cari

本文详述了Python的import机制,对于理解Python的运行机制很有帮助!

1.标准import:

Python中所有加载到内存的模块都放在 sys.modules 。当 import 一个模块时首先会在这个列表中查找是否已经加载了此模块,如果加载了则只是将模块的名字加入到正在调用 import 的模块的 Local 名字空间中。如果没有加载则从 sys.path 目录中按照模块名称查找模块文件,模块可以是py、pyc、pyd,找到后将模块载入内存,并加到 sys.modules 中,并将名称导入到当前的 Local 名字空间。

一个模块不会重复载入。多个不同的模块都可以用 import 引入同一个模块到自己的 Local 名字空间,其实背后的 PyModuleObject 对象只有一个。这里说一个容易忽略的问题:import 只能导入模块,不能导入模块中的对象(类、函数、变量等)。例如:模块 A(A.py)中有个函数 getName,另一个模块不能通过 import A.getName 将 getName导入到本模块,只能用 from A import getName。

2.嵌套import:

1)顺序嵌套

例如:本模块导入 A 模块(import A),A 中又 import B,B 模块又可以 import 其他模块……
这中嵌套比较容易理解,需要注意的一点就是各个模块的 Local 名字空间是独立的。对于上面的例子,本模块 import A 之后本模块只能访问模块 A,不能访问模块 B 及其他模块。虽然模块 B 已经加载到内存了,如果访问还要再明确的在本模块中 import B。

2)循环嵌套

例如:

文件[A.py]

from B import D
class C:pass

文件[ B.py ]

from A import C
class D:pass

为什么执行 A 的时候不能加载 D 呢?
如果将 A.py 改为:import B 就可以了。
这是怎么回事呢?

RobertChen:这跟Python内部 import 的机制是有关的,具体到 from B import D,Python 内部会分成几个步骤:
(1)在 sys.modules 中查找符号 “B”
(2)如果符号 B 存在,则获得符号 B 对应的 module 对象。
  从 的 __dict__ 中获得符号 “D” 对应的对象,如果 “D” 不存在,则抛出异常。
(3)如果符号 B 不存在,则创建一个新的 module 对象 ,注意,此时,module 对象的 __dict__ 为空。
执行 B.py 中的表达式,填充 的 __dict__。
从  的 __dict__ 中获得 “D” 对应的对象,如果 “D” 不存在,则抛出异常。

所以这个例子的执行顺序如下:

1、执行 A.py 中的 from B import D 由于是执行的 python A.py,所以在 sys.modules 中并没有 存在, 首先为 B.py 创建一个 module 对象 () , 注意,这时创建的这个 module 对象是空的,里边啥也没有, 在 Python 内部创建了这个 module 对象之后,就会解析执行 B.py,其目的是填充 这个 __dict__。
2、执行 B.py中的from A import C 在执行B.py的过程中,会碰到这一句, 首先检查sys.modules这个module缓存中是否已经存在了, 由于这时缓存还没有缓存, 所以类似的,Python内部会为A.py创建一个module对象(), 然后,同样地,执行A.py中的语句
3、再次执行A.py中的from B import D 这时,由于在第1步时,创建的对象已经缓存在了sys.modules中, 所以直接就得到了, 但是,注意,从整个过程来看,我们知道,这时还是一个空的对象,里面啥也没有, 所以从这个module中获得符号"D"的操作就会抛出异常。 如果这里只是import B,由于"B"这个符号在sys.modules中已经存在,所以是不会抛出异常的。

ZQ:图解如下:

3. 包 import

只要一个文件夹下面有个 __init__.py 文件,那么这个文件夹就可以看做是一个包。包导入的过程和模块的基本一致,只是导入包的时候会执行此包目录下的 __init__.py 而不是模块里面的语句了。另外,如果只是单纯的导入包,而包的 __init__.py 中又没有明确的其他初始化操作,那么此包下面的模块是不会自动导入的。
 例如:
  有下面的包结构:
  PA
  |---- __init__.py
  |---- wave.py
  |---- PB1
        |---- __init__.py
        |---- pb1_m.py
  |---- PB2
        |---- __init__.py
        |---- pb2_m.py
有如下程序:

import sys
import PA.wave              #1
import PA.PB1                #2
import PA.PB1.pb1_m as m1    #3
import PA.PB2.pb2_m          #4
PA.wave.getName()           #5
m1.getName()                #6
PA.PB.pb2_m.getName()       #7

1) 当执行 #1 后,sys.modules 会同时存在 PA、PA.wave 两个模块,此时可以调用 PA.wave 的任何类或函数了。但不能调用 PA.PB1(2) 下的任何模块。当前 Local 中有了 PA 名字。

2) 当执行 #2 后,只是将 PA.PB1 载入内存,sys.modules 中会有 PA、 PA.wave、PA.PB1 三个模块,但是 PA.PB1 下的任何模块都没有自动载入内存,此时如果直接执行 PA.PB1.pb1_m.getName() 则会出错,因为 PA.PB1 中并没有 pb1_m 。当前 Local 中还是只有 PA 名字,并没有 PA.PB1 名 字。

3) 当执行 #3 后,会将 PA.PB1 下的 pb1_m 载入内存,sys.modules 中会有 PA、PA.wave、PA.PB1、PA.PB1.pb1_m 四个模块,此时可以执行 PA.PB1.pb1_m.getName() 了。由于使用了 as,当前 Local中除了 PA 名字,另外添加了 m1 作为 PA.PB1.pb1_m 的别名。

4) 当执行 #4 后,会将 PA.PB2、PA.PB2.pb2_m 载入内存,sys.modules 中会有 PA、PA.wave、PA.PB1、PA.PB1.pb1_m、PA.PB2、PA.PB2.pb2_m 六个模块。当前 Local 中还是只有 PA、m1。
下面的 #5,#6,#7 都是可以正确运行的。

注意的是:如果 PA.PB2.pb2_m 想导入 PA.PB1.pb1_m、PA.wave 是可以直接成功的。最好是采用明确的导入路径,对于 ./.. 相对导入路径还是不推荐用。

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)