модуля1, имя_модуля2

>>> import math, datetime
>>> math.cos(math.pi/4)
0.707106781186547
>>> datetime.date(2017, 3, 21)
datetime.date(2017, 3, 21)

Если вы хотите задать псевдоним для модуля в вашей программе, можно воспользоваться вот таким синтаксисом:

import имя_модуля as новое_имя

>>> import math as m
>>> m.sin(m.pi/3)
0.866025403784438

Используя любой из вышеперечисленных подходов, при вызове функции из импортированного модуля, вам всегда придется указывать имя модуля (или псевдоним). Для того, чтобы этого избежать делайте импорт через конструкцию from … import…

from имя_модуля import имя_объекта

>>> from math import cos
>>> cos(3.14)
0.999998731727539

При этом импортируется только конкретный объект (в нашем примере: функция cos), остальные функции недоступны, даже если при их вызове указать имя модуля.

>>> from math import cos
>>> cos(3.14)
-0.999998731727539
>>> sin(3.14)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    sin(3.14)
NameError: name 'sin' is not defined
>>> math.sin(3.14)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
    math.sin(3.14)
NameError: name 'math' is not defined

Для имортирования нескольких функций из модуля, можно перечислить их имена через запятую.

from имя_модуля import имя_объекта1, имя_объекта2

>>> from math import cos, sin, pi
>>> cos(pi/3)
0.500000000000000
>>> sin(pi/3)
0.866025403784438

Импортируемому объекту можно задать псевдоним.

from имя_модуля import имя_объекта as псевдоним_объекта

>>> from math import factorial as f
>>> f(4)
24

Если необходимо импортировать все фукнции, классы и т.п. из модуля, то воспользуйтесь следующей формой оператора from … import …

from имя_модуля import *

>>> from math import *
>>> cos(pi/2)
6.123233995736766e-17
>>> sin(pi/4)
0.707106781186547
>>> factorial(6)
720

Что такое пакет в Python?

Пакет в Python – это каталог, включающий в себя другие каталоги и модули, но при этом дополнительно содержащий файл __init__.py. Пакеты используются для формирования пространства имен, что позволяет работать с модулями через указание уровня вложенности (через точку).

Для импортирования пакетов используется тот же синтаксис, что и для работы с модулями.

Использование пакетов в Python

Рассмотрим следующую структуру пакета:

fincalc
|-- __init__.py
|-- simper.py
|-- compper.py
|-- annuity.py

Пакет fincal содержит в себе модули для работы с простыми процентами (simper.py), сложными процентами (compper.py) и аннуитетами (annuity.py).

Для использования фукнции из модуля работы с простыми процентами, можно использовать один из следующих вариантов:

import fincalc.simper
fv = fincalc.simper.fv(pv, i, n)

import fincalc.simper as sp
fv =sp.fv(pv, i, n)

from fincalc import simper
fv = simper.fv(pv, i, n)

Файл __init__.py может быть пустым или может содержать переменную __all__, хранящую список модулей, который импортируется при загрузке через конструкцию

from имя_пакета import *

Например для нашего случая содержимое __init__.py может быть вот таким:

__all__ = ["simper", "compper", "annuity"]

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

<<< Python. Урок 12. Ввод-вывод данных. Работа с файлами

О порядке поиска пакетов и модулей для импорта в Python / Хабр

Начать, видимо, следует с того, что речь пойдет об интерпретаторе CPython версии 2.7.x (примеры проверялись на версии 2.7.3).

На официальном сайте имеются описания инструкции import и модулей в Python:

Из них следует, что в Python имеются пакеты (package), модули (module) и имена, определенные в модулях (names). Также следует отметить, что в некоторых частях документации модули называются подмодулями (submodule), если они размещены внутри пакета.

В языке Python инструкция import позволяет импортировать пакеты, модули и имена в пространство имен, в котором инструкция import выполняется. При это существует две интересные особенности:

1. Из синтаксиса инструкции import не всегда явно следует, что именно должно быть импортированно: пакет, модуль или имя
2. Синтаксисом инструкции import невозможно явно указать, что путь к модулю является абсолютным путем (хотя явно указать, что путь является относительным можно, а также возможно изменение семантики инструкции, в части использования абсолютного пути по умолчанию, см. www.python.org/dev/peps/pep-0328 )

Из этих двух особенностей следуют такие неоднозначности для записи import abcd:

1. Импортировать ПАКЕТ abcd, либо импортировать МОДУЛЬ abcd
2. Импортировать пакет/модуль abcd из ТЕКУЩЕГО ПАКЕТА (из пакета того модуля, в котором исполняется import abcd), либо ИЗ ПАКЕТА в соответствии с перечнем каталогов, указанных в sys.path

Еще примеры неоднозначностей:

• from abcd import defg: (импортировать модуль defg из пакета abcd, либо импортировать пакет defg из пакета abcd, либо импортировать имя defg из пакета abcd, либо импортировать имя defg из модуля abcd) X (из того же пакета, либо из пакета в соответствии с sys.path)
• import abcd.defg: (импортировать пакет defg из пакета abcd, импортировать модуль defg из пакета abcd) X (из того же пакета, либо из пакета в соответствии с sys.path)

Для разрешения эти декларативных неоднозначностей должен существовать императивный алгоритм. Такой алгоритм в некотором виде описан в официальной документации Python.

Поиск имени abcd для импорта происходит по следующему алгоритму:

Дальнейший поиск прекращается в случае успешного поиска пакета на одном из выше перечисленных шагов.

* Информация о приоритете поиска пакета над модулем установленая опытным путем, в документации это явно не указано.

** В этом случае переменная __package__ этого модуля равна названию пакета, иначе она равна None.

Ссылка на документцию:
docs.python.org/2/tutorial/modules.html#intra-package-references

“In fact, such references are so common that the import statement first looks in the containing package before looking in the standard module search path.”

(!!!) Здесь стоит заметить отсутствие упоминания данного факта в другом месте того же документа (http://docs.python.org/2/tutorial/modules.html#the-module-search-path), что вводит в заблуждение (см. bugs.python.org/issue16891).

(!!!) Второе, что следует отметить — это что данный шаг поиска присутствует только в случае, если модуль, в котором исполняется import abcd сам импортирован из пакета (т.е. с помощью инструкции import <имя пакета>.<имя модуля>). В случаях импорта этого модуля без указания пакета, либо выполнения модуля как скрипта данный шаг будет пропущен. Это отражено в документе www.python.org/dev/peps/pep-0302/#id23:

“The built-in __import__ function (known as PyImport_ImportModuleEx() in import.c) will then check to see whether the module doing the import is a package or a submodule of a package. If it is indeed a (submodule of a) package, it first tries to do the import relative to the package (the parent package for a submodule). For example if a package named «spam» does «import eggs», it will first look for a module named «spam.eggs». If that fails, the import continues as an absolute import: it will look for a module named «eggs».”

*** docs.python.org/2/tutorial/modules.html#the-module-search-path

“When a module named spam is imported, the interpreter first searches for a built-in module with that name.”

**** docs.python.org/2/tutorial/modules.html#the-module-search-path

“If not found, it then searches for a file named spam.py in a list of directories given by the variable sys.path.”

Сначала производится поиск пакета или модуля abcd в соответствии с алгоритмом, описанным для import abcd.

Если поиск успешный, то выполняется поиск пакета или модуля defg в соответствии со следующим алгоритмом:

* В случае, если в результате поиска abcd, последний оказался модулем, то импорт закончится ошибкой ImportError: No module named defg, т.к. модуль не может содержать другие модули, либо пакеты:
docs.python.org/2/reference/simple_stmts.html#import: “A package can contain other packages and modules while modules cannot contain other modules or packages.”
** www.python.org/dev/peps/pep-0302/#id23
“Deeper down in the mechanism, a dotted name import is split up by its components. For «import spam.ham», first an «import spam» is done, and only when that succeeds is «ham» imported as a submodule of «spam».”

Сначала производится поиск пакета или модуля abcd.defg в соответствии с алгоритмом, описанным для import abcd.defg:

Хочу отметить одну интересную особенность, которая следует из последовательного применения перечисленных выше алгоритмов. Представьте следующую ситуацию: существует модуль с именем abcd и пакет с именем abcd, содержащий, в свою очередь, модуль defg, модуль abcd и пакет abcd размещены в разных каталогах, при этом модуль abcd размещен в том же пакете, что и модуль, в котором выполняется инструкция import abcd.defg. В этом случае выполнение импорта завершится с ошибкой. Это связано с тем, что интерпретатор Python сначала найдет модуль abcd, потом попытается искать в нем модуль defg, что невозможно.

Разумнее было бы определить из синтаксиса инструкции import, что abcd может быть только пакетом (т.к. все элементы до точки могут являться только пакетами) и искать abcd только как пакет. В этом случае пакет abcd был бы импортирован из другого каталога, а в нем был бы обнаружен модуль defg и выполнение программы продолжилось бы без ошибок.

К сожалению, такое поведение Python не реализовано. См. bugs.python.org/issue16891#msg179353.

Автор статьи столкнулся с данной проблемой, но в связи разразненностью описания в официальной документации Python потребовалось некорое время для выяснения причин такого поведения интерпретатора. В результате возникли следующие обсуждения stackoverflow.com/questions/14183541/why-python-finds-module-instead-of-package-if-they-have-the-same-name и bugs.python.org/issue16891, а также написана данная статья.

В случае возникновения подобных коллизий имен возможны следующие решения:

1. Переименовать модуль, либо пакет таким образом, чтобы имя пакета не совпадало с именем модуля, т.е. исключить совпадение имен
2. Иногда может помочь включение абсолютных путей по умолчанию для импорта с помощью инструкции from __future__ import absolute_import (на самом деле в этом случае, лишь повышается контроль за последовательностью поиска пакетов и модулей путем внесения изменений в sys.path)

В этом репозитории находится исходный код, демонстрирующий описанные выше алгоритмы: bitbucket.org/dmugtasimov/python_import.Сокет

— сетевой интерфейс низкого уровня — документация Python 3.8.6

Исходный код: Lib / socket.py

Этот модуль обеспечивает доступ к интерфейсу сокета BSD . Он доступен на
все современные системы Unix, Windows, MacOS и, возможно, дополнительные платформы.

Примечание

Некоторое поведение может зависеть от платформы, так как звонки выполняются в операционную
API системных сокетов.

Интерфейс Python представляет собой прямую транслитерацию системы Unix.
вызов и интерфейс библиотеки для сокетов в объектно-ориентированном стиле Python:
Функция socket () возвращает объект сокета , методы которого реализуют
различные системные вызовы сокетов.Типы параметров несколько выше, чем
в интерфейсе C: как с операциями read () и write () на Python
файлы, распределение буфера при операциях приема выполняется автоматически, а длина буфера
неявно используется в операциях отправки.

См. Также

Модуль socketserver

Классы, упрощающие запись сетевых серверов.

Module ssl

Оболочка TLS / SSL для объектов сокета.

Семейства розеток

В зависимости от системы и вариантов сборки, различные семейства сокетов
поддерживаются этим модулем.

Формат адреса, требуемый конкретным объектом сокета, автоматически
выбрано на основе семейства адресов, указанного, когда объект сокета был
создан. Адреса сокетов представлены следующим образом:

• Адрес сокета AF_UNIX , привязанного к узлу файловой системы
  представлен в виде строки с использованием кодировки файловой системы и
  'surrogateescape' обработчик ошибок (см. PEP 383 ).Адрес в
  Абстрактное пространство имен Linux возвращается как байтовый объект с
  начальный нулевой байт; обратите внимание, что сокеты в этом пространстве имен могут
  взаимодействовать с обычными сокетами файловой системы, поэтому программы, предназначенные для
  при запуске в Linux может потребоваться иметь дело с обоими типами адресов. Строка или
  байтовый объект может использоваться для любого типа адреса, когда
  передавая это как аргумент.

  Изменено в версии 3.3: Раньше предполагалось, что пути сокетов AF_UNIX используют UTF-8
  кодирование.

.

17,2. socket — низкоуровневый сетевой интерфейс — документация Python 2.7.18

Этот модуль обеспечивает доступ к интерфейсу BSD socket . Он доступен на
все современные системы Unix, Windows, Mac OS X, BeOS, OS / 2 и, возможно, дополнительные
платформы.

Примечание

Некоторое поведение может зависеть от платформы, так как звонки выполняются в операционную
API системных сокетов.

Введение в программирование сокетов (на C) см. В следующих статьях:
Вводный 4.Учебное пособие по межпроцессному взаимодействию 3BSD, Стюарт Сехрест и
Расширенное руководство по межпроцессному взаимодействию 4.3BSD, Сэмюэл Дж. Леффлер и др.
al, оба в Руководстве программиста UNIX, Дополнительные документы 1 (разделы
PS1: 7 и PS1: 8). Справочные материалы по конкретной платформе для различных
системные вызовы, связанные с сокетами, также являются ценным источником информации о
детали семантики сокета. Для Unix см. Справочные страницы; для Windows,
см. спецификацию WinSock (или Winsock 2).Для API, поддерживающих IPv6, читатели могут
хочу сослаться на RFC 3493 под названием «Расширения базового интерфейса сокетов для IPv6».

Интерфейс Python представляет собой прямую транслитерацию системы Unix.
вызов и интерфейс библиотеки для сокетов в объектно-ориентированном стиле Python:
Функция socket () возвращает объект сокета , методы которого реализуют
различные системные вызовы сокетов. Типы параметров несколько выше, чем
в интерфейсе C: как с операциями read () и write () на Python
файлы, распределение буфера при операциях приема выполняется автоматически, а длина буфера
неявно используется в операциях отправки.

Адреса сокетов представлены следующим образом: одна строка используется для
AF_UNIX семейство адресов. Пара (хост, порт) используется для
AF_INET Семейство адресов , где host — строка, представляющая либо
имя хоста в нотации домена Интернет, например 'daring.cwi.nl' или адрес IPv4
например, '100.50.200.5' , а порт является целым числом. За
AF_INET6 семейство адресов, четыре кортежа (хост, порт, flowinfo,
scopeid) , где flowinfo и scopeid представляет sin6_flowinfo
и sin6_scope_id член в struct sockaddr_in6 в C.За
socket методы модуля, flowinfo и scopeid могут быть опущены только для
Обратная совместимость. Обратите внимание, однако, что отсутствие scopeid может вызвать проблемы.
в манипулировании адресами IPv6 с заданной областью. Другие семейства адресов в настоящее время не
поддерживается. Формат адреса, требуемый конкретным объектом сокета, следующий:
автоматически выбирается на основе семейства адресов, указанного, когда сокет
объект был создан.

Для адресов IPv4 вместо адреса хоста принимаются две специальные формы:
пустая строка представляет INADDR_ANY , а строка
'' представляет INADDR_BROADCAST .Поведение не
доступен для IPv6 для обратной совместимости, поэтому вы можете избежать
это, если вы собираетесь поддерживать IPv6 в своих программах Python.

Если вы используете имя хоста в части host адреса сокета IPv4 / v6,
программа может показывать недетерминированное поведение, поскольку Python использует первый адрес
вернулся из разрешения DNS. Адрес сокета будет разрешен
по-разному в фактический адрес IPv4 / v6, в зависимости от результатов DNS
разрешение и / или конфигурация хоста.

.

18,1. socket — низкоуровневый сетевой интерфейс — документация Python 3.4.10

Этот модуль обеспечивает доступ к интерфейсу BSD socket . Он доступен на
все современные системы Unix, Windows, MacOS и, возможно, дополнительные платформы.

Примечание

Некоторое поведение может зависеть от платформы, так как звонки выполняются в операционную
API системных сокетов.

Интерфейс Python представляет собой прямую транслитерацию системы Unix.
вызов и интерфейс библиотеки для сокетов в объектно-ориентированном стиле Python:
Функция socket () возвращает объект сокета , методы которого реализуют
различные системные вызовы сокетов.Типы параметров несколько выше, чем
в интерфейсе C: как с операциями read () и write () в Python
файлы, распределение буфера при операциях приема выполняется автоматически, а длина буфера
неявно используется в операциях отправки.

См. Также

Модуль socketserver

Классы, упрощающие написание сетевых серверов.

Модуль ssl

Оболочка TLS / SSL для объектов сокета.

18.1.1. Семейства розеток

В зависимости от системы и вариантов сборки, различные семейства сокетов
поддерживаются этим модулем.

Формат адреса, требуемый конкретным объектом сокета, автоматически
выбрано на основе семейства адресов, указанного, когда объект сокета был
создан. Адреса сокетов представлены следующим образом:

• Адрес сокета AF_UNIX, привязанного к узлу файловой системы.
  представлен в виде строки с использованием кодировки файловой системы и
  Обработчик ошибок surrogateescape (см. PEP 383 ). Адрес в
  Абстрактное пространство имен Linux возвращается как байтовый объект с
  начальный нулевой байт; обратите внимание, что сокеты в этом пространстве имен могут
  взаимодействовать с обычными сокетами файловой системы, поэтому программы, предназначенные для
  при запуске в Linux может потребоваться иметь дело с обоими типами адресов.Строка или
  объект bytes может использоваться для любого типа адреса, когда
  передавая это как аргумент.

  Изменено в версии 3.3: Раньше предполагалось, что пути сокетов AF_UNIX используют UTF-8
  кодирование.

• Пара (хост, порт) используется для семейства адресов AF_INET,
  где host — это строка, представляющая либо имя хоста в Интернет-домене
  запись типа daring.cwi.nl или IPv4-адрес типа 100.50.200.5,
  и порт — целое число.

• Для семейства адресов AF_INET6, четыре кортежа (хост, порт, flowinfo,
  scopeid), где flowinfo и scopeid представляют sin6_flowinfo
  и члены sin6_scope_id в struct sockaddr_in6 в C. Для
  методы модуля сокета, flowinfo и scopeid могут быть опущены только для
  ba

.

18,1. socket — низкоуровневый сетевой интерфейс — документация Python 3.3.7

Этот модуль обеспечивает доступ к интерфейсу BSD socket . Он доступен на
все современные системы Unix, Windows, MacOS, OS / 2 и, возможно, дополнительные
платформы.

Примечание

Некоторое поведение может зависеть от платформы, так как звонки выполняются в операционную
API системных сокетов.

Интерфейс Python представляет собой прямую транслитерацию системы Unix.
вызов и интерфейс библиотеки для сокетов в объектно-ориентированном стиле Python:
Функция socket () возвращает объект сокета , методы которого реализуют
различные системные вызовы сокетов.Типы параметров несколько выше, чем
в интерфейсе C: как с операциями read () и write () в Python
файлы, распределение буфера при операциях приема выполняется автоматически, а длина буфера
неявно используется в операциях отправки.

См. Также

Модуль socketserver

Классы, упрощающие написание сетевых серверов.

Модуль ssl

Оболочка TLS / SSL для объектов сокета.

18.1.1. Семейства розеток

В зависимости от системы и вариантов сборки, различные семейства сокетов
поддерживаются этим модулем.

Формат адреса, требуемый конкретным объектом сокета, автоматически
выбрано на основе семейства адресов, указанного, когда объект сокета был
создан. Адреса сокетов представлены следующим образом:

• Адрес сокета AF_UNIX, привязанного к узлу файловой системы.
  представлен в виде строки с использованием кодировки файловой системы и
  Обработчик ошибок surrogateescape (см. PEP 383 ). Адрес в
  Абстрактное пространство имен Linux возвращается как байтовый объект с
  начальный нулевой байт; обратите внимание, что сокеты в этом пространстве имен могут
  взаимодействовать с обычными сокетами файловой системы, поэтому программы, предназначенные для
  при запуске в Linux может потребоваться иметь дело с обоими типами адресов.Строка или
  объект bytes может использоваться для любого типа адреса, когда
  передавая это как аргумент.

  Изменено в версии 3.3: Раньше предполагалось, что пути сокетов AF_UNIX используют UTF-8
  кодирование.

• Пара (хост, порт) используется для семейства адресов AF_INET,
  где host — это строка, представляющая либо имя хоста в Интернет-домене
  запись типа daring.cwi.nl или IPv4-адрес типа 100.50.200.5,
  и порт — целое число.

• Для семейства адресов AF_INET6, четыре кортежа (хост, порт, flowinfo,
  scopeid), где flowinfo и scopeid представляют sin6_flowinfo
  и члены sin6_scope_id в struct sockaddr_in6 в C. Для
  методы модуля сокета, flowinfo и scopeid могут быть опущены только для
  Обратная совместимость. Обратите внимание, однако, что отсутствие scopeid может вызвать проблемы.
  в манипулировании адресами IPv6 с заданной областью.

• сокеты AF_NETLINK представлены парами (pid,

.