深入探討 Python 的 import 機制

2021-02-23 Crossin的編程教室

也許你看到這個標題,會說我怎麼會發這麼基礎的文章?

與此相反。恰恰我覺得這篇文章的內容可以算是 Python 的進階技能,會深入地探討並以真實案例講解 Python import Hook 的知識點。

當然為了使文章更系統、全面,前面會有小篇幅講解基礎知識點,但請你有耐心的往後讀下去,因為後面才是本篇文章的精華所在,希望你不要錯過。

1. 導入系統的基礎

導入單元有多種,可以是模塊、包及變量等。

對於這些基礎的概念,對於新手還是有必要介紹一下它們的區別。

模塊:類似 *.py,*.pyc, *.pyd ,*.so,*.dll 這樣的文件,是 Python 代碼載體的最小單元。

還可以細分為兩種:

Regular packages:是一個帶有 __init__.py  文件的文件夾,此文件夾下可包含其他子包,或者模塊

關於 Namespace packages,有的人會比較陌生,我這裡摘抄官方文檔的一段說明來解釋一下。

Namespace packages 是由多個 部分 構成的,每個部分為父包增加一個子包。各個部分可能處於文件系統的不同位置。部分也可能處於 zip 文件中、網絡上,或者 Python 在導入期間可以搜索的其他地方。命名空間包並不一定會直接對應到文件系統中的對象;它們有可能是無實體表示的虛擬模塊。

命名空間包的 __path__ 屬性不使用普通的列表。而是使用定製的可迭代類型,如果其父包的路徑 (或者最高層級包的 sys.path) 發生改變,這種對象會在該包內的下一次導入嘗試時自動執行新的對包部分的搜索。

命名空間包沒有 parent/__init__.py 文件。實際上,在導入搜索期間可能找到多個 parent 目錄,每個都由不同的部分所提供。因此 parent/one 的物理位置不一定與 parent/two 相鄰。在這種情況下,Python 將為頂級的 parent 包創建一個命名空間包,無論是它本身還是它的某個子包被導入。

1.2 相對/絕對對導入

當我們 import 導入模塊或包時,Python 提供兩種導入方式:

相對導入(relative import ):import foo.bar 或者 form foo import bar

絕對導入(absolute import):from . import B 或 from ..A import B,其中.表示當前模塊,..表示上層模塊

你可以根據實際需要進行選擇,但有必要說明的是,在早期的版本( Python2.6 之前),Python 默認使用的相對導入。而後來的版本中( Python2.6 之後),都以絕對導入為默認使用的導入方式。

使用絕對路徑和相對路徑各有利弊:

當你在開發維護自己的項目時,應當使用相對路徑導入,這樣可以避免硬編碼帶來的麻煩。

而使用絕對路徑,會讓你模塊導入結構更加清晰,而且也避免了重名的包衝突而導入錯誤。

1.3 導入的標準寫法

在 PEP8 中有一條,對模塊的導入順序提出了要求,不同來源模塊導入,應該有清晰的界限,使用一空行來分開。

# bad
import os,sys

# good
import os
import sys

# bad
from ..bar import  Bar

# good
from foo.bar import test

import語句應當放在文件頭部,置於模塊說明及docstring之後,全局變量之前

import語句應該按照順序排列,每組之間用一個空格分隔,按照內置模塊,第三方模塊,自己所寫的模塊調用順序,同時每組內部按照字母表順序排列

# 內置模塊
import os
import sys

# 第三方模塊
import flask

# 本地模塊
from foo import bar


2. __import__ 的妙用

在 Python 中使用 import 關鍵字來實現模塊/包的導入,可以說是基礎中的基礎。

但這不是唯一的方法,還有 importlib.import_module() 和 __import__() 等。

對於 __import__ ,普通的開發者,可能就會比較陌生。

和 import 不同的是,__import__ 是一個函數,也正是因為這個原因,使得 __import__ 的使用會更加靈活,常常用於框架中,對於插件的動態加載。

實際上,當我們調用 import 導入模塊時,其內部也是調用了 __import__ ,請看如下兩種導入方法,他們是等價的。

# 使用 import
import os

# 使用 __import__
os = __import__('os')

通過舉一反三,下面兩種方法同樣也是等價的。

# 使用 import .. as ..
import pandas as pd

# 使用 __import__
pd = __import__('pandas')

上面我說 __import__ 常常用於插件的動態,事實上也只有它能做到(相對於 import 來說)。

插件通常會位於某一特定的文件夾下,在使用過程中,可能你並不會用到全部的插件,也可能你會新增插件。

如果使用 import 關鍵字這種硬編碼的方式,顯然太不優雅了,當你要新增/修改插件的時候,都需要你修改代碼。更合適的做法是,將這些插件以配置的方式,寫在配置文件中,然後由代碼去讀取你的配置,動態導入你要使用的插件,即靈活又方便,也不容易出錯。

假如我的一個項目中,有 plugin01 、plugin02、plugin03 、plugin04  四個插件,這些插件下都會實現一個核心方法 run()  。但有時候我不想使用全部的插件,只想使用 plugin02、plugin04 ,那我就在配置文件中寫我要使用的兩個插件。

# my.conf
custom_plugins=['plugin02', 'plugin04']

那我如何使用動態加載,並運行他們呢?

# main.py

for plugin in conf.custom_plugins:
    __import__(plugin)
    sys.modules[plugin].run()

3. 理解模塊的緩存

在一個模塊內部重複引用另一個相同模塊,實際並不會導入兩次,原因是在使用關鍵字 import 導入模塊時,它會先檢索 sys.modules 裡是否已經載入這個模塊了,如果已經載入,則不會再次導入,如果不存在,才會去檢索導入這個模塊。

來實驗一下,在 my_mod02 這個模塊裡,我 import 兩次 my_mod01 這個模塊,按邏輯每一次 import 會一次 my_mod01 裡的代碼(即列印 in mod01),但是驗證結果是,只列印了一次。

$ cat my_mod01.py                 
print('in mod01')                    

$ cat my_mod02.py                 
import my_mod01                                        
import my_mod01     

$ python my_mod02.py              
in mod01                          

該現象的解釋是:因為有 sys.modules 的存在。

sys.modules 是一個字典(key:模塊名,value:模塊對象),它存放著在當前 namespace 所有已經導入的模塊對象。

# test_module.py

import sys
print(sys.modules.get('json', 'NotFound'))

import json
print(sys.modules.get('json', 'NotFound'))

運行結果如下,可見在 導入後 json 模塊後,sys.modules 才有了 json 模塊的對象。

$ python test_module.py
NotFound
<module 'json' from 'C:\Python27\lib\json\__init__.pyc'>

由於有緩存的存在,使得我們無法重新載入一個模塊。

但若你想反其道行之,可以藉助 importlib 這個神奇的庫來實現。事實也確實有此場景,比如在代碼調試中,在發現代碼有異常並修改後,我們通常要重啟服務再次載入程序。這時候,若有了模塊重載,就無比方便了,修改完代碼後也無需服務的重啟,就能繼續調試。

還是以上面的例子來理解,my_mod02.py 改寫成如下

# my_mod02.py

import importlib
import my_mod01
importlib.reload(my_mod01)

使用 python3 來執行這個模塊,與上面不同的是,這邊執行了兩次 my_mod01.py

$ python3 my_mod02.py
in mod01
in mod01


4. 查找器與加載器

如果指定名稱的模塊在 sys.modules 找不到,則將發起調用 Python 的導入協議以查找和加載該模塊。

此協議由兩個概念性模塊構成,即 查找器 和 加載器。

一個 Python 的模塊的導入,其實可以再細分為兩個過程:

4.1 查找器是什麼?

查找器(finder),簡單點說,查找器定義了一個模塊查找機制,讓程序知道該如何找到對應的模塊。

其實 Python 內置了多個默認查找器,其存在於 sys.meta_path 中。

但這些查找器對應使用者來說,並不是那麼重要,因此在 Python 3.3 之前, Python 解釋將其隱藏了,我們稱之為隱式查找器。

# Python 2.7
>>> import sys
>>> sys.meta_path
[]
>>> 

由於這點不利於開發者深入理解 import 機制,在 Python 3.3 後,所有的模塊導入機制都會通過 sys.meta_path 暴露,不會在有任何隱式導入機制。

# Python 3.7
>>> import sys
>>> sys.meta_path
[<class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, 
 <class '_frozen_importlib.FrozenImporter'>, 
 <class '_frozen_importlib_external.PathFinder'>, 
 <class '_frozen_importlib_external.PathFinder'>]
>>>

觀察一下 Python 默認的這幾種查找器 (finder),可以分為三種:

一種知道如何導入來自 import path 的模塊 (即 path based finder)。

那我們能不能自已定義一個查找器呢?當然可以,你只要:

定義一個實現了 find_module 方法的類(py2和py3均可),或者實現 find_loader 類方法(僅 py3 有效),如果找到模塊需要返回一個 loader 對象或者 ModuleSpec 對象(後面會講),沒找到需要返回 None

定義完後,要使用這個查找器,必須註冊它,將其插入在 sys.meta_path 的首位,這樣就能優先使用。

import sys

class MyFinder(object):
    @classmethod
    def find_module(cls, name, path, target=None):
        print("Importing", name, path, target)
        # 將在後面定義
        return MyLoader()

# 由於 finder 是按順序讀取的,所以必須插入在首位
sys.meta_path.insert(0, MyFinder)

查找器可以分為兩種:

object
 +-- Finder (deprecated)
      +-- MetaPathFinder
      +-- PathEntryFinder

這裡需要注意的是,在 3.4 版前,查找器會直接返回 加載器(Loader)對象,而在 3.4 版後,查找器則會返回模塊規格說明(ModuleSpec),其中 包含加載器。

而關於什麼是 加載器 和 模塊規格說明, 請繼續往後看。

4.2 加載器是什麼?

查找器只負責查找定位找模,而真正負責加載模塊的,是加載器(loader)。

一般的 loader 必須定義名為 load_module() 的方法。

為什麼這裡說一般,因為 loader 還分多種:

object
 +-- Finder (deprecated)
 |    +-- MetaPathFinder
 |    +-- PathEntryFinder
 +-- Loader
      +-- ResourceLoader ---+
      +-- InspectLoader          |
           +-- ExecutionLoader --+
                                 +-- FileLoader
                                 +-- SourceLoader

通過查看源碼可知,不同的加載器的抽象方法各有不同。

加載器通常由一個 查找器 返回。詳情參見 PEP 302。

那如何自定義我們自己的加載器呢?

你只要:

定義一個實現了 load_module 方法的類

對與導入有關的屬性(點擊查看詳情)進行校驗

創建模塊對象並綁定所有與導入相關的屬性變量到該模塊上

將此模塊保存到 sys.modules 中(順序很重要,避免遞歸導入)

然後加載模塊(這是核心)

若加載出錯,需要能夠處理拋出異常( ImportError),若加載成功,則返回 module 對象

若你想看具體的例子,可以接著往後看。

4.3 模塊的規格說明

導入機制在導入期間會使用有關每個模塊的多種信息,特別是加載之前。大多數信息都是所有模塊通用的。模塊規格說明的目的是基於每個模塊來封裝這些導入相關信息。

模塊的規格說明會作為模塊對象的 __spec__ 屬性對外公開。有關模塊規格的詳細內容請參閱 ModuleSpec。

在 Python 3.4 後,查找器不再返回加載器,而是返回 ModuleSpec 對象,它儲存著更多的信息

那如何查看一個模塊的 ModuleSpec ?

這邊舉個例子

$ cat my_mod02.py
import my_mod01
print(my_mod01.__spec__)

$ python3 my_mod02.py
in mod01
ModuleSpec(name='my_mod01', loader=<_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x000000000392DBE0>, origin='/home/MING/my_mod01.py')

從 ModuleSpec 中可以看到,加載器是包含在內的,那我們如果要重新加載一個模塊,是不是又有了另一種思路了?

來一起驗證一下。

現在有兩個文件:

一個是 my_info.py

# my_info.py
name='python'

另一個是:main.py

# main.py
import my_info

print(my_info.name)

# 加一個斷點
import pdb;pdb.set_trace()

# 再加載一次
my_info.__spec__.loader.load_module()

print(my_info.name)

在 main.py 處,我加了一個斷點,目的是當運行到斷點處時,我修改 my_info.py 裡的 name 為 ming ,以便驗證重載是否有效?

$ python3 main.py
python
> /home/MING/main.py(9)<module>()
-> my_info.__spec__.loader.load_module()
(Pdb) c
ming

從結果來看,重載是有效的。

4.4 導入器是什麼?

導入器(importer),也許你在其他文章裡會見到它,但其實它並不是個新鮮的東西。

它只是同時實現了查找器和加載器兩種接口的對象,所以你可以說導入器(importer)是查找器(finder),也可以說它是加載器(loader)。

5. 遠程導入模塊

由於 Python 默認的 查找器和加載器 僅支持本地的模塊的導入,並不支持實現遠程模塊的導入。

為了讓你更好的理解 Python Import Hook 機制,我下面會通過實例演示,如何自己實現遠程導入模塊的導入器。

5.1 動手實現導入器

當導入一個包的時候,Python 解釋器首先會從 sys.meta_path 中拿到查找器列表。

默認順序是:內建模塊查找器 -> 凍結模塊查找器 -> 第三方模塊路徑(本地的 sys.path)查找器

若經過這三個查找器,仍然無法查找到所需的模塊,則會拋出ImportError異常。

因此要實現遠程導入模塊,有兩種思路。

我這裡選擇第一種方法來做為示例。

實現導入器,我們需要分別查找器和加載器。

首先是查找器

由源碼得知,路徑查找器分為兩種

MetaPathFinder

PathEntryFinder

這裡使用 MetaPathFinder 來進行查找器的編寫。

在 Python 3.4 版本之前,查找器必須實現 find_module() 方法,而  Python 3.4+ 版,則推薦使用 find_spec()  方法,但這並不意味著你不能使用 find_module(),但是在沒有 find_spec() 方法時,導入協議還是會嘗試 find_module() 方法。

我先舉例下使用 find_module() 該如何寫。

from importlib import abc

class UrlMetaFinder(abc.MetaPathFinder):
    def __init__(self, baseurl):
        self._baseurl = baseurl

    def find_module(self, fullname, path=None):
        if path is None:
            baseurl = self._baseurl
        else:
            # 不是原定義的url就直接返回不存在
            if not path.startswith(self._baseurl):
                return None
            baseurl = path

        try:
            loader = UrlMetaLoader(baseurl)
            # loader.load_module(fullname)
        except Exception:
            return None

若使用 find_spec() ,要注意此方法的調用需要帶有兩到三個參數。

第一個是被導入模塊的完整限定名稱,例如 foo.bar.baz。第二個參數是供模塊搜索使用的路徑條目。對於最高層級模塊,第二個參數為 None,但對於子模塊或子包,第二個參數為父包 __path__ 屬性的值。如果相應的 __path__ 屬性無法訪問,將引發 ModuleNotFoundError。第三個參數是一個將被作為稍後加載目標的現有模塊對象。導入系統僅會在重加載期間傳入一個目標模塊。

from importlib import abc
from importlib.machinery import ModuleSpec

class UrlMetaFinder(abc.MetaPathFinder):
    def __init__(self, baseurl):
        self._baseurl = baseurl
    def find_spec(self, fullname, path=None, target=None):
        if path is None:
            baseurl = self._baseurl
        else:
            # 不是原定義的url就直接返回不存在
            if not path.startswith(self._baseurl):
                return None
            baseurl = path

        try:
            loader = UrlMetaLoader(baseurl)
            return ModuleSpec(fullname, loader, is_package=loader.is_package(fullname))
        except Exception:
            return None

接下來是加載器

由源碼得知,路徑查找器分為兩種

按理說,兩種加載器都可以實現我們想要的功能,我這裡選用 SourceLoader 來示範。

在 SourceLoader 這個抽象類裡,有幾個很重要的方法,在你寫實現加載器的時候需要注意

get_code:獲取原始碼,可以根據自己場景實現實現。

exec_module:執行原始碼,並將變量賦值給 module.dict

get_data:抽象方法,必須實現,返回指定路徑的字節碼。

get_filename:抽象方法,必須實現,返回文件名

在一些老的博客文章中,你會經常看到 加載器 要實現 load_module() ,而這個方法早已在 Python 3.4 的時候就被廢棄了,當然為了兼容考慮,你若使用 load_module() 也是可以的。

from importlib import abc

class UrlMetaLoader(abc.SourceLoader):
    def __init__(self, baseurl):
        self.baseurl = baseurl

    def get_code(self, fullname):
        f = urllib2.urlopen(self.get_filename(fullname))
        return f.read()

    def load_module(self, fullname):
        code = self.get_code(fullname)
        mod = sys.modules.setdefault(fullname, imp.new_module(fullname))
        mod.__file__ = self.get_filename(fullname)
        mod.__loader__ = self
        mod.__package__ = fullname
        exec(code, mod.__dict__)
        return None

    def get_data(self):
        pass

    def execute_module(self, module):
        pass

    def get_filename(self, fullname):
        return self.baseurl + fullname + '.py'

當你使用這種舊模式實現自己的加載時,你需要注意兩點,很重要:

做為替換,你應該使用 execute_module() 和 create_module() 。由於基類裡已經實現了 execute_module 和 create_module(),並且滿足我們的使用場景。我這邊可以不用重複實現。和舊模式相比,這裡也不需要在設查找器裡手動執行 execute_module()。

import urllib.request as urllib2

class UrlMetaLoader(importlib.abc.SourceLoader):
    def __init__(self, baseurl):
        self.baseurl = baseurl

    def get_code(self, fullname):
        f = urllib2.urlopen(self.get_filename(fullname))
        return f.read()

    def get_data(self):
        pass

    def get_filename(self, fullname):
        return self.baseurl + fullname + '.py'

查找器和加載器都有了,別忘了往sys.meta_path 註冊我們自定義的查找器(UrlMetaFinder)。

def install_meta(address):
    finder = UrlMetaFinder(address)
    sys.meta_path.append(finder)

所有的代碼都解析完畢後,我們將其整理在一個模塊(my_importer.py)中

# my_importer.py
import sys
import importlib
import urllib.request as urllib2

class UrlMetaFinder(importlib.abc.MetaPathFinder):
    def __init__(self, baseurl):
        self._baseurl = baseurl


    def find_module(self, fullname, path=None):
        if path is None:
            baseurl = self._baseurl
        else:
            # 不是原定義的url就直接返回不存在
            if not path.startswith(self._baseurl):
                return None
            baseurl = path

        try:
            loader = UrlMetaLoader(baseurl)
        except Exception:
            return None

class UrlMetaLoader(importlib.abc.SourceLoader):
    def __init__(self, baseurl):
        self.baseurl = baseurl

    def get_code(self, fullname):
        f = urllib2.urlopen(self.get_filename(fullname))
        return f.read()

    def get_data(self):
        pass

    def get_filename(self, fullname):
        return self.baseurl + fullname + '.py'

def install_meta(address):
    finder = UrlMetaFinder(address)
    sys.meta_path.append(finder)

5.2 搭建遠程服務端

最開始我說了,要實現一個遠程導入模塊的方法。

我還缺一個在遠端的伺服器,來存放我的模塊,為了方便,我使用python自帶的 http.server 模塊用一條命令即可實現。

$ mkdir httpserver && cd httpserver
$ cat>my_info.py<EOF
name='Python編程時光'
print('ok')
EOF

$ cat my_info.py
name='Python編程時光'
print('ok')

$ python3 -m http.server 12800
Serving HTTP on 0.0.0.0 port 12800 (http://0.0.0.0:12800/) ...
...

一切準備好,我們就可以驗證了。

>>> from my_importer import install_meta
>>> install_meta('http://localhost:12800/') # 往 sys.meta_path 註冊 finder 
>>> import my_info  # 列印ok,說明導入成功
ok
>>> my_info.name  # 驗證可以取得到變量
'Python編程時光'

至此,我實現了一個簡易的可以導入遠程伺服器上的模塊的導入器。

6. 參考文檔

https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/import.html

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/importlib.html#module-importlib.abc

https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c10/p11_load_modules_from_remote_machine_by_hooks.html

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    關於 Python 的導入機制,我以前寫過一篇文章,非常詳細,感興趣的可以點擊這個連結進行查看:[深入探討 Python 的 import 機制:實現遠程導入模塊]另外,今天再給你推薦這篇文章,同樣是介紹 Python 的導入機制,和上面的文章一起食用更佳。本文呢,將簡單講述一下 Python 探針的實現原理。
  • 慢步python,說說import,引用功能代碼(功能庫、py文件代碼)
    今天慢步休息,繼續學習python語言。其實慢步已經將基礎和必要的python語言知識點寫了。今天想說說importimport是python語言的保留字,它能實現引用當前程序之外已有的功能代碼。python語言像積木,你可以根據你想要的功能,編寫一系列的代碼。比如筆者之前編寫的《word文檔標題置換》。
  • Python 命令行之旅:深入 argparse(二)
    劇照 | 《仙劍奇俠傳》前言在上一篇「深入 argparse (一)」的文章中,我們深入了解了 argparse 的包括參數動作和參數類別在內的基本功能,具備了編寫一個簡單命令行程序的能力。本文將繼續深入了解 argparse 的進階玩法,一窺探其全貌,助力我們擁有實現複雜命令行程序的能力。