一 Python模块简介

1 模块化

一般来说，编程语言中，库，包，模块是同一种概念，是代码组织方式
python中只有一种模块对象类型，但是为了模块化组织的便利，提供了一个概念： 包
模块(module):指的是python的源代码文件
包(package):指的是模块组织在一起放入和包名同名的目录及相关文件

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可以将代码量较大的程序分割成多个有组织，彼此间独立但又能互相交互的代码片段，这些自我包含的有组织的代码段就是模块

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模块在物理形式上表现为以.py 结尾的代码文件
一个文件被看做一个独立的模块，一个模块也可以被看做是一个文件
模块的文件名就是模块的名字加上扩展名.py

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2 模块名称空间

每个模块都有自己的名称空间
Python 允许“导入”其他模块以实现代码重用，从而也实现了将独立的代码文件组织成更大的程序系统

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Python 中，模块也是对象
在一个模块的顶层定义（全局变量）的所有变量都在被导入时成为了被导入模块的属性

3 顶层文件和模块文件

一个Python程序通常包括一个顶层文件和其他的模块文件（0个，1个或多个）
顶层文件：包含了程序的主要控制流程
模块文件：为顶层文件或其他模块提供各种功能性组件
模块首次导入（或重载）时，Python会立即执行模块文件的顶层程序代码（不在函数内的代码），而位于函数体内的代码直到函数被调用后才会执行
Python自带的模块称为Python的标准库模块

二 import 和 from .. import 及自定义模块

1 import 导入语句

语句	含义
import 模块1[,模块2,...]	完全导入
import ... as ...	模块别名

具体操作：

import 语句
1 找到指定模块，初始化和加载它至内存中，若找不到，则抛出异常ImportError
2 import 所在的作用域的局部名称空间中，增加了名称和上一步创建的对象的关联(在某个函数内部写的impoer中的作用域中)

import 语句导入：

总结： 在当前模块中导入另一个模块，找到单独加载，单独初始化，生成模块对象，在自己的作用域内生成名称，将对象和名称进行映射，那个对象是单独生成的，和本模块(import所在的模块)没有多大关系，只是名称和其对象进行了映射

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获取指定名称来收集对象的属性和方法

获取import 导入os.path的结果 ，此处只导入了os模块

as 重名称

总结 ：
导入顶级模块，其名称对应的标识符加入到本地名称空间中，并绑定到初始化后的模块的位置
导入非顶级模块，其顶级模块对应的名称标识符会加入到本地名称空间中，导入的模块必须使用完全限定名成来访问
如果使用了as,其后面的名称会直接载入到本地名称空间中，并直接绑定到导入的模块对象

2 部分导入 (from ... import ...)

1 语法

语句	含义
from ... import	部分导入
from ... import ... as ...	别名

2 导入

import 本质上只能导入模块。而from中可以对模块中的属性和方法内容进行导入操作
但其本质上还是将from中指定的模块全部都进行了初始化和加载操作

3 as 字句的使用

4 总结

找到from子句中指定的模块，加载并初始化它(注意不是导入)
对于impoer字句后面的名称
1 先查看from字句导入的模块是否具有该名称属性
2 如果不是，则尝试导入该名称的子模块
3 还没有找到，则抛出ImportError异常
4 这个名称保存到本地名称空间中，如果有as字句，则使用as字句后的名称

3 自定义模块

1 自定义模块test

2 import 方式导入模块，其名词边界是模块，不是方法或属性。

3 from ... import ... 方式导入模块

4 自定义模块命名规范：

1 模块名就是文件名
2 模块名必须符合标识符要求，非数字开头的数字，字母或下划线，不能是其他
3 不要使用系统模块，以避免冲突，除非你明确知道这个模块名的用途
4 通常模块名为全小写，下划线来分割

三 模块相关属性

1 模块的搜索顺序

使用sys.path 来查看模块的搜索顺序

显示结果为python模块的路径搜索顺序
当加载一个模块的时候，需要从这些模块搜索路径中从前向后一次查找，不搜索这些目录的子目录，搜索到就进行加载，搜索不到就抛出异常

路径可以是字典，zip文件，egg文件

.egg文件，由setuptools库创建的包，第三方常用的格式，添加了元数据(版本号，依赖项等)信息的zip文件

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路径顺序为
程序主目录，程序运行的主程序脚本所在的目录
PYTHONPATH 目录，环境变量PYTHONPATH设置的目录也是搜索模块的路径
标准库目录，python自带的库摩克所在目录

sys.path 是列表，可以被修改，Linux本身是走PATH，因此需要加上./x 而Windows本身路径就携带./

2 模块的重复导入

模块是不可以重复被导入的，重复导入是在浪费内存，其是在sys.modules中

从执行结果来看，不会产生重复导入的现象
所有加载的模块都会记录在sys.modules中。sys.modules存储已经加载过所有模块的字典

3 模块的运行

_name_ 每个模块都会定义一个_name_ 特殊变量来存储当前模块的名称，如果不指定，默认为源代码文件名词，如果有包则有限定名
解释器初始化的时候，会初始化字典sys.modules(保存已加载的模块)，创建Builtins(全局函数，常量)模块、__main__模块，sys模块，以及模块搜索路径sys.path

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python是脚本语言，任何一个脚本都可以直接执行，也可以作为模块被导入。

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如果一个模块能够被执行，则就是main模块

当从标准输入(命令行方式敲代码),脚本或交互式读取的时候，会将模块的_name__设置为_main\，模块的顶层代码就在_main__这个作用域中执行，将_name__修改为__main\

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顶层代码： 模块中缩进最外层的代码(当前解释器执行的环境)
如果是import 导入的，其_name_ 默认就是模块名

创建一个自定义模块，并获取其模块名

目标模块中导入并打印相关模块名

4 if name== 'main': 用途

1 本模块的功能测试
测试本模块内的函数，类

2 避免主模块变更的副作用
顶层代码，没有封装，主模块使用没有问题，但是，一旦有了新的主模块，当前模块要被导入，由于源代码没有封装，则会一并被执行。

5模块内部其他的属性

属性	含义
_file_	字符串，源文件路径
_cached_	字符串，编译后的字节码文件路径
_spec_	显示模块的规范
_name_	模块名
_package_	当模块是包，同_name_，否则，可以设置为顶级模块的空字符串

四 模块和包

1 模块

普通文件天然是一个模块
创建一个普通文件夹，其是一个模块，无法在文件夹上写代码
添加一个模块n

此模块下面必须有一个.py的文件，其调用才有意义
此模块下创建.py文件为n1.py

导入并查看其类型

2 创建包

其自带_init_.py文件

导入结果对比如下

pycharm 中，创建Directory和创建python package 不同，前者是创建普通的目录，后者是创建一个带有_init_.py文件目录，及包

3 子模块

包目录下的py文件，子目录都是其子模块

三个模块嵌套，都是package,都写入print (_name_)用于获取包名称

在test中导入并查看如下

结论： 使用频率高文件中，使用频率多的应该放置在_init_.py中，因为模块在初始化过程中总会加载目录中的_init_.py文件及其中的内容,但其不会执行和导入其他相关子模块

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若目录对应的_init_.py 不存在，则进行下一个对应的模块，作为一个好习惯是_init_.py文件必须有，python2中进行了限制，必须有，而python3中则限制不严，但建议必须存在

4 模块和包的总结：

1 包能够更好的组织模块，尤其是大规模代码很多，可以拆分成很多子模块，便于使用某些功能就加载相应的子目录

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包目录中_init_.py是包在第一次导入时就执行的，内容可以为空，也可以是用于该包的初始化工作的代码，最好不要删除它(低版本不可删除)

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导入子模块一定会加载父模块，但导入父模块一定不会加载子模块

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包之间只能使用.点号作为间隔符，表示模块及子目录的层级关系

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模块也是封装，如同类，函数，不过他能够封装变量，类，函数

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模块就是名称空间，其内部的顶层标识符，都是它的属性，可以通过_dict_ 或dir(module)查看

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包也是模块，但模块不一定是包，包是特殊的模块，是一种组织方式，它包含__path__属性

5 绝对导入和相对导入

1 概念

凡是通过sys.path 找到的，都是绝对路径
绝对导入
在import语句或者from导入模块，模块名称最前面不是以.开头的
绝对导入总是去搜索模块搜索路径中找

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相对导入

只能在包内使用，且只能用在from语句中

使用.点号，表示当前目录内
..表示上一级目录

注意：不要在顶层模块中使用相对导入 （要参与运行的模块）

2 导入实战

在w2层级进行导入其父层级

在顶层目录中导入子模块

进行在test模块中导入并查看

若在此顶层域中使用相对路径，则不行，因为其无法识别.和..等相关操作

6 访问控制

1 定义变量

定义__x和_y变量及z变量，并进行导入和访问处理

2 导入并访问查看

结论：此处未进行相关的保护操作和换名操作

3 使用from w import * 导入

结论：结果是只导入了公共属性，私有属性和保护变量属性都未曾导入

4 引入__all__模块

_all_ 是一个可迭代对象，元素是字符串，每一个元素都是一个模块内的变量名

导入模块如下

此处连之前的公共属性也没有了，只有对应写入的__all__的属性

若指定模块

普通变量，保护变量，私有变量，特殊变量，都没有被隐藏，也就是说模块内部没有私有变量，在模块中定义不做特殊处理。

5 locals

其和dir()显示结果完全相同，但dir是列表，而locals是字典类型

局部作用域，locals和dir都有局部作用域的概念

写入子模块导入

导入查看

6 总结：

1 使用from ... import * 导入

A 如果模块中没有_all_。from ... import * 只能导入非下划线开头的模块的变量，如果是包，子模块也不会导入，除非在_all__中设置，或者在_init\.py中使用相对导入

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B 如果模块中有_all_，from ... import * 只导入_all_ 列表中指定的名称，哪怕这个名词是下划线开头的，或者是子模块

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C from ... import * 方式导入，使用简短，其副作用是会导入大量不需要使用的环境变量，甚至造成名称冲突，而_all_ 可以控制被导入模块在这种导入方式下能够提供的变量名称，就是为了阻止from ... import *导入过多的模块变量，从而避免冲突，因此，编写模块时，应该尽量加入_all_

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2 from module import name1,name2 导入

这种方式的导入是明确的，哪怕是导入子模块，或者导入下划线开头的名称，程序员可以有控制和导入名称和其对应的对象

7 模块变量的修改

w1 的_init_.py中定义一个参数z

在test1 中引入并对其进行修改

在test中进入并进行查看

结论：
模块对象是同一个，因此模块的变量也是同一个，对模块变量的修改，会影响所有使用者，除非万不得已，或明确知道自己在做什么，否则不要修改模块的变量

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前面已经学习过猴子补丁，也可以通过打补丁的方式，修改模块的变量，类，函数等内容

五 包管理

1 为什么要使用包管理

python 的模块或者源文件直接可以复制到项目中，便可以导入使用了，但为了更多项目的调用和使用，或者共享给别人，就需要进行打包，或者发布到网络上，便于其他人使用。目的是为了复用 。

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本地使用的方式：
1 将模块或包放置到sys.path的搜索路径中即可
2 将此模块所在的路径加入到sys.path中即可，因为其是一个列表

2 主要工具

1 distutils 官方库distutils，使用安装脚本setup.py来构建，安装包

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2 setuptools
是替代distutils 的增强版本工具，包括easy_install工具，使用ez_setup.py 文件，支持egg格式的构建和安装
其能够提供查询，下载，安装，构建，发布，管理包等包管理功能

setuptools 不再维护了。distribute是setuptools的替代品，其名字还是setuptools

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3 pip
pip 是目前包管理的实施标准，构建在setuptools之上，代替easy_install的同时也提供了丰富的包管理功能，一般的，都会携带setuptools和easy_install

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4 wheel

提供bdist_wheel作为setuptools的扩展命令，这个命令可以用来生成wheel打包格式，pip 提供了一个wheel子命令来安装wheel包，当然，需要先安装wheel模块，它可以让python库以二进制形式安装，而不需要在本地编译。

3 使用setup.py 打包

1 包结构如下 ：

test 中包含自己的初始化文件_init_.py及模块test1.py 和包test2.py,test2.py中包含自己的初始化文件_init_.py和test21.py模块。

2 创建setup.py文件

其路径在该包装的最外层。

内容如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
from  distutils.core  import  setup

setup(
    name='test', # 名字
    version='0.1.0',  #版本
    description='Python test',  #打包列表
    author='zhang', # 作者
    author_email='12345678910@163.com',  #
    # url 表示包帮助文档路径
    packages=['test'] # 打包列表，指定test，会把w所有的非目录字母模块打包

)

3 打包

目录结构

(zhangbing) [root@python python3.5]# python setup.py build
running build
running build_py
creating build
creating build/lib
creating build/lib/test
copying test/test1.py -> build/lib/test
copying test/__init__.py -> build/lib/test
(zhangbing) [root@python python3.5]# ls
build  setup.py  test
(zhangbing) [root@python python3.5]# tree  build/
build/
└── lib
    └── test
        ├── __init__.py
        └── test1.py

2 directories, 2 files
(zhangbing) [root@python python3.5]# 

此处只包含了init.py和test1,而没有穿透目录进入test2和test21

修改如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
from  distutils.core  import  setup

setup(
    name='test', # 名字
    version='0.1.0',  #版本
    description='Python test',  #打包列表
    author='zhang', # 作者
    author_email='12345678910@163.com',  #
    # url 表示包帮助文档路径
    packages=['test.test2'] # 此时只会打印test2中的test21.py和__init__.py

)

删除原来打包结果 如下

(zhangbing) [root@python python3.5]# rm -rf build/
(zhangbing) [root@python python3.5]# ls
setup.py  test
(zhangbing) [root@python python3.5]# python setup.py build
running build
running build_py
creating build
creating build/lib
creating build/lib/test
creating build/lib/test/test2
copying test/test2/test21.py -> build/lib/test/test2
copying test/test2/__init__.py -> build/lib/test/test2
(zhangbing) [root@python python3.5]# tree  build/
build/
└── lib
    └── test
        └── test2
            ├── __init__.py
            └── test21.py

3 directories, 2 files

要使得全部打包，则需要

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
from  distutils.core  import  setup

setup(
    name='test', # 名字
    version='0.1.0',  #版本
    description='Python test',  #打包列表
    author='zhang', # 作者
    author_email='12345678910@163.com',  #
    # url 表示包帮助文档路径
    packages=['test','test.test2']

)

删除上述build，如下

(zhangbing) [root@python python3.5]# rm -rf build/
(zhangbing) [root@python python3.5]# python setup.py build
running build
running build_py
creating build
creating build/lib
creating build/lib/test
copying test/test1.py -> build/lib/test
copying test/__init__.py -> build/lib/test
creating build/lib/test/test2
copying test/test2/test21.py -> build/lib/test/test2
copying test/test2/__init__.py -> build/lib/test/test2
(zhangbing) [root@python python3.5]# tree  build/
build/
└── lib
    └── test
        ├── __init__.py
        ├── test1.py
        └── test2
            ├── __init__.py
            └── test21.py

3 directories, 4 files

4 install 安装命令

build之后就可以install了，直接运行如下

(zhangbing) [root@python python3.5]# python  setup.py install 
running install
running build
running build_py
running install_lib
creating /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test
copying build/lib/test/test1.py -> /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test
copying build/lib/test/__init__.py -> /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test
creating /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2
copying build/lib/test/test2/test21.py -> /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2
copying build/lib/test/test2/__init__.py -> /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2
byte-compiling /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test1.py to test1.cpython-36.pyc
byte-compiling /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/__init__.py to __init__.cpython-36.pyc
byte-compiling /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/test21.py to test21.cpython-36.pyc
byte-compiling /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/__init__.py to __init__.cpython-36.pyc
running install_egg_info
Writing /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test-0.1.0-py3.6.egg-info
(zhangbing) [root@python python3.5]# ls
build  setup.py  test
(zhangbing) [root@python python3.5]# tree  /root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test
├── __init__.py
├── __pycache__
│   ├── __init__.cpython-36.pyc
│   └── test1.cpython-36.pyc
├── test1.py
└── test2
    ├── __init__.py
    ├── __pycache__
    │   ├── __init__.cpython-36.pyc
    │   └── test21.cpython-36.pyc
    └── test21.py

3 directories, 8 files

其会自动添加到对应的第三方文件夹中，对应的是/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages

4 命令分发

1 sdist命令简介

创建源代码的分发包
产生一个dist目录，里面生成一个带版本号的压缩包。
在其他地方解压这个文件，里面有setup.py，就可以使用python setup.py install 进行安装了，也可以使用pip install x.zip 直接安装这个压缩包

2 打包操作

安装相关依赖包

yum -y install rpm-build

打包成rpm 如下

(zhangbing) [root@python python3.5]# rm -rf build/ dist/ MANIFEST 
(zhangbing) [root@python python3.5]# ls
setup.py  test
(zhangbing) [root@python python3.5]# python setup.py bdist_rpm
(zhangbing) [root@python python3.5]# python setup.py bdist_rpm
running bdist_rpm
creating build
creating build/bdist.linux-x86_64
creating build/bdist.linux-x86_64/rpm
creating build/bdist.linux-x86_64/rpm/SOURCES
creating build/bdist.linux-x86_64/rpm/SPECS
creating build/bdist.linux-x86_64/rpm/BUILD
creating build/bdist.linux-x86_64/rpm/RPMS
creating build/bdist.linux-x86_64/rpm/SRPMS
...
+ rm -rf test-0.1.0
+ exit 0
moving build/bdist.linux-x86_64/rpm/SRPMS/test-0.1.0-1.src.rpm -> dist
moving build/bdist.linux-x86_64/rpm/RPMS/noarch/test-0.1.0-1.noarch.rpm -> dist

结果如下

(zhangbing) [root@python python3.5]# ls
build  dist  MANIFEST  setup.py  test
(zhangbing) [root@python python3.5]# tree  dist/
dist/
├── test-0.1.0-1.noarch.rpm
├── test-0.1.0-1.src.rpm
└── test-0.1.0.tar.gz

0 directories, 3 files
(zhangbing) [root@python python3.5]# tree  build/
build/
└── bdist.linux-x86_64
    └── rpm
        ├── BUILD
        ├── BUILDROOT
        ├── RPMS
        │   └── noarch
        ├── SOURCES
        │   └── test-0.1.0.tar.gz
        ├── SPECS
        │   └── test.spec
        └── SRPMS

9 directories, 2 files

此处在dict中生成了rpm包

3 安装如下

(zhangbing) [root@python dist]# rpm  -ivh test-0.1.0-1.noarch.rpm 
准备中...                          ################################# [100%]
正在升级/安装...
   1:test-0.1.0-1                     ################################# [100%]

查看如下

(zhangbing) [root@python dist]# rpm -ql test
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test-0.1.0-py3.6.egg-info
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/__init__.py
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/__pycache__/__init__.cpython-36.opt-1.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/__pycache__/__init__.cpython-36.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/__pycache__/test1.cpython-36.opt-1.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/__pycache__/test1.cpython-36.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test1.py
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/__init__.py
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/__pycache__/__init__.cpython-36.opt-1.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/__pycache__/__init__.cpython-36.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/__pycache__/test21.cpython-36.opt-1.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/__pycache__/test21.cpython-36.pyc
/root/.pyenv/versions/zhangbing/lib/python3.6/site-packages/test/test2/test21.py

六 插件化开发基本概述

1 概述

动态导入： 运行时根据用户需求(提供字符串)，找到模块的资源动态加载起来，相较于之前的导入，其import在编译期就决定的功能，是死的，不好用。

---

内建函数_import_()
相关参数
_import_(name,globals=None,locals=None,fromlist=(),level=0)
name，模块名，global全局生效，locals局部生效
sys=_import_('sys') 等价于 import sys

2 实例如下

结构如下

代码如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8

# this  is  test1
class A:
    def show(self):
        print ('this is test1')

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test

print (__import__('test1'))  # 此处获取到一个模块对象
# 将模块赋值
mod=__import__('test1') # 给模块赋值
getattr(mod,'A')().show()  # 此处调用模块中的A类并进行实例化后调用show方法

test结果如下

将此方式移动进入主模块中如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test

if __name__ == "__main__":
    print(__import__('test1'))  # 此处获取到一个模块对象
    # 将模块赋值
    mod = __import__('test1')  # 给模块赋值
    getattr(mod, 'A')().show()  # 此处调用模块中的A类并进行实例化后调用show方法

结果也是相同，但别人在调用此模块时，其中的内容不会打印

进行函数化操作处理

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
def  plugin_load():
    mod=__import__('test1')
    getattr(mod,'A')().show()

if __name__ == "__main__":
    # 在需要时进行动态加载
    plugin_load()

结果如下：

上述方式只能每次加载一个，而不能实现多个加载，若想加载多个，则需要使用下面代码

多个加载

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
def  plugin_load(plugin_name:str,seq=":"):
    module,_,clas =plugin_name.partition(seq)  #通过此处切割将获取模块名和对应的内部的类或函数的属性名
    mod=__import__(module)
    cls=getattr(mod,clas)().show()  # 获取属性并进行调用其方法，此处的返回有业务需求决定
    return cls

if __name__ == "__main__":
    # 在需要时进行动态加载
    # 进行调用处理
    plugin_load("test1:A")

结果如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
def  plugin_load(plugin_name:str,seq=":"):
    module,_,clas =plugin_name.partition(seq)  #通过此处切割将获取模块名和对应的内部的类或函数的属性名
    mod=__import__(module)
    cls=getattr(mod,clas) # 获取属性并进行调用其方法，此处的返回有业务需求决定
    return cls() # 此处返回一个实例

if __name__ == "__main__":
    # 在需要时进行动态加载
    # 进行调用处理
    plugin_load("test1:A").show()

结果如下

3 import_module

格式 importlib.import_module(name,package=None)
支持绝对导入和相对导入，如果是相对导入package必须设置

实例如下

#!/usr/bin/poython3.6
#conding:utf-8
# this is test
import  importlib
def  plugin_load(plugin_name:str,seq=":"):
    module,_,clas =plugin_name.partition(seq)  #通过此处切割将获取模块名和对应的内部的类或函数的属性名
    mod=importlib.import_module(module)
    cls=getattr(mod,clas) # 获取属性并进行调用其方法，此处的返回有业务需求决定
    return cls() # 此处返回一个实例

if __name__ == "__main__":
    # 在需要时进行动态加载
    # 进行调用处理
    plugin_load("test1:A").show()

结果如下

4 插件化编程技术概述

1 依赖技术

反射： 运行时获取类型的信息，可以动态维护类型数据
动态import: 推荐使用importlib模块，实现动态import模块的能力
多线程：可以开启一个线程，等待用户输入，从而加载指定名称的模块

2 加载时机

加载的类型
1 程序启动时加载： 像pycharm这样的工具，需要很多组件，这些组件可能是插件，启动的时候扫描固定的目录加载插件
2 程序运行中： 程序运行过程中，接受用户指令或请求，启动相应的插件

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优缺点：
两种方式各有利弊，如果插件很多，会导致程序启动很慢。如果用户需要时再加载，如果插件太大或者依赖太多，插件启动慢。所以必须先加载常用的插件，其他插件使用时，发现需要再插入

3 接口和插件区别

接口往往是暴露出来的功能，如模块提供的函数或方法，加载模块后调用这些函数完成功能，接口是一种规范，他约定了必须实现功能，但不关心如何实现此功能

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插件是把模块加载到系统中，运行它，增强当前系统功能，或者提供系统不具备的功能，往往插件技术应用在框架设计中，系统本身设计简化、轻量级、实现基本功能后，其他功能通过插件加入进来，方便扩展。

分享题目：python之模块和包
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