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.py | import 引用现成的代码

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正常的编程语言教程,教人配置完开发环境之后就应该进入正题,开始讲语法了。但是咱不正常,所以先来谈谈怎么用别人已经写好的代码。

以官网给出的文件结构为例来说明:

sound/                          Top-level package
      __init__.py               Initialize the sound package
      formats/                  Subpackage for file format conversions
              __init__.py
              wavread.py
              wavwrite.py
              aiffread.py
              aiffwrite.py
              auread.py
              auwrite.py
              ...
      effects/                  Subpackage for sound effects
              __init__.py
              echo.py
              surround.py
              reverse.py
              ...
      filters/                  Subpackage for filters
              __init__.py
              equalizer.py
              vocoder.py
              karaoke.py
              ...

使用现成的 python 代码

正常的编程语言教程,教人配置完开发环境之后就应该进入正题,开始讲语法了。但是咱不正常,所以先来谈谈怎么用别人已经写好的代码。其中最简单的,就是可以直接通过包管理程序安装的:

pip install sound

然后想要使用某个文件中的函数,比如假装 wavwrite.py 中有个函数叫 write(),以下写法都是可以的,注意不同 import 方法对应不同的函数调用写法:

import sound
sound.formats.wavwrite.write()

from sound import formats
formats.wavwrite.write() 

from sound.formats import wavwrite
wavwrite.write()

from sound.formats.wavwrite import write
write()

但是,不是所有的 python 代码都可以直接安装,比如一篇论文的研究成果发表之后,处理数据的代码也往往开源,但是这些作者基本上就只是把自己写代码的文件夹公开出来而已,我们把文件夹下载下来,然后直接 import sound, 会报错,提示找不到名为 sound 的库。

python 如何读取代码文件

仔细想想,找不到才是正常的,之前轻轻松松的一句 import sound就解决问题,这才不简单——不同的库往往位于文件系统的不同位置,但我们只要写出他们的名字就行了,不需要指定文件路径。电脑硬盘那么大,找到库却几乎是瞬间完成的。

这是因为 python 并没有搜索整个硬盘。有一个变量,一般名为 PYTHONPATH,其变量值是一个列表,表中成员是含有 python 库文件夹的路径。当我们在命令行输入命令的时候,电脑会:

  • 搜索当前所在的文件夹,也就是在命令行输入 python 时终端所在的文件夹。
  • 遍历 PYTHONPATH 中的文件夹。
  • python 包管理程序默认的位置,一般是 <path to python>/site-package

看看有没有我们要引用的库,找到了就引入,找不到就报错。

上一节的错误中,如果我们恰好位于 sound 所在的文件夹,然后运行 python,此时第一条生效, import sound 不会报错,但在其他位置就不行了。

名词解释:interactive, script, module, package

可执行的 python 命令可以出现在以下四个地方,第一种是接受键盘输入的程序,后三种都是文件:

  1. interactive: python 交互式界面,也叫做 calculator mode,也就是在命令行输入 python之后出现的界面。每次输入一句,结果在命令行上显示出来。当 python 退出之后,输入过的命令就消失了。
  2. script: python 脚本文件,也就是在命令行输入 python somefile.py里面的那个somefile.py
  3. 毕竟 python 是一种很轻量化的语言,在一定程度上可以起到 shell 的作用,有些命令我们并不想要用完就扔,而是保存起来以便以后重复执行,另外很多命令的组合组合成函数也可以极大地简化工作。在这种语境之下, interactive 和 script 的关系,就好像 Linux 命令行和 bash script 的关系一样。
  4. 但同时 python 又是一种功能很全面的语言,完全可以胜任复杂的面向对象编程。在这种语境之下,script 也可以用来指代 main module,也就是程序执行的主文件和入口,和下面的一般的 module 相区分。
  5. module: python 模块文件,也就是在命令行输入 python -m another 里面的那个 another(注意这里不写拓展名 .py)。按照官方文档的说法,所有 .py 文件都是 module。但是实际上这句话很有误导性,上一节的 main module 和一般的 module 非常不同,下一节会详细展开讲。一般提到 module,都是在强调这个文件定义的变量和函数可以被其他的 python 文件引用。
  6. package: python ,互相关联的 modules 构成的更高一级的可供引用的结构,简单理解就是含有 __init__.py 的文件夹,但是 python 并不是根据文件夹和文件之间的从属关系来确定 package 和 module 之间的关系的,下一节会详细展开讲。

script vs. module

python 同时兼具脚本语言的灵活性,和各种重型语言的功能全面性。因为前者,所以它并不要求程序作者一定要在一个叫做 main.py 的文件里写一个名叫 Main 的类, 然后在里面实现一个 main() 方法。但是因为后者,没写不代表 python 不需要知道一个复杂程序执行的起点。

这个起点就是不带有 -m 参数的 python 命令后面跟着的 .py 文件,这就使得这个文件变得比其他 .py 文件特殊。底层表现就是 python 会不管这个文件的名字叫什么,都将它的 __name__ 属性赋值为 "__main__"。这样,即便这个文件可能是一个大型库中间的一个模块,运行的时候 python 连它的真名都不知道,就更找不到它同级和上下级的其他模块了。

各种普通模块被 python 用到的方法就是通过在主模块 main module(或者说 script)中 import。经过“python 如何读取代码文件”一节中的搜索过程之后找到了所需模块或包,模块的名字、模块之间的关系、模块里定义了哪些属性和函数,就被 python 了解了,从而当主模块召唤他们的时候就知道去哪里找相应的代码。除了在被 import 的时候,python -m 命令的宾语也可以告诉 python 被运行的模块和包的相对关系:python -m sound.formats.wavwrite ,此时 python 执行了 wavwrite.py 中的所有可执行的命令,同时知道从 sound/wavwrite.py 的各个包之间的关系。

absolute import vs. relative import

开头使用已经安装过的包使用的语法全都是绝对引用 (absolute import),表现就是 import 语句里面没有以 . 作为开头的。

另外一种 import 方法叫相对引用 (relative import),. 表示模块所在的文件夹,.. 表示模块的上一级文件夹。主要用在各种明确知道自己是工具代码,而且是一个更高层次结构的组成部分,几乎永远不需要被作为主模块运行的代码。

回到开头例子里的文件结构,假如 sound/effects/surround.py 中想要使用 sound/formats/wavwrite.py 和 sound/effects/echo.py 中的函数,可以写成:

# in sound/effects/surround.py
from ..formats import wavwrite
from . import echo

如何组织代码,以便自己重用

研究终于推进到了准备写论文的阶段了(学渣本质暴露了),写草稿之余,之前几年时间里做过的处理和分析,接下来的一两个月里需要把工作流程规范化之后迅速重做一遍确认。

随手写散落各处的分析代码需要整理到一起,之前试图统一到一个项目之下,结果总是在某个模块引用其他模块的时候遇到报错。于是才有了这篇文章。

以下是 这篇文章 给出的一个推荐的项目文件结构:

|- notebooks/
   |- 01-first-logical-notebook.ipynb
   |- 02-second-logical-notebook.ipynb
   |- prototype-notebook.ipynb
   |- archive/
	  |- no-longer-useful.ipynb
|- projectname/
   |- projectname/
	  |- __init__.py
	  |- config.py
	  |- data.py
	  |- utils.py
   |- setup.py
|- README.md
|- data/
   |- raw/
   |- processed/
   |- cleaned/
|- scripts/
   |- script1.py
   |- script2.py
   |- archive/
      |- no-longer-useful.py
|- environment.yml

学过这篇笔记包含的内容,我才理解作者这样的安排。既然主文件 很难 没办法通过相对引用来找到工具代码,索性就把工具代码写成一个完整可安装的库,然后就像 numpy, pandas 一样在独立的 notebook 和 scripts 中引用。

但是要让一个包可安装,需要创建并编辑 setup.py 这个文件。这篇文章已经够长了,所以这个话题还是下次再说吧。

参考链接





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