Một mô-đun được tải bao nhiêu lần khi được nhập nhiều lần bằng Python?
Trong Python, bạn sử dụng từ khóa 44 để tạo mã trong một mô-đun có sẵn trong một mô-đun khác. Nhập trong Python rất quan trọng để cấu trúc mã của bạn một cách hiệu quả. Using imports properly will make you more productive, allowing you to reuse code while keeping your projects maintainable Show
Hướng dẫn này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về câu lệnh 44 của Python và cách thức hoạt động của nó. Hệ thống nhập rất mạnh và bạn sẽ học cách khai thác sức mạnh này. Mặc dù bạn sẽ đề cập đến nhiều khái niệm đằng sau hệ thống nhập của Python, hướng dẫn này chủ yếu dựa trên ví dụ. Bạn sẽ học được từ một số ví dụ mã trong suốtTrong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách
Throughout the tutorial, you’ll see examples of how to play with the Python import machinery in order to work most efficiently. Mặc dù tất cả mã được hiển thị trong hướng dẫn, nhưng bạn cũng có thể tải xuống bằng cách nhấp vào hộp bên dưới Lấy mã nguồn. Click here to get the source code you’ll use to learn about the Python import system in this tutorial Python cơ bản >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 44Mã Python được tổ chức thành cả mô-đun và gói. Phần này sẽ giải thích chúng khác nhau như thế nào và bạn có thể làm việc với chúng như thế nào Later in the tutorial, you’ll see some advanced and lesser-known uses of Python’s import system. Tuy nhiên, hãy bắt đầu với những điều cơ bản. nhập mô-đun và gói Loại bỏ các quảng cáomô-đunThe Python. thuật ngữ org định nghĩa mô-đun như sau
Trong thực tế, một mô-đun thường tương ứng với một tệp 47 chứa mã PythonSức mạnh thực sự của các mô-đun là chúng có thể được nhập và sử dụng lại trong mã khác. Xem xét ví dụ sau >>>
Trong dòng đầu tiên, 48, bạn nhập mã trong mô-đun 49 và cung cấp mã đó để sử dụng. Ở dòng thứ hai, bạn truy cập biến 50 trong mô-đun 49. 49 là một phần của thư viện chuẩn của Python, có nghĩa là nó luôn có sẵn để nhập khi bạn chạy PythonNote that you write 53 and not just simply 50. Ngoài vai trò là một mô-đun, 49 hoạt động như một không gian tên giữ tất cả các thuộc tính của mô-đun lại với nhau. Không gian tên rất hữu ích để giữ cho mã của bạn dễ đọc và có tổ chức. Theo lời của Tim Peters
Bạn có thể liệt kê nội dung của một không gian tên với 56>>>
Sử dụng 56 mà không có bất kỳ đối số nào sẽ hiển thị những gì trong không gian tên chung. To see the contents of the 49 namespace, you use 59Bạn đã thấy cách sử dụng đơn giản nhất của 44. Tuy nhiên, có nhiều cách khác để sử dụng nó cho phép bạn nhập các phần cụ thể của mô-đun và đổi tên mô-đun khi bạn nhập mô-đun đóĐoạn mã sau chỉ nhập biến 50 từ mô-đun 49>>> 1Lưu ý rằng nơi này đặt 50 trong không gian tên chung chứ không phải trong không gian tên 49Bạn cũng có thể đổi tên các mô-đun và thuộc tính khi chúng được nhập >>> 4Để biết thêm chi tiết về cú pháp nhập mô-đun, hãy xem Mô-đun và Gói Python – Giới thiệu góiBạn có thể sử dụng một gói để tổ chức thêm các mô-đun của mình. con trăn. thuật ngữ org định nghĩa gói như sau
Lưu ý rằng một gói vẫn là một mô-đun. Là người dùng, bạn thường không cần phải lo lắng về việc bạn đang nhập mô-đun hay gói Trong thực tế, một gói thường tương ứng với một thư mục tệp chứa các tệp Python và các thư mục khác. Để tự tạo một gói Python, bạn tạo một thư mục và một tệp có tên 66 bên trong nó. Tệp 66 chứa nội dung của gói khi được coi là mô-đun. Nó có thể để trốngGhi chú. Các thư mục không có tệp 66 vẫn được Python coi là gói. Tuy nhiên, đây sẽ không phải là các gói thông thường, mà là một thứ gọi là gói không gian tên. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về chúng sauNói chung, các mô-đun con và gói con không được nhập khi bạn nhập một gói. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng 66 để bao gồm bất kỳ hoặc tất cả các mô hình con và gói con nếu bạn muốn. Để hiển thị một vài ví dụ về hành vi này, bạn sẽ tạo một gói để nói 70 bằng một vài ngôn ngữ khác nhau. Gói này sẽ bao gồm các thư mục và tệp sau 1Mỗi tệp quốc gia in ra một lời chào, trong khi tệp 66 nhập có chọn lọc một số gói con và mô hình con. Nội dung chính xác của các tập tin như sau 3Note that 72 imports only 73 and not 74. Tương tự, 75 không nhập bất cứ thứ gì, trong khi 76 nhập 77 và 78 nhưng không nhập 79. Mỗi mô-đun quốc gia sẽ in lời chào khi được nhậpHãy chơi với gói 80 tại dấu nhắc tương tác để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của các gói con và mô-đun con>>> 3Khi 74 được nhập, các mô-đun 82 và 83 cũng được nhập. Bạn có thể thấy điều này vì các mô-đun quốc gia in lời chào khi chúng được nhập>>> 7Tệp 75 trống. Điều này có nghĩa là việc nhập gói 85 sẽ tạo không gian tên nhưng không có tác dụng nào khác>>> 0Hãy nhớ rằng, nhập một mô-đun vừa tải nội dung vừa tạo một không gian tên chứa nội dung. Một vài ví dụ cuối cùng cho thấy rằng cùng một mô-đun có thể là một phần của các không gian tên khác nhau Chi tiết kỹ thuật. Không gian tên mô-đun được triển khai dưới dạng từ điển Python và có sẵn tại thuộc tính 86>>> 2Bạn hiếm khi cần tương tác trực tiếp với 86Tương tự, không gian tên toàn cục của Python cũng là một từ điển. Bạn có thể truy cập nó thông qua 88Việc nhập các gói con và mô-đun con trong tệp 66 là khá phổ biến để cung cấp chúng dễ dàng hơn cho người dùng của bạn. Bạn có thể xem một ví dụ về điều này trong gói 90 phổ biếnLoại bỏ các quảng cáoNhập khẩu tuyệt đối và tương đốiNhớ lại mã nguồn của 72 trong ví dụ trước 0Bạn đã từng thấy các câu lệnh của 92 chẳng hạn như 93, nhưng dấu chấm ( 94) trong 95 có nghĩa là gì?Dấu chấm đề cập đến gói hiện tại và câu lệnh là một ví dụ về nhập tương đối. Bạn có thể đọc nó là “Từ gói hiện tại, nhập gói phụ 73. ”Có một câu lệnh nhập tuyệt đối tương đương trong đó bạn đặt tên rõ ràng cho gói hiện tại 1Trên thực tế, tất cả các lần nhập trong 80 có thể đã được thực hiện rõ ràng với các lần nhập tuyệt đối tương tựNhập tương đối phải ở dạng 92 và vị trí bạn đang nhập phải bắt đầu bằng dấu chấmHướng dẫn kiểu PEP 8 khuyến nghị sử dụng nhập khẩu tuyệt đối nói chung. Tuy nhiên, nhập khẩu tương đối là một giải pháp thay thế để tổ chức phân cấp gói. Để biết thêm thông tin, hãy xem Nhập tuyệt đối và tương đối trong Python Đường dẫn nhập của PythonLàm cách nào để Python tìm thấy các mô-đun và gói mà nó nhập? . Hiện tại, chỉ cần biết rằng Python tìm kiếm các mô-đun và gói trong đường dẫn nhập của nó. Đây là danh sách các vị trí được tìm kiếm các mô-đun để nhập Ghi chú. Khi bạn nhập 99, Python sẽ tìm kiếm 100 ở một số vị trí khác nhau trước khi tìm kiếm đường dẫn nhậpCụ thể, nó sẽ tìm kiếm trong bộ đệm mô-đun để xem liệu 100 đã được nhập chưa và nó sẽ tìm kiếm trong số các mô-đun tích hợpBạn sẽ tìm hiểu thêm về bộ máy nhập Python đầy đủ trong phần sau Bạn có thể kiểm tra đường dẫn nhập của Python bằng cách in 102. Nói chung, danh sách này sẽ chứa ba loại địa điểm khác nhau
Thông thường, Python sẽ bắt đầu ở đầu danh sách các vị trí và tìm kiếm một mô-đun nhất định ở mỗi vị trí cho đến khi khớp đầu tiên. Vì thư mục tập lệnh hoặc thư mục hiện tại luôn ở vị trí đầu tiên trong danh sách này, nên bạn có thể đảm bảo rằng các tập lệnh của mình tìm thấy các mô-đun và gói tự tạo bằng cách tổ chức các thư mục của bạn và cẩn thận về việc bạn chạy Python từ thư mục nào Tuy nhiên, bạn cũng nên cẩn thận rằng bạn không tạo các mô-đun che khuất hoặc ẩn các mô-đun quan trọng khác. Ví dụ, giả sử bạn xác định mô-đun 49 sau 2Sử dụng mô-đun này hoạt động như mong đợi >>> 3Nhưng mô-đun này cũng phủ bóng mô-đun 49 có trong thư viện chuẩn. Thật không may, điều đó có nghĩa là ví dụ tra cứu giá trị của π trước đây của chúng tôi không còn hoạt động nữa>>> 4Vấn đề là Python hiện tìm kiếm mô-đun 49 mới của bạn cho 50 thay vì tìm kiếm mô-đun 49 trong thư viện chuẩnĐể tránh các loại sự cố này, bạn nên cẩn thận với tên của các mô-đun và gói của mình. Cụ thể, tên gói và mô-đun cấp cao nhất của bạn phải là duy nhất. Nếu 49 được định nghĩa là một mô-đun con trong một gói, thì nó sẽ không che khuất mô-đun tích hợpLoại bỏ các quảng cáoThí dụ. Cấu trúc nhập khẩu của bạnMặc dù có thể tổ chức quá trình nhập của bạn bằng cách sử dụng thư mục hiện tại cũng như bằng cách thao tác với 103 và thậm chí là 102, quá trình này thường không theo quy tắc và dễ xảy ra lỗi. Để xem một ví dụ điển hình, hãy xem xét ứng dụng sau 5Ứng dụng sẽ tạo lại cấu trúc tệp đã cho bằng cách tạo thư mục và tệp trống. Tệp 112 chứa tập lệnh chính và 113 là mô-đun thư viện có một số chức năng để xử lý tệp. Sau đây là một ví dụ về đầu ra từ ứng dụng, trong trường hợp này bằng cách chạy nó trong thư mục 114 6Hai tệp mã nguồn cũng như tệp 115 được tạo tự động được tạo lại bên trong một thư mục mới có tên là 116Bây giờ hãy xem mã nguồn. Chức năng chính của ứng dụng được xác định trong 112 7Trong các dòng 12 đến 16, bạn đọc đường dẫn gốc từ dòng lệnh. Trong ví dụ trên bạn sử dụng dấu chấm, có nghĩa là thư mục hiện tại. Đường dẫn này sẽ được sử dụng làm 118 của hệ thống phân cấp tệp mà bạn sẽ tạo lạiCông việc thực tế xảy ra ở dòng 19 đến 23. Trước tiên, bạn tạo một đường dẫn duy nhất, 119, đây sẽ là gốc của hệ thống phân cấp tệp mới của bạn. Sau đó, bạn lặp qua tất cả các đường dẫn bên dưới bản gốc 118 và tạo lại chúng dưới dạng các tệp trống bên trong hệ thống phân cấp tệp mớiĐể thao tác với các đường dẫn như thế này, 121 trong thư viện tiêu chuẩn khá hữu ích. Để biết thêm chi tiết về cách nó được sử dụng, hãy xem Mô-đun 121 của Python 3. Thuần hóa hệ thống tập tinTrên dòng 26, bạn gọi 123. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về bài kiểm tra 124 ở dòng 25 sau. Bây giờ, bạn nên biết rằng biến đặc biệt 125 có giá trị 126 bên trong các tập lệnh, nhưng nó lấy tên của mô-đun bên trong các mô-đun đã nhập. Để biết thêm thông tin về 125, hãy xem Xác định hàm chính trong Python và Điều gì sẽ xảy ra nếu tên == “chính” Làm trong Python?Lưu ý rằng bạn nhập 128 trên dòng 8. Mô-đun thư viện này chứa hai chức năng tiện ích 8 129 sử dụng bộ đếm để tìm đường dẫn chưa tồn tại. Trong ứng dụng, bạn sử dụng nó để tìm một thư mục con duy nhất để sử dụng làm 119 của hệ thống phân cấp tệp được tạo lại. Tiếp theo, 131 đảm bảo rằng tất cả các thư mục cần thiết đã được tạo trước khi tạo một tệp trống bằng cách sử dụng 132Hãy xem lại việc nhập 128 9Nó trông khá ngây thơ. Tuy nhiên, khi dự án phát triển, dòng này sẽ khiến bạn đau đầu. Mặc dù bạn nhập 128 từ dự án 114, việc nhập là tuyệt đối. nó không bắt đầu bằng dấu chấm. Điều này có nghĩa là phải tìm thấy 128 trong đường dẫn nhập để quá trình nhập hoạt độngMay mắn thay, thư mục chứa tập lệnh hiện tại luôn nằm trong đường dẫn nhập của Python, vì vậy hiện tại nó hoạt động tốt. Tuy nhiên, nếu dự án của bạn đạt được một số lực kéo, thì nó có thể được sử dụng theo những cách khác Ví dụ: ai đó có thể muốn nhập tập lệnh vào Jupyter Notebook và chạy tập lệnh từ đó. Hoặc họ có thể muốn sử dụng lại thư viện 128 trong một dự án khác. Họ thậm chí có thể tạo một tệp thực thi bằng PyInstaller để phân phối dễ dàng hơn. Thật không may, bất kỳ tình huống nào trong số này đều có thể tạo ra sự cố khi nhập 128Để xem ví dụ, bạn có thể làm theo hướng dẫn PyInstaller và tạo một điểm vào cho ứng dụng của mình. Thêm một thư mục bổ sung bên ngoài thư mục ứng dụng của bạn 10Trong thư mục bên ngoài, tạo tập lệnh điểm vào, 139 11Tập lệnh này sẽ nhập 123 từ tập lệnh gốc của bạn và chạy nó. Lưu ý rằng 123 không chạy khi 114 được nhập vì thử nghiệm 124 trên dòng 25 trong 112. Điều đó có nghĩa là bạn cần chạy 123 một cách rõ ràngVề lý thuyết, điều này sẽ hoạt động tương tự như chạy ứng dụng trực tiếp 12Tại sao nó không hoạt động? Vấn đề là khi khởi động ứng dụng bằng 139, bạn đã thay đổi vị trí của tập lệnh hiện tại, do đó, thay đổi đường dẫn nhập. 128 không còn trên đường dẫn nhập, vì vậy không thể nhập hoàn toànMột giải pháp khả thi là thay đổi đường dẫn nhập của Python 13Điều này hoạt động vì đường dẫn nhập bao gồm thư mục chứa 112 và 113. Vấn đề với phương pháp này là đường dẫn nhập của bạn có thể rất lộn xộn và khó hiểuTrên thực tế, bạn đang tạo lại một tính năng của các phiên bản Python đầu tiên được gọi là nhập tương đối ngầm định. Chúng đã bị xóa khỏi ngôn ngữ bởi PEP 328 với lý do sau
Một giải pháp khác là sử dụng nhập tương đối thay thế. Thay đổi quá trình nhập trong 112 như sau 14Giờ đây, bạn có thể bắt đầu ứng dụng của mình thông qua tập lệnh nhập cảnh 15Thật không may, bạn không còn có thể gọi ứng dụng trực tiếp 16Vấn đề là các lần nhập tương đối được giải quyết khác nhau trong các tập lệnh so với các mô-đun đã nhập. Tất nhiên, bạn có thể quay lại và khôi phục quá trình nhập tuyệt đối trước khi chạy tập lệnh trực tiếp hoặc thậm chí bạn có thể thực hiện một số động tác nhào lộn 153 để nhập tệp hoàn toàn hoặc tương đối tùy thuộc vào những gì hoạt độngThậm chí còn có một bản hack bị xử phạt chính thức để làm cho hoạt động nhập tương đối trong các tập lệnh. Thật không may, điều này cũng buộc bạn phải thay đổi 102 trong hầu hết các trường hợp. Trích lời Raymond Hettinger
Thật vậy, một giải pháp tốt hơn—và ổn định hơn—là sử dụng cùng với hệ thống nhập và đóng gói của Python và cài đặt dự án của bạn dưới dạng gói cục bộ bằng cách sử dụng 155Loại bỏ các quảng cáoTạo và cài đặt gói cục bộKhi bạn cài đặt một gói từ PyPI, gói đó có sẵn cho tất cả các tập lệnh trong môi trường của bạn. Tuy nhiên, bạn cũng có thể cài đặt các gói từ máy tính cục bộ của mình và chúng cũng sẽ được cung cấp theo cách tương tự Tạo một gói cục bộ không liên quan đến nhiều chi phí. Đầu tiên, tạo các tệp 156 và 157 tối thiểu trong thư mục 114 bên ngoài 17Về lý thuyết, 159 và 160 có thể là bất cứ thứ gì bạn thích. Tuy nhiên, chúng sẽ được sử dụng bởi 155 khi đề cập đến gói của bạn, vì vậy bạn nên chọn các giá trị dễ nhận biết và không xung đột với các gói khác mà bạn sử dụngMột mẹo là cung cấp cho tất cả các gói cục bộ như vậy một tiền tố chung như 162 hoặc tên người dùng của bạn. 163 nên liệt kê thư mục hoặc các thư mục chứa mã nguồn của bạn. Sau đó, bạn có thể cài đặt gói cục bộ bằng cách sử dụng 155 18Lệnh này sẽ cài đặt gói vào hệ thống của bạn. Sau đó, 114 sẽ được tìm thấy trên đường dẫn nhập của Python, nghĩa là bạn có thể sử dụng nó ở bất cứ đâu mà không phải lo lắng về thư mục tập lệnh, quá trình nhập tương đối hoặc các biến chứng khác. Tùy chọn 166 có nghĩa là có thể chỉnh sửa, tùy chọn này rất quan trọng vì tùy chọn này cho phép bạn thay đổi mã nguồn của gói mà không cần cài đặt lạiGhi chú. Loại tệp thiết lập này hoạt động rất tốt khi bạn tự làm việc với các dự án. Tuy nhiên, nếu bạn định chia sẻ mã với người khác thì bạn nên thêm một số thông tin khác vào tệp thiết lập của mình Để biết thêm chi tiết về các tệp thiết lập, hãy xem Cách xuất bản Gói Python mã nguồn mở lên PyPI Giờ đây, 114 đã được cài đặt trên hệ thống của bạn, bạn có thể sử dụng câu lệnh nhập sau 19Điều này sẽ hoạt động bất kể bạn kết thúc cuộc gọi ứng dụng của mình như thế nào Mẹo. Trong mã của riêng bạn, bạn nên tách biệt các tập lệnh và thư viện một cách có ý thức. Đây là một quy tắc tốt
Bạn có thể có mã mà bạn muốn tự chạy và nhập từ các tập lệnh khác. Trong trường hợp đó, thường đáng để cấu trúc lại mã của bạn để bạn chia phần chung thành một mô-đun thư viện Mặc dù nên tách biệt các tập lệnh và thư viện, nhưng tất cả các tệp Python đều có thể được thực thi và nhập. Trong phần sau, bạn sẽ tìm hiểu thêm về cách tạo các mô-đun xử lý tốt cả hai Gói không gian tênCác mô-đun và gói Python có liên quan rất chặt chẽ với các tệp và thư mục. Điều này khiến Python khác biệt với nhiều ngôn ngữ lập trình khác, trong đó các gói chỉ hoạt động như các không gian tên mà không thực thi cách tổ chức mã nguồn. Xem các cuộc thảo luận trong PEP 402 để biết ví dụ Các gói không gian tên đã có sẵn trong Python kể từ phiên bản 3. 3. Chúng ít phụ thuộc vào hệ thống phân cấp tệp cơ bản. Đặc biệt, các gói không gian tên có thể được chia thành nhiều thư mục. Gói không gian tên được tạo tự động nếu bạn có một thư mục chứa tệp 47 nhưng không có tệp 66. Xem PEP 420 để được giải thích chi tiếtGhi chú. Nói chính xác, các gói không gian tên ẩn đã được giới thiệu trong Python 3. 3. Trong các phiên bản trước của Python, bạn có thể tạo thủ công các gói không gian tên theo một số cách không tương thích khác nhau. PEP 420 thống nhất và đơn giản hóa các phương pháp trước đó Để hiểu rõ hơn về lý do tại sao các gói không gian tên có thể hữu ích, hãy thử triển khai một. Như một ví dụ thúc đẩy, bạn sẽ có một cách khác để giải quyết vấn đề trong Mẫu phương thức xuất xưởng và triển khai của nó trong Python. được cung cấp một đối tượng 170, bạn muốn chuyển đổi nó thành một trong số các biểu diễn chuỗi. Nói cách khác, bạn muốn tuần tự hóa các đối tượng 170Để cụ thể hơn, bạn muốn triển khai mã hoạt động giống như thế này >>> 40Giả sử rằng bạn may mắn và bắt gặp một triển khai của bên thứ ba cho một số định dạng mà bạn cần sắp xếp theo thứ tự và nó được tổ chức dưới dạng gói không gian tên 41Tệp 172 chứa mã có thể tuần tự hóa một đối tượng thành định dạng JSON 42Giao diện bộ nối tiếp này có một chút hạn chế, nhưng nó sẽ đủ để chứng minh cách các gói không gian tên hoạt động Tệp 173 chứa một 174 tương tự có thể chuyển đổi một đối tượng thành XML 43Lưu ý rằng cả hai lớp này đều triển khai cùng một giao diện với các phương thức 175, 176 và 177Sau đó, bạn tạo một lớp 170 có thể sử dụng các bộ nối tiếp này 44Một 170 được xác định bởi ID, tiêu đề và nghệ sĩ của nó. Lưu ý rằng 180 không cần biết nó chuyển đổi sang định dạng nào vì nó sử dụng giao diện chung được xác định trước đóGiả sử rằng bạn đã cài đặt gói 181 của bên thứ ba, bạn có thể sử dụng nó như sau>>> 45Bằng cách cung cấp các đối tượng nối tiếp khác nhau cho 180, bạn sẽ nhận được các bản trình bày khác nhau cho bài hát của mìnhGhi chú. Bạn có thể nhận được một 183 hoặc một 184 khi tự chạy mã. Điều này là do 181 không có trong đường dẫn nhập Python của bạn. Bạn sẽ sớm biết cách giải quyết vấn đề đóCàng xa càng tốt. However, now you realize that you also need to convert your songs to a YAML representation, which is not supported in the third-party library. Enter the magic of namespace packages. you can add your own 186 to the 181 package without touching the third-party libraryFirst, create a directory on your local file system called 181. It’s important that the name of the directory matches the name of the namespace package that you’re customizing 46In the 189 file, you define your own 186. Bạn căn cứ vào gói 191, gói này phải được cài đặt từ PyPI 47Vì YAML và JSON có các định dạng khá giống nhau nên bạn có thể sử dụng lại hầu hết việc triển khai của 192 48Lưu ý rằng 186 dựa trên 192, được nhập từ chính 181. Vì cả 196 và 197 đều là một phần của cùng một gói không gian tên, bạn thậm chí có thể sử dụng nhập tương đối. 198Tiếp tục ví dụ trên, bây giờ bạn cũng có thể chuyển đổi bài hát sang YAML >>> 49Cũng giống như các gói và mô-đun thông thường, các gói không gian tên phải được tìm thấy trên đường dẫn nhập Python. Nếu bạn đang làm theo các ví dụ trước, thì bạn có thể đã gặp sự cố với việc Python không tìm thấy 181. Trong mã thực tế, bạn sẽ sử dụng 155 để cài đặt thư viện của bên thứ ba, do đó, nó sẽ tự động nằm trong đường dẫn của bạnGhi chú. Trong ví dụ ban đầu, việc lựa chọn bộ nối tiếp được thực hiện linh hoạt hơn. Bạn sẽ thấy cách sử dụng các gói không gian tên theo mẫu phương thức xuất xưởng thích hợp sau này Bạn cũng nên đảm bảo rằng thư viện cục bộ của mình có sẵn như một gói thông thường. Như đã giải thích ở trên, bạn có thể thực hiện việc này bằng cách chạy Python từ thư mục thích hợp hoặc bằng cách sử dụng 155 để cài đặt thư viện cục bộ.Trong ví dụ này, bạn đang kiểm tra cách tích hợp gói bên thứ ba giả mạo với gói cục bộ của mình. Nếu 402 là một gói thực, thì bạn sẽ tải xuống từ PyPI bằng cách sử dụng 155. Vì điều này là không thể, bạn có thể mô phỏng nó bằng cách cài đặt 402 cục bộ giống như bạn đã làm trong ví dụ 114 trước đóNgoài ra, bạn có thể gây rối với đường dẫn nhập của mình. Đặt các thư mục 402 và 407 trong cùng một thư mục, sau đó tùy chỉnh đường dẫn Python của bạn như sau>>> 10Giờ đây, bạn có thể sử dụng tất cả các bộ nối tiếp mà không phải lo lắng về việc chúng được xác định trong gói của bên thứ ba hay cục bộ Loại bỏ các quảng cáoHướng dẫn phong cách nhập khẩuPEP 8, hướng dẫn kiểu Python, có một số đề xuất về nhập. Như mọi khi với Python, giữ cho mã của bạn vừa có thể đọc được vừa có thể bảo trì là một điều quan trọng cần cân nhắc. Dưới đây là một số quy tắc chung về cách tạo kiểu cho hàng nhập của bạn
409 và 410 là những công cụ tuyệt vời để thực thi một phong cách nhất quán đối với hàng nhập của bạnĐây là một ví dụ về phần nhập bên trong gói trình đọc nguồn cấp Python thực 11Lưu ý cách nhóm này làm cho các phụ thuộc của mô-đun này rõ ràng. 411 và 412 cần được cài đặt trên hệ thống. Nói chung, bạn có thể cho rằng thư viện tiêu chuẩn có sẵn. Việc tách nhập khẩu từ bên trong gói của bạn cung cấp cho bạn một số tổng quan về các phụ thuộc nội bộ của mã của bạnCó những trường hợp nên bẻ cong các quy tắc này một chút. Bạn đã thấy rằng nhập tương đối có thể là một giải pháp thay thế cho việc tổ chức phân cấp gói. Sau này, bạn sẽ thấy trong một số trường hợp, bạn có thể di chuyển quá trình nhập vào định nghĩa hàm để phá vỡ các chu kỳ nhập như thế nào Nhập tài nguyênĐôi khi, bạn sẽ có mã phụ thuộc vào tệp dữ liệu hoặc các tài nguyên khác. Trong các tập lệnh nhỏ, đây không phải là vấn đề—bạn có thể chỉ định đường dẫn đến tệp dữ liệu của mình và tiếp tục Tuy nhiên, nếu tệp tài nguyên quan trọng đối với gói của bạn và bạn muốn phân phối gói của mình cho những người dùng khác, thì một số thách thức sẽ phát sinh
Đã có một số nỗ lực giải quyết những thách thức này, bao gồm cả 416. Tuy nhiên, với việc đưa 417 vào thư viện chuẩn trong Python 3. 7, hiện có một cách tiêu chuẩn để xử lý các tệp tài nguyênGiới thiệu >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 417 417 cấp quyền truy cập vào tài nguyên trong các gói. Trong ngữ cảnh này, tài nguyên là bất kỳ tệp nào nằm trong gói có thể nhập. Tệp có thể tương ứng hoặc không tương ứng với tệp vật lý trên hệ thống tệpĐiều này có một vài lợi thế. Bằng cách sử dụng lại hệ thống nhập, bạn sẽ có cách xử lý nhất quán hơn với các tệp bên trong các gói của mình. Nó cũng cho phép bạn truy cập dễ dàng hơn vào các tệp tài nguyên trong các gói khác. Các tài liệu tổng hợp nó độc đáo
417 đã trở thành một phần của thư viện chuẩn trong Python 3. 7. Tuy nhiên, trên các phiên bản Python cũ hơn, một cổng sau có sẵn dưới dạng 421. Để sử dụng backport, hãy cài đặt nó từ PyPI 12Backport tương thích với Python 2. 7 cũng như Python 3. 4 và các phiên bản mới hơn Có một yêu cầu khi sử dụng 417. các tệp tài nguyên của bạn phải có sẵn bên trong một gói thông thường. Gói không gian tên không được hỗ trợ. Trong thực tế, điều này có nghĩa là tệp phải nằm trong thư mục chứa tệp 66Ví dụ đầu tiên, giả sử bạn có tài nguyên bên trong một gói như thế này 13 66 chỉ là một tệp trống cần thiết để chỉ định 425 như một gói thông thườngSau đó, bạn có thể sử dụng 426 và 427 để mở tệp văn bản và tệp nhị phân tương ứng>>> 14 426 và 427 tương đương với 430 tích hợp với tham số 431 được đặt lần lượt là 432 và 433. Các chức năng thuận tiện để đọc văn bản hoặc tệp nhị phân trực tiếp cũng có sẵn như 434 và 435. Xem tài liệu chính thức để biết thêm thông tinGhi chú. Để liên tục quay lại sử dụng backport trên các phiên bản Python cũ hơn, bạn có thể nhập 417 như sau 15Xem phần mẹo và thủ thuật của hướng dẫn này để biết thêm thông tin Phần còn lại của phần này sẽ hiển thị một số ví dụ phức tạp về việc sử dụng tệp tài nguyên trong thực tế Loại bỏ các quảng cáoThí dụ. Sử dụng tệp dữ liệuLà một ví dụ đầy đủ hơn về việc sử dụng tệp dữ liệu, bạn sẽ thấy cách triển khai chương trình đố vui dựa trên dữ liệu dân số của Liên hợp quốc. Đầu tiên, tạo gói 437 và tải xuống 438 từ trang web của Liên hợp quốc 16Mở tệp CSV và xem dữ liệu 17Mỗi dòng chứa dân số của một quốc gia trong một năm nhất định và một biến thể nhất định, cho biết loại kịch bản nào được sử dụng để chiếu. Tệp chứa dự báo dân số cho đến năm 2100 Hàm sau đọc tệp này và chọn ra tổng dân số của mỗi quốc gia cho một 439 và 440 nhất định 18Các dòng được đánh dấu cho biết cách sử dụng 417 để mở tệp dữ liệu. Để biết thêm thông tin về cách làm việc với tệp CSV, hãy xem Đọc và ghi tệp CSV bằng PythonHàm trên trả về một từ điển có số dân >>> 19Bạn có thể thực hiện bất kỳ điều thú vị nào với từ điển dân số này, bao gồm phân tích và trực quan hóa. Tại đây, bạn sẽ tạo một trò chơi đố vui yêu cầu người dùng xác định quốc gia nào trong nhóm đông dân nhất. Chơi trò chơi sẽ giống như thế này 30Các chi tiết của việc triển khai nằm quá xa chủ đề của hướng dẫn này, vì vậy chúng sẽ không được thảo luận ở đây. Tuy nhiên, bạn có thể mở rộng phần bên dưới để xem mã nguồn hoàn chỉnh Mã nguồn của bài kiểm tra dân sốHiển thị/Ẩn Bài kiểm tra dân số bao gồm hai chức năng, một chức năng đọc dữ liệu dân số như bạn đã làm ở trên và một chức năng chạy bài kiểm tra thực tế 31Lưu ý rằng ở dòng 24, bạn cũng kiểm tra xem ________ 2442 có nhỏ hơn ________ 2443 không. Các vị trí có 442 trong số 443 trở lên không phải là quốc gia thích hợp, mà là các tập hợp như 446, 447, v.v.Thí dụ. Thêm biểu tượng vào GUI TkinterKhi xây dựng giao diện người dùng đồ họa (GUI), bạn thường cần bao gồm các tệp tài nguyên như biểu tượng. Ví dụ sau đây cho thấy cách bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng 417. Ứng dụng cuối cùng sẽ trông khá cơ bản, nhưng nó sẽ có biểu tượng tùy chỉnh cũng như hình minh họa trên nút Tạm biệtVí dụ sử dụng Tkinter, một gói GUI có sẵn trong thư viện chuẩn. Nó dựa trên hệ thống cửa sổ Tk, ban đầu được phát triển cho ngôn ngữ lập trình Tcl. Có nhiều gói GUI khác có sẵn cho Python. Nếu bạn đang sử dụng một ứng dụng khác, thì bạn có thể thêm các biểu tượng vào ứng dụng của mình bằng các ý tưởng tương tự như những ý tưởng được trình bày ở đây Trong Tkinter, hình ảnh được xử lý bởi lớp 449. Để tạo một 449, bạn chuyển vào một đường dẫn đến một tệp hình ảnhHãy nhớ rằng, khi phân phối gói của bạn, bạn thậm chí không đảm bảo rằng các tệp tài nguyên sẽ tồn tại dưới dạng tệp vật lý trên hệ thống tệp. 417 giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp 452. Hàm này sẽ trả về đường dẫn đến tệp tài nguyên, tạo tệp tạm thời nếu cầnĐể đảm bảo mọi tệp tạm thời được dọn sạch đúng cách, bạn nên sử dụng 452 làm trình quản lý ngữ cảnh bằng từ khóa 454>>> 32Đối với ví dụ đầy đủ, giả sử bạn có hệ thống phân cấp tệp sau 33Nếu bạn muốn tự mình thử ví dụ, thì bạn có thể tải xuống các tệp này cùng với phần còn lại của mã nguồn được sử dụng trong hướng dẫn này bằng cách nhấp vào liên kết bên dưới Lấy mã nguồn. Click here to get the source code you’ll use to learn about the Python import system in this tutorial Mã được lưu trữ trong một tệp có tên đặc biệt 455. Tên này chỉ ra rằng tệp là điểm vào cho gói. Có tệp 455 cho phép gói của bạn được thực thi với 457 34Để biết thêm thông tin về cách gọi gói bằng 458, hãy xem Cách xuất bản Gói Python nguồn mở lên PyPIGUI được định nghĩa trong một lớp có tên là 459. Lưu ý rằng bạn sử dụng 417 để lấy đường dẫn của tệp hình ảnh 35Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách xây dựng GUI với Tkinter, hãy xem Lập trình GUI Python với Tkinter. Tài liệu chính thức cũng có một danh sách tài nguyên hay để bắt đầu và hướng dẫn tại TkDocs là một tài nguyên tuyệt vời khác cho biết cách sử dụng Tk trong các ngôn ngữ khác Ghi chú. Một nguyên nhân gây nhầm lẫn và thất vọng khi làm việc với hình ảnh trong Tkinter là bạn phải đảm bảo hình ảnh không bị thu gom rác. Do cách Python và Tk tương tác, trình thu gom rác trong Python (ít nhất là trong CPython) không đăng ký rằng hình ảnh được sử dụng bởi 461 và 462Để đảm bảo rằng hình ảnh được lưu giữ xung quanh, bạn nên thêm tham chiếu đến chúng theo cách thủ công. Bạn có thể xem các ví dụ về điều này trong đoạn mã trên ở dòng 18 và 31 Loại bỏ các quảng cáoNhập độngMột trong những tính năng xác định của Python là nó là một ngôn ngữ rất năng động. Mặc dù đôi khi đó là một ý tưởng tồi, nhưng bạn có thể thực hiện nhiều việc với chương trình Python khi nó đang chạy, bao gồm thêm thuộc tính vào lớp, xác định lại phương thức hoặc thay đổi chuỗi tài liệu của mô-đun. Chẳng hạn, bạn có thể thay đổi 463 để nó không làm gì cả>>> 36Về mặt kỹ thuật, bạn không định nghĩa lại 463. Thay vào đó, bạn đang xác định một 463 khác che khuất cái tích hợp sẵn. Để quay lại sử dụng 463 ban đầu, bạn có thể xóa tùy chỉnh của mình bằng 467. Nếu muốn, bạn có thể tạo bóng cho bất kỳ đối tượng Python nào được tích hợp trong trình thông dịchGhi chú. Trong ví dụ trên, bạn xác định lại 463 bằng hàm lambda. Bạn cũng có thể đã sử dụng một định nghĩa chức năng bình thường>>> 37Để tìm hiểu thêm về các hàm lambda, hãy xem Cách sử dụng các hàm Lambda của Python Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách nhập động trong Python. Với chúng, bạn sẽ không phải quyết định nhập nội dung gì cho đến khi chương trình của bạn đang chạy Sử dụng >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 469Cho đến giờ, bạn đã sử dụng từ khóa 44 của Python để nhập các mô-đun và gói một cách rõ ràng. Tuy nhiên, toàn bộ máy móc nhập khẩu có sẵn trong gói 469 và điều này cho phép bạn thực hiện việc nhập khẩu của mình linh hoạt hơn. Đoạn script sau hỏi người dùng tên của một mô-đun, nhập mô-đun đó và in chuỗi tài liệu của nó 38 472 trả về một đối tượng mô-đun mà bạn có thể liên kết với bất kỳ biến nào. Sau đó, bạn có thể coi biến đó là một mô-đun được nhập thường xuyên. Bạn có thể sử dụng kịch bản như thế này 39Trong mỗi trường hợp, mô-đun được nhập động bởi 472Thí dụ. Phương thức xuất xưởng với các gói không gian tênNghĩ lại ví dụ về serializers trước đó. Với 181 được triển khai dưới dạng gói không gian tên, bạn có khả năng thêm các bộ nối tiếp tùy chỉnh. Trong ví dụ ban đầu từ hướng dẫn trước, các bộ nối tiếp được cung cấp thông qua một nhà máy sản xuất bộ nối tiếp. Sử dụng 469, bạn có thể làm điều gì đó tương tựAdd the following code to your local 181 namespace package 30Nhà máy 477 có thể tự động tạo bộ nối tiếp dựa trên tham số 478 và sau đó, 479 có thể áp dụng bộ nối tiếp cho bất kỳ đối tượng nào triển khai phương thức 180The factory makes some strong assumptions about the naming of both the module and the class containing the individual serializers. Trong phần tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về kiến trúc plugin cho phép linh hoạt hơn Bây giờ bạn có thể tạo lại ví dụ trước đó như sau >>> 31Trong trường hợp này, bạn không cần phải nhập rõ ràng từng bộ nối tiếp nữa. Thay vào đó, bạn chỉ định tên của bộ nối tiếp bằng một chuỗi. Chuỗi thậm chí có thể được chọn bởi người dùng của bạn khi chạy Ghi chú. Trong một gói thông thường, bạn có thể đã triển khai 477 và 479 trong tệp 66. That would have allowed you to simply import 181 and then call 485Tuy nhiên, các gói không gian tên không được phép sử dụng 66, vì vậy bạn cần triển khai các chức năng này trong một mô-đun riêng thay thếThe final example shows that you also get a decent error message if you try to serialize to a format that hasn’t been implemented Loại bỏ các quảng cáoThí dụ. Một gói pluginLet’s look at another example of using dynamic imports. You can use the following module to set up a flexible plugin architecture in your code. Điều này tương tự như ví dụ trước, trong đó bạn có thể cắm các bộ nối tiếp cho các định dạng khác nhau bằng cách thêm các mô-đun mới Một ứng dụng sử dụng plugin hiệu quả là công cụ trực quan hóa khám phá Keo. Glue can read many different data formats out of the box. Tuy nhiên, nếu định dạng dữ liệu của bạn không được hỗ trợ thì bạn có thể viết trình tải dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình You do this by adding a function that you decorate and place in a special location to make it easy for Glue to find. Bạn không cần thay đổi bất kỳ phần nào của mã nguồn Keo. Xem tài liệu để biết tất cả các chi tiết Bạn có thể thiết lập kiến trúc plugin tương tự mà bạn có thể sử dụng trong các dự án của riêng mình. Trong kiến trúc, có hai cấp độ
The 487 module that exposes the plugin architecture has the following functions 32Các chức năng của nhà máy được sử dụng để thêm chức năng vào các gói plugin một cách thuận tiện. Bạn sẽ thấy một số ví dụ về cách chúng được sử dụng trong thời gian ngắn Xem xét tất cả các chi tiết của mã này nằm ngoài phạm vi của hướng dẫn này. Nếu quan tâm, bạn có thể xem cách triển khai bằng cách mở rộng phần bên dưới Mã nguồn hoàn chỉnh của plugin. pyHiện/Ẩn Đoạn mã sau cho thấy việc triển khai 488 được mô tả ở trên 33Việc triển khai này được đơn giản hóa một chút. In particular, it doesn’t do any explicit error handling. Kiểm tra dự án PyPlugs để triển khai đầy đủ hơn Bạn có thể thấy rằng 489 sử dụng 490 để tải động các plugin. Ngoài ra, 491 sử dụng 492 để liệt kê tất cả các plugin có sẵn trong một gói nhất địnhHãy xem xét một số ví dụ về cách sử dụng plugin. Ví dụ đầu tiên là gói 493 mà bạn có thể sử dụng để thêm nhiều lời chào khác nhau vào ứng dụng của mình. A full plugin architecture is definitely overkill for this example, but it shows how the plugins workAssume you have the following 493 package 34Mỗi mô-đun 493 xác định một hàm nhận một đối số 159. Lưu ý cách tất cả chúng được đăng ký làm plugin bằng trình trang trí 497 35Để tìm hiểu thêm về các công cụ trang trí và cách chúng được sử dụng, hãy xem Primer on Python Decorators Ghi chú. Để đơn giản hóa việc khám phá và nhập plugin, tên của mỗi plugin dựa trên tên của mô-đun chứa nó thay vì tên chức năng. This restricts you to having only one plugin per file Để hoàn tất việc thiết lập 493 dưới dạng gói plugin, bạn có thể sử dụng các chức năng ban đầu trong 487 để thêm chức năng cho chính gói 493 36You can now use 101 and 102 as follows>>> 37Lưu ý rằng 101 tự động phát hiện tất cả các plugin có sẵn trong góiBạn cũng có thể linh hoạt hơn trong việc chọn plugin để gọi. Trong ví dụ sau, bạn chọn ngẫu nhiên plugin. Tuy nhiên, bạn cũng có thể chọn plugin dựa trên tệp cấu hình hoặc đầu vào của người dùng >>> 38Để khám phá và gọi các plugin khác nhau, bạn cần nhập chúng. Hãy xem nhanh cách 487 xử lý việc nhập. Công việc chính được thực hiện ở hai chức năng sau bên trong 488 39 489 trông có vẻ đơn giản. Nó sử dụng 469 để nhập một mô-đun. Nhưng có một vài điều cũng xảy ra trong nền
491 khám phá tất cả các plugin trong một gói. Đây là cách nó hoạt động
Hãy kết thúc phần này với phiên bản cuối cùng của gói không gian tên serializers. Một vấn đề nổi bật là nhà máy 477 đã đưa ra các giả định mạnh mẽ về việc đặt tên cho các lớp bộ nối tiếp. Bạn có thể làm cho điều này linh hoạt hơn bằng cách sử dụng pluginĐầu tiên, thêm một dòng đăng ký từng bộ nối tiếp. Đây là một ví dụ về cách nó được thực hiện trong bộ nối tiếp 197 70Tiếp theo, cập nhật 114 để sử dụng 487 71Bạn triển khai 477 bằng cách sử dụng 117 vì điều đó sẽ tự động khởi tạo từng bộ nối tiếp. Với việc tái cấu trúc này, các bộ tuần tự hóa hoạt động giống như trước đó. Tuy nhiên, bạn có thể linh hoạt hơn trong việc đặt tên cho các lớp serializer của mìnhĐể biết thêm thông tin về cách sử dụng plugin, hãy xem PyPlugs trên PyPI và các Trình cắm. Thêm tính linh hoạt vào bản trình bày Ứng dụng của bạn từ PyCon 2019 Loại bỏ các quảng cáoHệ thống nhập PythonBạn đã thấy nhiều cách để tận dụng hệ thống nhập của Python. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu thêm một chút về những gì diễn ra ở hậu trường khi các mô-đun và gói được nhập As with most parts of Python, the import system can be customized. Bạn sẽ thấy một số cách mà bạn có thể thay đổi hệ thống nhập, bao gồm tự động tải xuống các gói bị thiếu từ PyPI và nhập các tệp dữ liệu như thể chúng là các mô-đun Nhập nội bộChi tiết về hệ thống nhập Python được mô tả trong tài liệu chính thức. Ở cấp độ cao, có ba điều xảy ra khi bạn nhập một mô-đun (hoặc gói). The module is
Đối với các thao tác nhập thông thường—những thao tác được thực hiện với câu lệnh 44—cả ba bước diễn ra tự động. Tuy nhiên, khi bạn sử dụng 469, chỉ có hai bước đầu tiên là tự động. You need to bind the module to a variable or namespace yourselfChẳng hạn, các phương pháp nhập và đổi tên 53 sau đây gần như tương đương>>> 72Tất nhiên, trong mã bình thường, bạn nên chọn cái trước Một điều cần lưu ý là, ngay cả khi bạn chỉ nhập một thuộc tính từ mô-đun, toàn bộ mô-đun sẽ được tải và thực thi. The rest of the contents of the module just aren’t bound to the current namespace. Một cách để chứng minh điều này là xem cái được gọi là bộ đệm mô-đun >>> 73 121 hoạt động như một bộ đệm mô-đun. Nó chứa các tham chiếu đến tất cả các mô-đun đã được nhậpBộ đệm mô-đun đóng một vai trò rất quan trọng trong hệ thống nhập Python. The first place Python looks for modules when doing an import is in 121. Nếu một mô-đun đã có sẵn, thì nó sẽ không được tải lạiĐây là một tối ưu hóa tuyệt vời, nhưng nó cũng là một điều cần thiết. Nếu các mô-đun được tải lại mỗi khi chúng được nhập, thì bạn có thể gặp phải tình trạng không nhất quán trong một số trường hợp nhất định, chẳng hạn như khi mã nguồn cơ bản thay đổi trong khi tập lệnh đang chạy Nhớ lại đường dẫn nhập mà bạn đã thấy trước đó. Về cơ bản, nó cho Python biết nơi tìm kiếm các mô-đun. Tuy nhiên, nếu Python tìm thấy một mô-đun trong bộ đệm mô-đun, thì nó sẽ không bận tâm tìm kiếm đường dẫn nhập cho mô-đun Thí dụ. Singletons as ModulesTrong lập trình hướng đối tượng, một singleton là một lớp có nhiều nhất một thể hiện. While it’s possible to implement singletons in Python, most good uses of singletons can be handled by modules instead. Bạn có thể tin tưởng bộ đệm mô-đun để khởi tạo một lớp chỉ một lần Ví dụ: hãy quay lại dữ liệu dân số của Liên hợp quốc mà bạn đã xem trước đó. Mô-đun sau định nghĩa một lớp bao bọc dữ liệu dân số 74Đọc dữ liệu từ đĩa mất một thời gian. Vì bạn không muốn tệp dữ liệu thay đổi, nên bạn khởi tạo lớp khi bạn tải mô-đun. The name of the class starts with an underscore to indicate to users that they shouldn’t use it Bạn có thể sử dụng đơn lẻ 123 để tạo biểu đồ Matplotlib hiển thị dự báo dân số cho các quốc gia đông dân nhất>>> 75This creates a chart like the following Lưu ý rằng việc tải dữ liệu tại thời điểm nhập là một loại phản mẫu. Ideally, you want your imports to be as free of side effects as possible. A better approach would be to load the data lazily when you need it. Bạn có thể làm điều này khá tao nhã bằng cách sử dụng các thuộc tính. Expand the following section to see an example Tải dữ liệu dân số một cách lười biếngHiển thị/Ẩn Việc triển khai lười biếng của 124 lưu trữ dữ liệu dân số trong 125 lần đầu tiên nó được đọc. Thuộc tính 126 xử lý bộ đệm dữ liệu này 76Bây giờ dữ liệu sẽ không được tải khi nhập. Thay vào đó, nó sẽ được nhập vào lần đầu tiên bạn truy cập từ điển 127. Để biết thêm thông tin về các thuộc tính và khái niệm tổng quát hơn về bộ mô tả, hãy xem Bộ mô tả Python. Một lời giới thiệuLoại bỏ các quảng cáoTải lại mô-đunThe module cache can be a little frustrating when you’re working in the interactive interpreter. Tải lại một mô-đun sau khi bạn thay đổi nó không phải là chuyện nhỏ. For example, take a look at the following module 77Là một phần của quá trình thử nghiệm và gỡ lỗi mô-đun này, bạn nhập nó vào bảng điều khiển Python >>> 78Giả sử bạn nhận ra rằng bạn có một lỗi trong mã của mình, vì vậy bạn cập nhật tệp 128 trong trình chỉnh sửa của mình 79Quay trở lại bảng điều khiển của bạn, bạn nhập mô-đun đã cập nhật để xem hiệu quả của bản sửa lỗi của bạn >>> 78Tại sao câu trả lời vẫn là 129? . vì Python đã nhập 130 trước đó, nên không có lý do gì để tải lại mô-đun mặc dù bạn vừa thay đổi nóThe most straightforward solution to this is to exit the Python console and restart it. Điều này buộc Python cũng phải xóa bộ đệm mô-đun của nó >>> 01Tuy nhiên, khởi động lại trình thông dịch không phải lúc nào cũng khả thi. Bạn có thể đang ở trong một phiên phức tạp hơn khiến bạn mất nhiều thời gian để thiết lập. Nếu đúng như vậy, bạn có thể sử dụng 131 để tải lại một mô-đun thay thế>>> 02Lưu ý rằng 132 yêu cầu đối tượng mô-đun, không phải chuỗi như 472. Ngoài ra, hãy lưu ý rằng 132 có một số lưu ý. Cụ thể, các biến tham chiếu đến các đối tượng trong một mô-đun không bị ràng buộc lại với các đối tượng mới khi mô-đun đó được tải lại. Xem tài liệu để biết thêm chi tiếtFinders and LoadersBạn đã thấy trước đó rằng việc tạo các mô-đun có cùng tên với các thư viện tiêu chuẩn có thể gây ra sự cố. Ví dụ: nếu bạn có một tệp có tên 135 trong đường dẫn nhập của Python, thì bạn sẽ không thể nhập 49 từ thư viện chuẩnĐiều này không phải luôn luôn như vậy, mặc dù. Tạo một tệp có tên 137 với nội dung sau 03Tiếp theo, mở trình thông dịch Python và nhập mô-đun mới này >>> 04Something weird happened. Có vẻ như Python không nhập mô-đun 138 mới của bạn. Instead, it imported the 138 module from the standard library. Tại sao các mô-đun thư viện tiêu chuẩn hoạt động không nhất quán? >>> 05Bạn có thể thấy rằng 49 được nhập từ một tệp, trong khi 138 là một loại mô-đun tích hợp sẵn nào đó. It seems that built-in modules aren’t shadowed by local onesGhi chú. Các mô-đun tích hợp được biên dịch thành trình thông dịch Python. Thông thường, chúng là các mô-đun nền tảng như 142, 143 và 138. Which modules are built in depends on your Python interpreter, but you can find their names in 145Hãy tìm hiểu sâu hơn về hệ thống nhập của Python. Điều này cũng sẽ cho thấy lý do tại sao các mô-đun tích hợp không bị che khuất bởi các mô-đun cục bộ. There are several steps involved when importing a module
Bạn có thể mở rộng hệ thống nhập Python bằng cách triển khai công cụ tìm của riêng bạn và, nếu cần, trình tải của riêng bạn. Bạn sẽ thấy một ví dụ hữu ích hơn về công cụ tìm sau. Hiện tại, bạn sẽ học cách thực hiện các tùy chỉnh cơ bản (và có thể ngớ ngẩn) của hệ thống nhập 147 controls which finders are called during the import process>>> 06First, note that this answers the question from earlier. built-in modules aren’t shadowed by local modules because the built-in finder is called before the import path finder, which finds local modules. Thứ hai, lưu ý rằng bạn có thể tùy chỉnh 147 theo ý thích của mìnhTo quickly mess up your Python session, you can remove all finders >>> 07Since there are no finders, Python can’t find or import new modules. However, Python can still import modules that are already in the module cache since it looks there before calling any finders In the example above, 469 was already loaded under the hood before you cleared the list of finders. If you really want to make your Python session completely unusable, then you can also clear the module cache, 121The following is a slightly more useful example. You’ll write a finder that prints a message to the console identifying the module being imported. The example shows how to add your own finder, although it doesn’t actually attempt to find a module 08All finders must implement a 151 class method, which should try to find a given module. There are three ways that 151 can terminate
The 155 prints a message to the console and then explicitly returns 153 to indicate that other finders should figure out how to actually import the moduleNote. Since Python implicitly returns 153 from any function or method without an explicit 158, you can leave out line 9. However, in this case it’s good to include 159 to make it clear that 155 doesn’t find a moduleBy inserting 155 first in the list of finders, you get a running list of all modules being imported>>> 09You can, for instance, see that importing 162 triggers the import of several other modules that 162 depends on. Note that the verbose option to the Python interpreter, 164, gives the same information and much, much moreFor another example, say that you’re on a quest to rid the world of regular expressions. (Now, why would you want such a thing? Regular expressions are great. ) You could implement the following finder that bans the 165 regular expressions module 20Raising a 183 ensures that no finder later in the list of finders will be executed. This effectively stops you from using regular expressions in Python>>> 21Even though you’re importing only 162, that module is importing 165 behind the scenes, so an error is raisedExample. Automatically Install From PyPIBecause the Python import system is already quite powerful and useful, there are many more ways to mess it up than there are to extend it in a useful way. However, the following example can be useful in certain situations The Python Package Index (PyPI) is your one-stop cheese shop for finding third-party modules and packages. It’s also the place from which 155 downloads packagesIn other Real Python tutorials, you may have seen instructions to use 170 to install the third-party modules and packages you need for following along with examples. Wouldn’t it be great to have Python automatically install missing modules for you?Warning. In most cases, it really wouldn’t be great to have Python install modules automatically. Chẳng hạn, trong hầu hết các cài đặt sản xuất, bạn muốn kiểm soát môi trường của mình. Hơn nữa, tài liệu cảnh báo không nên sử dụng 155 theo cách nàyĐể tránh làm rối cài đặt Python của bạn, bạn chỉ nên sử dụng mã này trong các môi trường mà bạn không ngại xóa hoặc cài đặt lại Công cụ tìm sau cố gắng cài đặt các mô-đun bằng cách sử dụng 155 22So với các công cụ tìm bạn đã thấy trước đó, công cụ này phức tạp hơn một chút. Bằng cách đặt công cụ tìm này cuối cùng trong danh sách công cụ tìm, bạn biết rằng nếu bạn gọi 173, thì mô-đun đó sẽ không được tìm thấy trên hệ thống của bạn. The job of 151 is therefore just to do the 175. If the installation works, then the module spec will be created and returnedCố gắng sử dụng thư viện 176 mà không cần tự cài đặt>>> 23Normally, 177 would’ve raised a 183, but in this case 176 is installed and importedWhile the 173 seemingly works, there are some challenges with this approach. Một vấn đề lớn là tên nhập của một mô-đun không phải lúc nào cũng tương ứng với tên của nó trên PyPI. Ví dụ: trình đọc nguồn cấp Python thực có tên là 181 trên PyPI, nhưng tên nhập chỉ đơn giản là 182Sử dụng 173 để nhập và cài đặt 182 kết thúc bằng việc cài đặt sai gói>>> 24Điều này có thể gây hậu quả tai hại cho dự án của bạn Một tình huống trong đó cài đặt tự động có thể khá hữu ích là khi bạn đang chạy Python trên đám mây với quyền kiểm soát hạn chế hơn đối với môi trường của bạn, chẳng hạn như khi bạn đang chạy sổ ghi chép kiểu Jupyter tại Google Colaboratory. The Colab notebook environment is great for doing cooperative data exploration Một sổ ghi chép điển hình đi kèm với nhiều gói khoa học dữ liệu được cài đặt, bao gồm NumPy, Pandas và Matplotlib và bạn có thể thêm các gói mới bằng 155. But you can also activate automatic installationSince 186 isn’t available locally on the Colab server, the code is copied into the first cell of the notebookExample. Nhập tệp dữ liệuThe final example in this section is inspired by Aleksey Bilogur’s great blog post Import Almost Anything in Python. Giới thiệu về Trình tải và Trình tìm mô-đun. Bạn đã biết cách sử dụng 417 để nhập tệp dữ liệu. Tại đây, thay vào đó, bạn sẽ triển khai trình tải tùy chỉnh có thể nhập trực tiếp tệp CSVTrước đó, bạn đã làm việc với một tệp CSV khổng lồ chứa dữ liệu dân số. To make the custom loader example more manageable, consider the following smaller 188 file 25Dòng đầu tiên là tiêu đề đặt tên cho ba trường và hai hàng dữ liệu tiếp theo, mỗi hàng chứa thông tin về một nhân viên. Để biết thêm thông tin về cách làm việc với tệp CSV, hãy xem Đọc và ghi tệp CSV bằng Python Mục tiêu của bạn trong phần này là viết một công cụ tìm và một trình tải cho phép bạn nhập tệp CSV trực tiếp để bạn có thể viết mã như sau >>> 26Công việc của công cụ tìm sẽ là tìm kiếm và nhận dạng các tệp CSV. The loader’s job will be to import the CSV data. Often, you can implement finders and corresponding loaders in one common class. That’s the approach you’ll take here 27There’s quite a bit of code in this example. May mắn thay, hầu hết công việc được thực hiện trong 151 và 190. Let’s look at them in more detailNhư bạn đã thấy trước đó, 151 chịu trách nhiệm tìm mô-đun. In this case, you’re looking for CSV files, so you create a filename with a 192 suffix. 159 chứa tên đầy đủ của mô-đun được nhập. Ví dụ: nếu bạn sử dụng 194, thì 159 sẽ là 196. In this case, the filename will be 188Đối với nhập cấp cao nhất, 198 sẽ là 153. Trong trường hợp đó, bạn tìm tệp CSV trong đường dẫn nhập đầy đủ, đường dẫn này sẽ bao gồm thư mục làm việc hiện tại. Nếu bạn đang nhập tệp CSV trong một gói, thì 198 sẽ được đặt thành đường dẫn hoặc nhiều đường dẫn của gói. If you find a matching CSV file, then a module spec is returned. This module spec tells Python to load the module using 301Dữ liệu CSV được tải bởi 190. Bạn có thể sử dụng 303 từ thư viện chuẩn để thực hiện phân tích cú pháp tệp thực tế. Giống như hầu hết mọi thứ trong Python, các mô-đun được hỗ trợ bởi từ điển. By adding the CSV data to 304, you make it available as attributes of the moduleFor instance, adding 305 to the module dictionary on line 44 allows you to list the field names in the CSV file as follows>>> 28In general, CSV field names can contain spaces and other characters that aren’t allowed in Python attribute names. Before adding the fields as attributes on the module, you sanitize the field names using a regular expression. This is done in 306 starting on line 51You can see an example of this effect in the 307 field name above. If you look at the original CSV file, then you’ll see that the header says 308 with a space instead of an underscoreBy hooking this 301 into the Python import system, you get a fair bit of functionality for free. For example, the module cache will make sure that the data file is loaded only onceImport Tips and TricksTo round out this tutorial, you’ll see a few tips about how to handle certain situations that come up from time to time. You’ll see how to deal with missing packages, cyclical imports, and even packages stored inside ZIP files Handle Packages Across Python VersionsSometimes you need to deal with packages that have different names depending on the Python version. You’ve already seen one example of this. 417 has only been available since Python 3. 7. In earlier versions of Python, you need to install and use 421 insteadAs long as the different versions of the package are compatible, you can handle this by renaming the package with 312 15In the rest of the code, you can refer to 313 and not worry about whether you’re using 417 or 421Normally, it’s easiest to use a 153 statement to figure out which version to use. Another option is to inspect the version of the Python interpreter. However, this may add some maintenance cost if you need to update the version numbersYou could rewrite the previous example as follows 00This would use 417 on Python 3. 7 and newer while falling back to 421 on older versions of Python. See the 319 project for good and future-proof advice on how to check which Python version is runningHandle Missing Packages. Use an AlternativeThe following use case is closely related to the previous example. Assume there’s a compatible reimplementation of a package. The reimplementation is better optimized, so you want to use it if it’s available. However, the original package is more easily available and also delivers acceptable performance One such example is 320, which is an optimized version of 321 from the standard library. You can handle these preferences the same way you handled different package names earlier 01Điều này sẽ sử dụng 320 nếu nó có sẵn và quay trở lại 321 nếu khôngAnother similar example is the UltraJSON package, an ultrafast JSON encoder and decoder that can be used as a replacement for 196 in the standard library 02By renaming 325 to 196, you don’t have to worry about which package was actually importedHandle Missing Packages. Use a Mock InsteadA third, related example is adding a package that provides a nice-to-have feature that’s not strictly necessary for your app. Again, this can be solved by adding 153 to your imports. The extra challenge is how you will replace the optional package if it’s not availableFor a concrete example, say that you’re using Colorama to add colored text in the console. Colorama mainly consists of special string constants that add color when printed >>> 03Unfortunately, the color doesn’t render in the example above. In your terminal it’ll look something like this Before you start using Colorama colors, you should call 328. Setting 329 to 330 means that the color directives will be automatically reset at the end of the string. It’s a useful setting if you want to color just one line at a timeIf you’d rather have all your output be (for example) blue, then you can let 329 be 332 and add 333 to the beginning of your script. The following colors are available>>> 04You can also use 334 to control the style of your text. You can choose between 335, 336, and 337Finally, 338 provides codes for controlling the position of the cursor. You can use it to display the progress or status of a running script. The following example displays a countdown from 339 05Note how the counter stays in place instead of printing on separate lines as it normally would Let’s get back to the task at hand. For many applications, adding color to your console output is cool but not critical. To avoid adding yet another dependency to your app, you want to use Colorama only if it’s available on the system and not break the app if it isn’t To do this, you can take inspiration from testing and its use of mocks. A mock can substitute for another object while allowing you to control its behavior. Here’s a naïve attempt at mocking Colorama >>> 06This doesn’t quite work, because 340 is represented by a string that messes up your output. Instead, you want to create an object that always renders as the empty stringIt’s possible to change the return value of 177 on 342 objects. However, in this case, it’s more convenient to write your own mock 07 343 is an empty string that will also return the empty string when it’s called. This effectively gives us a reimplementation of Colorama, just without the colorsThe final trick is that 344 returns itself, so that all colors, styles, and cursor movements that are attributes on 345, 346, 347, and 348 are mocked as wellThe 349 module is designed to be a drop-in replacement for Colorama, so you can update the countdown example using search and replace 08If you run this script on a system in which Colorama isn’t available, then it’ll still work, but it may not look as nice With Colorama installed, you should see the same results as earlier Import Scripts as ModulesOne difference between scripts and library modules is that scripts typically do something, whereas libraries provide functionality. Both scripts and libraries live inside regular Python files, and as far as Python is concerned, there’s no difference between them Instead, the difference is in how the file is meant to be used. should it be executed with 350 or imported with 351 inside another script?Sometimes you’ll have a module that works as both a script and a library. You could try to refactor your module into two different files One example of this in the standard library is the 196 package. You usually use it as a library, but it also comes bundled with a script that can prettify JSON files. Giả sử bạn có tệp 353 sau 09Vì JSON thường chỉ được đọc bởi máy móc nên nhiều tệp JSON không được định dạng theo kiểu có thể đọc được. In fact, it’s quite common for JSON files to consist of one very long line of text 354 là tập lệnh sử dụng thư viện 196 để định dạng JSON theo cách dễ đọc hơn 10Now the structure of the JSON file becomes much less complicated to grasp. You can use the 356 option to sort keys alphabeticallyWhile it’s good practice to split scripts and libraries, Python has an idiom that makes it possible to treat a module as both a script and a library at the same time. As noted earlier, the value of the special 125 module variable is set at runtime based on whether the module is imported or run as a scriptLet’s test it out. Create the following file 11If you run this file, then you’ll see that 125 is set to the special value 126 12However, if you import the module, then 125 is set to the name of the module>>> 13This behavior is leveraged in the following pattern 14Let’s use this in a bigger example. In an attempt to keep you young, the following script will replace any “old” age ( 361 or above) with 129 15You can run this as a script, and it will interactively make the age you type younger 16You can also use the module as an importable library. The 124 test on line 12 makes sure that there are no side effects when you import the library. Only the functions 364 and 365 are defined. You can, for instance, use this library as follows>>> 17Without the protection of the 124 test, the import would have triggered the interactive 367 and made 368 very hard to use as a libraryRun Python Scripts From ZIP FilesA slightly obscure feature of Python is that it can run scripts packaged into ZIP files. The main advantage of this is that you can distribute a full package as a single file Note, however, that this still requires Python to be installed on the system. If you want to distribute your Python application as a stand-alone executable file, then see Using PyInstaller to Easily Distribute Python Applications If you give the Python interpreter a ZIP file, then it’ll look for a file named 455 inside the ZIP archive, extract it, and run it. As a basic example, create the following 455 file 18This will print a message when you run it 19Now add it to a ZIP archive. You may be able to do this on the command line 20On Windows, you can instead use point and click. Select the file in the File Explorer, then right-click and select Send to → Compressed (zipped) folder Since 126 isn’t a very descriptive name, you named the ZIP file 372. You can now call it directly with Python 21Note that your script is aware that it lives inside 372. Furthermore, the root of your ZIP file is added to Python’s import path so that your scripts can import other modules inside the same ZIP fileThink back to the earlier example in which you created a quiz based on population data. It’s possible to distribute this whole application as a single ZIP file. 417 sẽ đảm bảo tệp dữ liệu được trích xuất từ kho lưu trữ ZIP khi cầnThe app consists of the following files 22You could add these to a ZIP file in the same way you did above. However, Python comes with a tool called 375 that streamlines the process of packing applications into ZIP archives. You use it as follows 23This command essentially does two things. it creates an entry point and packages your application Remember that you needed a 455 file as an entry point inside your ZIP archive. If you supply the 458 option with information about how your app should be started, then 375 creates this file for you. In this example, the generated 455 looks like this 24This 455 is packaged, along with the contents of the 381 directory, into a ZIP archive named 382. The 383 suffix signals that this is a Python file wrapped into a ZIP archiveNote. By default, 375 doesn’t compress any files. It only packages them into a single file. You can tell 375 to compress the files as well by adding the 386 optionHowever, this feature is available only in Python 3. 7 and later. See the 375 documentation for more informationOn Windows, 383 files should already be registered as Python files. On Mac and Linux, you can have 375 create executable files by using the 390 interpreter option and specifying which interpreter to use 25The 390 option adds a shebang ( 392) that tells the operating system how to run the file. Additionally, it makes the 383 file executable so that you can run the file just by typing its name 26Notice the 394 in front of the filename. This is a typical trick on Mac and Linux to run executable files in the current directory. If you move the file to a directory on your 395, or if you’re using Windows, then you should be able to use only the filename. 382Note. On Python 3. 6 and older, the previous command will fail with a message saying that it couldn’t find the population data resource in the 437 directory. This is due to a limitation in 398A workaround is to supply the absolute path to 382. On Mac and Linux, you can do this with the following trick 27The 300 command expands to the path of the current directoryLet’s close this section by looking at a nice effect of using 417. Remember that you used the following code to open the data file 28A more common way to open data files is to locate them based on your module’s 413 attribute 29This approach usually works well. However, it falls apart when your application is packed into a ZIP file 30Your data file is inside the ZIP archive, so 430 isn’t able to open it. 417, on the other hand, will extract your data to a temporary file before opening itHandle Cyclical ImportsA cyclical import happens when you have two or more modules importing each other. Cụ thể hơn, hãy tưởng tượng rằng mô-đun 305 sử dụng 306 và mô-đun 307 nhập khẩu tương tự 305Python’s import system is to some extent designed to handle import cycles. For instance, the following code—while not very useful—runs fine 31Trying to import 305 in the interactive interpreter imports 307 as well>>> 32Note that 307 is imported in the middle of the import of 305, precisely at the 306 statement in the source code of 305. Lý do điều này không kết thúc trong đệ quy vô tận là người bạn cũ của chúng tôi bộ đệm mô-đunKhi bạn nhập 315, một tham chiếu đến 305 sẽ được thêm vào bộ nhớ cache của mô-đun ngay cả trước khi tải 305. Khi 307 cố gắng nhập 305 sau đó, nó chỉ cần sử dụng tham chiếu trong bộ đệm mô-đunBạn cũng có thể có các mô-đun làm điều gì đó hữu ích hơn một chút. Nếu bạn xác định các thuộc tính và chức năng trong các mô-đun của mình, thì tất cả vẫn hoạt động 33Importing 305 works the same as before>>> 32Các sự cố liên quan đến nhập đệ quy bắt đầu xuất hiện khi bạn thực sự sử dụng mô-đun khác tại thời điểm nhập thay vì chỉ xác định các hàm sẽ sử dụng mô-đun khác sau này. Thêm một dòng vào 321 35Bây giờ Python bị nhầm lẫn khi nhập >>> 36Thông báo lỗi lúc đầu có vẻ hơi khó hiểu. Nhìn lại mã nguồn, bạn có thể xác nhận rằng 130 được định nghĩa trong mô-đun 305Vấn đề là 130 không được xác định trong 305 tại thời điểm 307 được nhập. Do đó, 327 được sử dụng bởi lệnh gọi tới 328Để thêm vào sự nhầm lẫn, bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi nhập 307>>> 37Vào thời điểm 307 gọi 328, 305 được nhập đầy đủ và 327 được xác định rõ. Cuối cùng, do bộ đệm mô-đun mà bạn đã thấy trước đó, 315 có thể hoạt động nếu bạn thực hiện một số thao tác nhập khác trước>>> 38Vậy làm thế nào bạn có thể tránh bị sa lầy và bối rối bởi việc nhập khẩu theo chu kỳ? Thông thường, thời gian dễ dàng nhất để khắc phục các lần nhập theo chu kỳ là trước khi bạn triển khai chúng. Nếu bạn thấy các chu kỳ trong bản phác thảo kiến trúc của mình, hãy xem xét kỹ hơn và cố gắng phá vỡ các chu kỳ đó Tuy nhiên, đôi khi việc giới thiệu một chu kỳ nhập khẩu là hợp lý. Như bạn đã thấy ở trên, đây không phải là vấn đề miễn là các mô-đun của bạn chỉ định nghĩa các thuộc tính, hàm, lớp, v.v. Mẹo thứ hai—cũng là một phương pháp thiết kế tốt—là giữ cho các mô-đun của bạn không có tác dụng phụ khi nhập Nếu bạn thực sự cần các mô-đun có chu kỳ nhập và tác dụng phụ, thì vẫn còn một cách khác. thực hiện nhập cục bộ của bạn bên trong các chức năng Lưu ý rằng trong đoạn mã sau, 306 được thực hiện bên trong 328. This has two consequences. Đầu tiên, 307 chỉ khả dụng bên trong hàm 328. Quan trọng hơn, quá trình nhập không xảy ra cho đến khi bạn gọi 328 sau khi 305 đã được nhập đầy đủ 39Bây giờ không có vấn đề gì khi nhập và sử dụng 305>>> 40Lưu ý rằng trên thực tế, 307 không được nhập cho đến khi bạn gọi 328. Để có một góc nhìn khác về nhập khẩu theo chu kỳ, hãy xem ghi chú kinh điển của Fredrik LundhProfile ImportsMột mối quan tâm khi nhập một số mô-đun và gói là nó sẽ thêm vào thời gian khởi động tập lệnh của bạn. Tùy thuộc vào ứng dụng của bạn, điều này có thể hoặc không quan trọng Kể từ khi phát hành Python 3. 7, you’ve had a quick way of knowing how much time it takes to import packages and modules. Trăn 3. 7 hỗ trợ tùy chọn dòng lệnh 344, đo lường và in lượng thời gian mỗi mô-đun cần để nhập 41The 345 column shows the cumulative time of import (in microseconds) on a per-package basis. Bạn có thể đọc danh sách như sau. Python đã dành 346 micro giây để nhập đầy đủ 347, bao gồm cả việc nhập 138, 49 và triển khai C 350Cột 351 hiển thị thời gian cần thiết để chỉ nhập mô-đun đã cho, không bao gồm mọi lần nhập đệ quy. Bạn có thể thấy rằng 138 mất 353 micro giây để nhập, 49 mất 355, 350 mất 357 và bản thân việc nhập 347 mất 359 micro giây. Nói chung, điều này làm tăng thêm thời gian tích lũy là 346 micro giây (trong phạm vi lỗi làm tròn)Hãy xem ví dụ về 361 từ phần Colorama 42Trong ví dụ này, việc nhập 349 mất gần 0. 013 seconds. Hầu hết thời gian đó được dành để nhập Colorama và các phụ thuộc của nó. Cột 351 hiển thị thời gian nhập không bao gồm nhập lồng nhauĐối với một ví dụ cực đoan, hãy xem xét đơn lẻ 124 từ trước đó. Vì nó đang tải một tệp dữ liệu lớn nên nhập cực kỳ chậm. To test this, you can run 365 as a script with the 386 option 43In this case, it takes almost 2 seconds to import 124, of which about 1. 6 giây được sử dụng trong chính mô-đun, chủ yếu để tải tệp dữ liệu 344 is a great tool for optimizing your imports. Nếu bạn cần thực hiện giám sát và tối ưu hóa tổng quát hơn cho mã của mình, hãy xem Hàm hẹn giờ Python. Ba cách để theo dõi mã của bạnPhần kết luậnTrong hướng dẫn này, bạn đã biết hệ thống nhập Python. Giống như nhiều thứ trong Python, nó khá đơn giản để sử dụng cho các tác vụ cơ bản như nhập mô-đun và gói. Đồng thời, hệ thống nhập khẩu khá phức tạp, linh hoạt và có thể mở rộng. Bạn đã học được một số thủ thuật liên quan đến nhập mà bạn có thể tận dụng trong mã của riêng mình Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách
Trong suốt hướng dẫn, bạn đã thấy nhiều liên kết đến thông tin thêm. Nguồn có thẩm quyền nhất trên hệ thống nhập Python là tài liệu chính thức
Bạn có thể sử dụng kiến thức về nhập Python của mình bằng cách làm theo các ví dụ trong hướng dẫn này. Nhấp vào liên kết bên dưới để truy cập vào mã nguồn Lấy mã nguồn. Click here to get the source code you’ll use to learn about the Python import system in this tutorial Đánh dấu là đã hoàn thành 🐍 Thủ thuật Python 💌 Nhận một Thủ thuật Python ngắn và hấp dẫn được gửi đến hộp thư đến của bạn vài ngày một lần. Không có thư rác bao giờ. Hủy đăng ký bất cứ lúc nào. Được quản lý bởi nhóm Real Python Gửi cho tôi thủ thuật Python » Giới thiệu về Geir Arne Hjelle Geir Arne là một Pythonista cuồng nhiệt và là thành viên của nhóm hướng dẫn Real Python » Thông tin thêm về Geir ArneMỗi hướng dẫn tại Real Python được tạo bởi một nhóm các nhà phát triển để nó đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao của chúng tôi. Các thành viên trong nhóm đã làm việc trong hướng dẫn này là Aldren Brad Đan Joanna Gia-cốp Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Với quyền truy cập không giới hạn vào Python thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng nghìn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng các Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng ngàn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bạn nghĩ sao? Đánh giá bài viết này Tweet Chia sẻ Chia sẻ EmailBài học số 1 hoặc điều yêu thích mà bạn đã học được là gì? Mẹo bình luận. Những nhận xét hữu ích nhất là những nhận xét được viết với mục đích học hỏi hoặc giúp đỡ các sinh viên khác. Nhận các mẹo để đặt câu hỏi hay và nhận câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến trong cổng thông tin hỗ trợ của chúng tôi Một mô-đun được tải bao nhiêu lần khi được nhập nhiều lần bằng Python?Cho dù mô-đun gia tăng được nhập bao nhiêu lần, câu lệnh counter++ được thực thi chỉ một lần . Biến đếm được xuất mặc định có giá trị 1.
Python có nhập mô-đun nhiều lần không?Vì vậy mỗi mô-đun chỉ được nhập một lần . Để hiểu rõ hơn về cơ chế nhập khẩu, tôi khuyên bạn nên tạo một ví dụ về đồ chơi. So import really happens only once. Bạn có thể điều chỉnh ví dụ đồ chơi này để kiểm tra các trường hợp mà bạn quan tâm.
How many times is a module imported Python?Chúng được thực thi chỉ khi tên mô-đun xuất hiện lần đầu tiên trong câu lệnh nhập . 1 (Chúng cũng được chạy nếu tệp được thực thi dưới dạng tập lệnh. )
Điều gì xảy ra nếu tôi nhập cùng một mô-đun hai lần Python?Điều gì xảy ra nếu một mô-đun được nhập hai lần? . there is no performance loss by importing it again. |