基于Python模块,我们可以在编写代码的时候,导入许多外部代码来丰富功能。
但是,如果Python的模块太多了,就可能造成一定的混乱,那么如何管理呢? 通过Python包的功能来管理。
什么是Python包
从物理上看,包就是一个文件夹,在该文件夹下包含了一个 __init__.py 文件,该文件夹可用于包含多个模块文件 从逻辑上看,包的本质依然是模块
包的作用:
当我们的模块文件越来越多时,包可以帮助我们管理这些模块, 包的作用就是包含多个模块,但包的本质依然是模块
快速入门
步骤如下:
① 新建包`my_package`
② 新建包内模块:`my_module1` 和 `my_module2`
③ 模块内代码如下
Pycharm中的基本步骤:
[New] [Python Package] 输入包名 [OK] 新建功能模块(有联系的模块)
注意:新建包后,包内部会自动创建`__init__.py`文件,这个文件控制着包的导入行为
导入包
方式一:
import 包名.模块名
包名.模块名.目标
方式二:
注意:必须在`__init__.py`文件中添加`__all__ = []`,控制允许导入的模块列表
from 包名 import *
my_module1报红证明不可用 注意: __all__针对的是 ’ from ... import * ‘ 这种方式 对 ‘ import xxx ’ 这种方式无效
1. 什么是Python的包? 包就是一个文件夹,里面可以存放许多Python的模块(代码文件),通过包,在逻辑上将一批模块归为一类,方便使用。 2. __init__.py文件的作用? 创建包会默认自动创建的文件,通过这个文件来表示一个文件夹是Python的包,而非普通的文件夹。 3. __all__变量的作用? 同模块中学习到的是一个作用,控制 import * 能够导入的内容
安装第三方包
什么是第三方包
我们知道,包可以包含一堆的Python模块,而每个模块又内含许多的功能。 所以,我们可以认为:一个包,就是一堆同类型功能的集合体。
在Python程序的生态中,有许多非常多的第三方包(非Python官方),可以极大的帮助我们提高开发效率,如:
科学计算中常用的:numpy包
数据分析中常用的:pandas包
大数据计算中常用的:pyspark、apache-flink包
图形可视化常用的:matplotlib、pyecharts
人工智能常用的:tensorflow 等
这些第三方的包,极大的丰富了Python的生态,提高了开发效率。 但是由于是第三方,所以Python没有内置,所以我们需要安装它们才可以导入使用哦。
安装第三方包 - pip
第三方包的安装非常简单,我们只需要使用Python内置的pip程序即可。
打开我们许久未见的:命令提示符程序,在里面输入: pip install 包名称
即可通过网络快速安装第三方包
pip的网络优化
由于pip是连接的国外的网站进行包的下载,所以有的时候会速度很慢。
我们可以通过如下命令,让其连接国内的网站进行包的安装:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 包名称
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是清华大学提供的一个网站,可供pip程序下载第三方包
安装第三方包 - PyCharm
PyCharm也提供了安装第三方包的功能: