Python基础 – 使用别人代码的模块机制
分类: Python 1963 10
Python的模块为日常编程中许多问题提供了标准的解决方案,同时也能让我们更加简洁优雅地管理代码。
模块
定义:
每个模块是由1个或多个Python文件构成。是相关的类、函数和变量所组成的一个集合。
它可以被其它代码引入并直接使用。
通常,一个模块中的各个功能是相互关联的。
模块中的函数就像是积木,用一块一块的积木搭建成一个完整的图形,搭好的图形就是模块。
了解完模块的基本概念后,先来看看最常接触的第一大类模块:内置模块。
内置模块是在安装Python时自带的模块。Python提供了大量丰富且高质量的内置模块来帮助完成一些系统化工作。
比如,生成一个随机的数字可以使用random
模块,要处理日期和时间则可以通过datetime
模块等。
为了使用这些模块,首先需要通过关键词import
来导入模块。
导入模块(I)
import random
randomNum = random.random()
print(randomNum)
代码的作用
这三行代码输出了一个随机数。
第一行导入了random模块,该模块用于生成随机数;
第二行将生成的随机数赋值给了变量randomNum;
第三行输出了randomNum这个变量的数值。
import
关键字import
,中文意思是“导入”,表明我们要在这里导入模块。
模块的名称
一个名为random
的模块,该模块用于生成一个随机数。
模块内的函数
导入random
模块后,就可以通过 random.xxx()
来使用该模块中的所有函数。
这里,我们调用了random
模块里的random()
函数,该函数用于生成一个0到1的随机浮点数。
模块内的函数
random
模块中还有其它的函数,可以根据自己的需要来调用。
比如,想生成一个在1到7之间的随机整数,可以使用random
模块里的randint()
函数,代码为:random.randint(1,7)
。
代码小结
要导入模块时,就可以使用这样的格式:
使用import
导入模块后,除了可以获取到模块内的函数,还可以获取到该模块中的类。通过调用类里面的方法,来实现某一功能。
比如,要获取今天的日期,就需要用到datetime
模块里的date
类,以及该类中的today()
方法。
import datetime
todayDate = datetime.date.today()
print(todayDate)
导入模块
使用关键字import
,中文意思是“导入”,表明我们要在这里导入一个名称为datetime
的模块。
模块中的一个类
一个类,表明我们在调用datetime
模块里的date
类。
date
类是一个日期类,里面提供了一些关于日期的方法与属性。
date类里面的某一个方法
一个方法,表明我们要调用的today()
从属于date
类。
该方法用于获取当前的本地日期。
代码小结
导入模块后,想获取到该模块中的类里面的某一个方法时,就可以使用这样的格式:
小练习
使用import导入random模块。
使用该模块下的random()函数,生成一个0到1之间的随机浮点数,并使用print()将结果输出。
import random
print(random.random())
获取今天日期的年份,并判断跟实际今年的年份(2022)是否相等。相等输出True,不相等输出False。
import datetime
today = datetime.date.today()
year = today.year
print(year == 2022)
不难看出,一个模块是由很多类和函数组成的。
有时候只想导入(import)
模块里面的一部分内容,可能是一个类或是一个函数。 比如,我们只希望导入datetime
模块中的date
类。
这时候,就可以用到 from...import...
。
导入模块(II)
from datetime import date
todayDate = date.today()
print(todayDate)
两个关键字
第一个关键字from
允许我们从模块中导入一个指定的部分。
这两个关键字,表明从datetime
模块里导入date
类。
模块的名称
一个名为datetime
的模块,表示要从该模块中导入某个类。
一个类
一个类,表明我们要调用的date
类属于datetime
模块。
date类里面的某一个方法
一个方法,表明我们要调用的today()
从属于date
类。
可以看到,使用from...import...
这种形式时,调用datetime
模块中的类或函数时不需要datetime.前缀。
代码小结
当我们只想导入模块里面的一部分内容时,就可以使用这样的格式:
第三方模块
学习了导入模块的两种方式,但是导入的都是内置模块。这些模块是Python自带的,具有较高的通用性。
除此之外,我们还会接触到许多的第三方模块。这些非内置的模块由其他的开发者所编写,提供给公众免费使用,功能更加个性化。可以从Python Package Index上找到自己需要的模块。
内置模块可以直接导入后使用,而非内置的模块则需要先进行安装,然后才能导入使用。
安装模块
为了安装第三方模块,需要一个叫作 pip 的工具。
在安装Python环境的时候,pip工具已经随着一起自动安装了,现在可以直接在电脑上使用pip工具来安装第三方模块。
安装第三方模块的方式在不同的电脑系统上略微有些不同
Windows
要使用pip工具安装第三方模块,需要在Windows的命令提示符里进行。
可以使用以下两种方式打开命令提示符:
- 在电脑左下角「开始菜单」旁的搜索栏里输入
cmd
- 同时在键盘上按下快捷键
WIN
和R
,在运行框里输入cmd
。
打开一个Windows命令提示窗口,就可以开始安装第三方模块了。
只需要在命令提示符的窗口里,使用 pip3 install「ModuleName」
命令。这里,「ModuleName」
是你所选择的模块的名称。
假如我们想制作一个可交互的柱状图,可以通过第三方模块 pyecharts
,该模块是一个强大的数据可视化工具。
直接在终端中输入:pip3 install pyecharts==1.8.1
,然后敲击回车键,就能进行安装。
这里由于pyecharts
的特殊性,在安装时要指定版本1.8.1
,而其它大多数模块都可以直接使用模块名安装。
如果在自己电脑上安装不上或安装缓慢,可在命令后添加如下配置进行加速:-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip3 install pyecharts==1.8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
点击回车后,会出现很多的安装信息。当看到「Successfully installed...」
或显示「Requirement already satisfied」
的时候,说明模块已经安装成功。
可能会遇到黄色的警告,这是在提示需要升级pip
工具。可以选择忽视,也可以按照指示在终端中输入「pip install --upgrade pip」
进行升级。
安装过程如图所示。
macOS
要使用pip工具安装第三方模块,需要在macOS的终端里进行。
我们可以点击「启动台」后,在上方的搜索栏里输入终端,然后打开即可。
打开终端窗口,就可以开始安装第三方模块了。
只需要在终端窗口里,使用 pip3 install「ModuleName」
命令。这里,「ModuleName」
是你所选择的模块的名称。
假如我们想制作一个可交互的柱状图,就可以通过第三方模块 pyecharts
来完成。
直接在终端中输入:pip3 install pyecharts==1.8.1
,然后敲击回车键,就能进行安装。
这里由于pyecharts
的特殊性,在安装时要指定版本1.8.1
,而其它大多数模块都可以直接使用模块名安装。
如果在自己电脑上安装不上或安装缓慢,可在命令后添加如下配置进行加速:
pip3 install pyecharts==1.8.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
点击回车后,会出现很多的安装信息。当看到「Successfully installed...」
的时候,说明模块已经安装成功。
安装过程如图所示。
示例
安装成功后,就可以关闭当前窗口,回到编辑器里使用该模块来绘制柱状图了。和内置模块一样,我们需要导入模块。
第一行代码:
使用 pyecharts.charts
的方式,访问了pyecharts
模块里的子模块charts
。
然后,通过from...import...
,从pyecharts
模块的子模块charts
里导入了Bar
类。
第二行代码:
使用from...import...
,从pyecharts
模块中,导入子模块options
,并将其简写为了opts
。
这里,import...as...
是用于在导入一个模块的同时,为该模块取一个别名。
这是为了之后在代码中使用该模块时能更加方便,不用再通过options调用,可以直接通过opts。
导入完成后,我们就可以通过这些模块,绘制出一个可交互的柱状图啦。
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
bar.render("bar.html")
小练习
引入math模块
使用import来导入内置模块:math,该模块提供了大量的数学运算函数。
导入模块后,完成以下两个操作:
- 通过math模块内 sqrt() 函数,输出99的开平方结果;
- 通过math模块内 fabs() 函数,输出-0.03的绝对值。
import math
print(math.sqrt(99))
print(math.fabs(-0.03))
计算平均值
statistics是Python中的一个数学统计模块。
使用statistics.mean()可以计算出一个列表的平均值,只需要将列表传入到括号中即可。
使用import导入statistics模块,并定义一个列表numList = [10, 99, 78, 50]。使用statistics.mean()计算该列表的平均值,并输出。
import statistics
numList = [10,99,78,50]
print(statistics.mean(numList))
from...import...
使用from...import...来完成上一道题目
定义一个numList = [10, 99, 78, 50],使用statistics模块下的mean()来计算该列表的平均值,并输出。
from statistics import mean
numList = [10,99,78,50]
print(mean(numList))
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