子產品自定義
上節說了有關子產品的知識，當時所說的子產品都是内置子產品，現在來看自己定制的子產品，即子產品也可以自定義。
子產品的自定義就是指寫一段python檔案，一般情況下裡面包含了可執行的語句和函數的定義，其實自定義的子產品和内置子產品的效果一樣，都是使以後程式的操作更加友善，不用重複敲一樣的代碼，直接導入子產品就可以使用。導入方式與内置子產品相同，import+檔案名，當然，自定義的子產品增加了許多其他的導入方式，下文我們會詳細介紹。
需要特别注意的是：我們自定義的子產品名不應該與系統内置子產品重名。
現在我們來自定義一個子產品：
#my_moudle.py
print('from the my_moudle.py')
money=1000
defread1():print('my_moudle->read1->money',money)defread2():print('my_moudle->read2 calling read1')
read1()defchange():globalmoney
money=0
接下來就是示例子產品的導入操作：
#另一個檔案
import my_moudle #隻在第一次導入時才執行my_moudle.py内代碼,此處的顯式效果是隻列印一次'from the my_moudle.py',當然其他的頂級代碼也都被執行了,隻不過沒有顯示效果.
import my_moudle#都沒被執行
import my_moudle#都沒被執行
import my_moudle#都沒被執行
'''執行結果：
from the my_moudle.py'''
注：我們可以從sys.module中找到目前已經加載的子產品，sys.module是一個字典，内部包含子產品名與子產品對象的映射，該字典決定了導入子產品時是否需要重新導入。
每一個子產品都是獨立的命名空間，程式在導入子產品的時候就已經開辟了一個獨立的名稱空間，這樣也就是說如果我們在程式的全局中給一個變量指派，但恰好子產品中也存在這個變量時，子產品中的該變量的值不會被更改，我們指派的那個變量存在于全局中，也就是說無論我們在檔案中怎麼操作，都不會改變子產品中的内容。
注：其實是有一個方式可以改變子產品中的内容的，但我們不會去那麼做，因為這意味着你辛苦建立的子產品會被别人篡改，就存在着很大的風險
下面我們進行一個小測試，自定義的子產品即上文中的my_moudle
#測試一:money與my_moudle.money不沖突#demo.py
importmy_moudle
money=10
print(my_moudle.money)#全局中的指派不會改變子產品中相同變量的值
'''執行結果：
from the my_moudle.py
1000'''
#測試二：read1與my_moudle.read1不沖突#demo.py
importmy_moudledefread1():print('========')
my_moudle.read1()#就算新定義了一個與子產品中的函數同名的函數，也不會改變什麼，隻是在全局中存在了一個新的函數
'''執行結果:
from the my_moudle.py
my_moudle->read1->money 1000'''
#測試三：執行my_moudle.change()操作的全局變量money仍然是my_moudle中的#demo.py
importmy_moudle
money=1my_moudle.change()print(money)#此時子產品中的變量值被改變，這就是改變子產品内容的方法，不推薦使用
'''執行結果：
from the my_moudle.py
1'''
View Code
子產品可以起别名，方式為import my_moudle as mmd，之後的使用中就可以用mmd來代替my_moudles
這有什麼用呢？來看下面兩種應用場景：
應用場景一：
有兩種sql子產品mysql和oracle，根據使用者的輸入，選擇不同的sql功能
#mysql.py(第一個檔案，我們定義的myspl子產品)
defsqlparse():print('from mysql sqlparse')#oracle.py(第二個檔案，我們定義的oracle子產品)
defsqlparse():print('from oracle sqlparse')#test.py(第三個檔案，是我們寫程式的檔案)
db_type=input('>>:')if db_type == 'mysql':importmysql as dbelif db_type == 'oracle':importoracle as db
db.sqlparse()#這樣做就可以在之後的程式中隻用db作為子產品名，而db的功能其實是根據使用者選擇的子產品相同#即我們用了一個類似于虛拟的名字，但卻可以根據情況不同随時變身然後行使不同的能力
應用場景二：
為已經導入的子產品起别名的方式對編寫可擴充的代碼很有用，假設有兩個子產品xmlreader.py和csvreader.py，它們都定義了函數read_data(filename):用來從檔案中讀取一些資料，但采用不同的輸入格式。可以編寫代碼來選擇性地挑選讀取子產品
if file_format == 'xml':importxmlreader as readerelif file_format == 'csv':importcsvreader as reader
data=reader.read_date(filename)#神奇吧，我們隻用reader但是卻可以發揮不同的效果
注：子產品在導入時不僅可以一行導入一個子產品，還可以一行導入多個，如：import sys,os,re
子產品導入的另一種方法：from+子產品名+import+要導入的内容
我們知道import my_moudle的導入方式，會将源檔案的名稱空間'my_moudle'帶到目前名稱空間中，目前名稱空間中有所有源檔案名稱空間的内容，并且使用時必須是my_moudle.名字的方式。而from 語句相當于import，也會建立新的名稱空間，但是是将my_moudle中import後面要導入到内容直接導入到目前的名稱空間中，在目前名稱空間中，直接使用導入到内容的名字就可以了。
下面我們來測試這種方式導入的子產品的一些特性：(與直接導入子產品有相同之處也有不同支援)
#測試一：導入的函數read1，執行時仍然回到my_moudle.py中尋找全局變量money
from my_moudle importread1
money=1000read1()'''執行結果:
from the my_moudle.py
spam->read1->money 1000
與import my_moudle的性質相同'''
#測試二:導入的函數read2，執行時需要調用read1(),仍然回到my_moudle.py中找read1()#demo.py
from my_moudle importread2def read1():#在全局中又定義的read1，但對子產品無影響
print('==========')
read2()'''執行結果:
from the my_moudle.py
my_moudle->read2 calling read1
my_moudle->read1->money 1000'''
#測試三:導入的函數read1，被目前位置定義的read1覆寫掉了#demo.py
from my_moudle importread1defread1():print('==========')
read1()'''執行結果:
from the my_moudle.py
=========='''
#注意，這裡的read1被更改了，也就是說這種導入子產品的方式是有被覆寫的潛在可能的，是以我們要視需求選擇導入的方式
View Code
注：python中的變量指派不是一種存儲操作，而隻是一種綁定關系。是以變量的值被修改就是變量更改了其綁定的值，而記憶體中沒有被綁定的值就會被回收，從記憶體中抹去
這種導入方法也支援取别名，也支援一行導入多個，與直接導入子產品相同
子產品的還有一種導入方式是from+子產品名+import+*，這個方式就是将子產品中除了下劃線開頭的名字的内容，其他的都導入到目前位置。當然，作為子產品的那個檔案，如果有不想被人調用的東西，在檔案中加入__all__=[不想被導入的内容，如：‘money’，‘read1’]，這樣就不會被以from+子產品名+import+*的方式導入。但是！大部分情況下我們的python程式不應該使用這種導入方式，因為*你不知道你導入什麼名字，很有可能會覆寫掉你之前已經定義的名字。而且可讀性極其的差，在互動式環境中導入時沒有問題。是以啊，盡量使用上面兩種導入方式吧。
考慮到性能的原因，每個子產品隻被導入一次,放入字典sys.module中，如果你改變了子產品的内容，你必須重新開機程式，python不支援重新加載或解除安裝之前導入的子產品，
有的同學可能會想到直接從sys.module中删除一個子產品不就可以解除安裝了嗎，注意了，你删了sys.module中的子產品對象仍然可能被其他程式的元件所引用，因而不會被清除。
子產品也可以當做腳本運作，我們可以通過子產品的全局變量__name__來檢視子產品名：
當子產品做為腳本運作時：
print(__name__)#'__main__'
當做為子產品導入到目前檔案時：
print(__name__)= 子產品名
作用：用來控制.py檔案在不同的應用場景下執行不同的邏輯
deffib(n):
a, b= 0, 1
while b
a, b= b, a+bprint()if __name__ == "__main__":print(__name__)
num= input('num :')
fib(int(num))
子產品搜尋路徑
python解釋器在啟動時會自動加載一些子產品，可以使用sys.modules檢視。在第一次導入某個子產品時(比如my_moudle)，會先檢查該子產品是否已經被加載到記憶體中(目前執行檔案的名稱空間對應的記憶體)，如果有則直接引用。如果沒有，解釋器則會查找同名的内模組化塊，如果還沒有找到就從sys.path給出的目錄清單中依次尋找my_moudle.py檔案。
是以總結子產品的查找順序是：記憶體中已經加載的子產品->内置子產品->sys.path路徑中包含的子產品
在初始化後，python程式可以修改sys.path,路徑放到前面的優先于标準庫被加載。
importsys
sys.path.append('/a/b/c/d')
sys.path.insert(0,'/x/y/z') #排在前的目錄，優先被搜尋
注意：搜尋時按照sys.path中從左到右的順序查找，位于前的優先被查找，sys.path中還可能包含.zip歸檔檔案和.egg檔案，python會把.zip歸檔檔案當成一個目錄去處理。
#首先制作歸檔檔案：zip module.zip foo.py bar.py
importsys
sys.path.append('module.zip')importfoo,bar#也可以使用zip中目錄結構的具體位置
sys.path.append('module.zip/lib/python')#windows下的路徑不加r開頭，會文法錯誤
sys.path.insert(0,r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\a')
至于.egg檔案是由setuptools建立的包，這是按照第三方python庫和擴充時使用的一種常見格式，.egg檔案實際上隻是添加了額外中繼資料(如版本号，依賴項等)的.zip檔案。
需要強調的一點是：隻能從.zip檔案中導入.py，.pyc等檔案。使用C編寫的共享庫和擴充塊無法直接從.zip檔案中加載(此時setuptools等打包系統有時能提供一種規避方法)，且從.zip中加載檔案不會建立.pyc或者.pyo檔案，是以一定要事先建立他們，來避免加載子產品是性能下降。
編譯Python檔案
為了提高加載子產品的速度。python解釋器會在__pycache__目錄中下緩存每個子產品編譯後的版本，格式為：module.version.pyc。通常會包含python的版本号。例如，在CPython3.3版本下，my_moudle.py子產品會被緩存成__pycache__/my_moudle.cpython-33.pyc。這種命名規範保證了編譯後的結果多版本共存。
Python檢查源檔案的修改時間與編譯的版本進行對比，如果過期就需要重新編譯。這是完全自動的過程。并且編譯的子產品是平台獨立的，是以相同的庫可以在不同的架構的系統之間共享，即pyc使一種跨平台的位元組碼，是由python虛拟機來執行的，但是pyc的内容跟python的版本相關，不同的版本編譯後的pyc檔案不同，2.5編譯的pyc檔案不能到3.5上執行，并且pyc檔案是可以反編譯的，因而它的出現僅僅是用來提升子產品的加載速度的。
了解部分：
python解釋器在以下兩種情況下不檢測緩存
1 如果是在指令行中被直接導入子產品，則按照這種方式，每次導入都會重新編譯，并且不會存儲編譯後的結果(python3.3以前的版本應該是這樣)
python -m my_moudle.py
2 如果源檔案不存在，那麼緩存的結果也不會被使用，如果想在沒有源檔案的情況下來使用編譯後的結果，則編譯後的結果必須在源目錄下
提示：
1.子產品名區分大小寫，foo.py與FOO.py代表的是兩個子產品
2.你可以使用-O或者-OO轉換python指令來減少編譯子產品的大小
-O轉換會幫你去掉assert語句
-OO轉換會幫你去掉assert語句和__doc__文檔字元串
由于一些程式可能依賴于assert語句或文檔字元串，你應該在在确認需要的情況下使用這些選項。
-O轉換會幫你去掉assert語句
-OO轉換會幫你去掉assert語句和__doc__文檔字元串
由于一些程式可能依賴于assert語句或文檔字元串，你應該在在确認需要的情況下使用這些選項。
3.在速度上從.pyc檔案中讀指令來執行不會比從.py檔案中讀指令執行更快，隻有在子產品被加載時，.pyc檔案才是更快的
4.隻有使用import語句是才将檔案自動編譯為.pyc檔案，在指令行或标準輸入中指定運作腳本則不會生成這類檔案，因而我們可以使用compieall子產品為一個目錄中的所有子產品建立.pyc檔案
子產品可以作為一個腳本(使用python -m compileall)編譯Python源
python-m compileall /module_directory 遞歸着編譯
如果使用python-O -m compileall /module_directory -l則隻一層
指令行裡使用compile()函數時，自動使用python-O -m compileall
詳見：https://docs.python.org/3/library/compileall.html#module-compileall
了解
附：dir()可以用來查找子產品中定義的名字，傳回一個有序字元串清單。dir()不會列舉出内建函數或者變量的名字，它們都被定義到了标準子產品builtin中，可以列舉出它們，
包
包其實也是子產品的一種類型，不過不同的是包不是指一個檔案，而是檔案夾的類型
包是一種通過使用“.子產品名”來組織python子產品名稱空間的方式。
１. 無論是import形式還是from...import形式，凡是在導入語句中(而不是在使用時)遇到帶點的，都要第一時間提高警覺：這是關于包才有的導入文法
2. 包是目錄級的(檔案夾級)，檔案夾是用來組成py檔案(包的本質就是一個包含__init__.py檔案的目錄)
3. import導入檔案時，産生名稱空間中的名字來源于檔案，import 包，産生的名稱空間的名字同樣來源于檔案，即包下的__init__.py，導入包本質就是在導入該檔案
強調：
1. 在python3中，即使包下沒有__init__.py檔案，import 包仍然不會報錯，而在python2中，包下一定要有該檔案，否則import 包報錯
2. 建立包的目的不是為了運作，而是被導入使用，記住，包隻是子產品的一種形式而已，包即子產品
包A和包B下有同名子產品也不會沖突，如A.a與B.a來自倆個命名空間
假設我們有這麼一個包：
檔案中的内容如下：
#policy.py
defget():print('from policy.py')#versions.py
defcreate_resource(conf):print('from version.py:',conf)#manage.py
defmain():print('from manage.py')#models.py
defregister_models(engine):print('from models.py:',engine)
下面我們來學習有關包的知識點。
import和from+檔案夾的名字+import+檔案名
舉例說明：
#import
importglance.db.models
glance.db.models.register_models('mysql')#from...import...
from glance.db importmodels
models.register_models('mysql')from glance.db.models importregister_models
register_models('mysql')#需要注意的是from後import導入的子產品，必須是明确的一個不能帶點，否則會有文法錯誤，如：from a import b.c是錯誤文法
不管是哪種方式，隻要是第一次導入包或者是包的任何其他部分，都會依次執行包下的__init__.py檔案(我們可以在每個包的檔案内都列印一行内容來驗證一下)，這個檔案可以為空，但是也可以存放一些初始化包的代碼。
from glance.api import *
在講子產品時，我們已經讨論過了從一個子產品内導入所有*，此處我們研究從一個包導入所有*。
此處是想從包api中導入所有，實際上該語句隻會導入包api下__init__.py檔案中定義的名字，我們可以在這個檔案中定義__all___:
#在__init__.py中定義
x=10
deffunc():print('from api.__init.py')__all__=['x','func','policy']#policy是與__init__同級的檔案，這裡引入policy但不引入version是為了舉例說明
#此時我們在于glance同級的檔案中執行from glance.api import *就導入__all__中的内容(versions仍然不能導入)。
注意：
1.關于包相關的導入語句也分為import和from ... import ...兩種，但是無論哪種，無論在什麼位置，在導入時都必須遵循一個原則：凡是在導入時帶點的，點的左邊都必須是一個包，否則非法。可以帶有一連串的點，如item.subitem.subsubitem,但都必須遵循這個原則。
2.對于導入後，在使用時就沒有這種限制了，點的左邊可以是包,子產品，函數，類(它們都可以用點的方式調用自己的屬性)。
3.對比import item 和from item import name的應用場景：
如果我們想直接使用name那必須使用後者。
絕對導入和相對導入
我們的最頂級包glance是寫給别人用的，然後在glance包内部也會有彼此之間互相導入的需求，這時候就有絕對導入和相對導入兩種方式
絕對導入：以glance作為起始
相對導入：用.或者..的方式最為起始，同級隻用一個.就可以，越級就要用..了(隻能在一個包中使用，不能用于不同目錄内)
舉個栗子
#我們在glance/api/version.py中想要導入glance/cmd/manage.py
#在glance/api/version.py
#絕對導入
from glance.cmd importmanage
manage.main()#相對導入
from ..cmd importmanage
manage.main()
注：在使用pycharm時，有的情況會為我們多做一些事情，這是軟體相關的東西，會影響我們對子產品導入的了解，因而在測試時，一定要回到指令行去執行，模拟我們生産環境
特别需要注意的是：可以用import導入内置或者第三方子產品(已經在sys.path中)，但是要絕對避免使用import來導入自定義包的子子產品(沒有在sys.path中)，應該使用from... import ...的絕對或者相對導入,且包的相對導入隻能用from的形式。
這裡利用圖檔對絕對導入和相對導入做一份相對詳細的解釋：
單獨導入包
單獨導入包名稱時不會導入包中所有包含的所有子子產品，解決的方法是在包的子檔案夾中的子檔案寫入導的過程，如：
#在與glance同級的test.py中
importglance
glance.cmd.manage.main()'''執行結果：
AttributeError: module 'glance' has no attribute 'cmd''''
#解決方法#glance/__init__.py
from . importcmd#glance/cmd/__init__.py
from . importmanage#在于glance同級的test.py中執行時就可以用了
importglance
glance.cmd.manage.main()
有關__all__和from...import*的使用方法