Что такое модуль в питоне
Модуль числа в Python
Очень часто возникает необходимость вычисления модуля числа в Python. Рассмотрим, что такое модуль числа, какие есть способы его вычисления. Так же отдельно коснемся комплексных чисел.
Модуль числа
Часто в программировании требуется вычислить абсолютное значение числа. Иначе говоря, отбросить знак.
При вычислении модуля возможны 3 ситуации:
Но это все справедливо только для действительных чисел. Чему же тогда будет равен модуль комплексных?
Комплексное число состоит из действительной составляющей и мнимой. Геометрически это можно представить как 2 ортогональные оси: действительную и мнимую. Отмечаем на координатных осях требуемую точку. Модулем будет длина отрезка, проведенного из начала координат в эту точку.
Вычисление
Вычислять модуль можно следующими способами:
Все эти функции работают как в Python 2, так и в Python 3.
Для вычисления в Python модуля числа используется функция abs. Результат функции того же типа, которого был аргумент.
Свое решение
Если по каким то причинам нет возможности или желания использовать стандартные функции, то можно написать свое решение.
Например, можно вычислить воспользоваться тернарным оператором.
На основе такого условия сделаем свою функцию.
Модуль комплексного числа
Мы разобрались как происходит вычисление с действительными числами. Теперь посмотрим, как в языке программирования Python можно получить модуль комплексного.
Функцией fabs мы не сможем воспользоваться. Если попытаемся это сделать, то получим ошибку приведения комплексного числа к действительному (TypeError).
А вот с помощью abs преобразование удается.
Или же напишем свою функцию:
Результаты получились одинаковыми. Но нам все равно пришлось подключить библиотеку math для вычисления квадратного корня.
Введение в Python
Поиск
Новое на сайте
Модули в Python
Система модулей позволяет вам логически организовать ваш код на Python. Группирование кода в модули значительно облегчает процесс написания и понимания программы. Говоря простым языком, модуль в Python это просто файл, содержащий код на Python. Каждый модуль в Python может содержать переменные, объявления классов и функций. Кроме того, в модуле может находиться исполняемый код.
Команда import в Python:
Вы можете использовать любой питоновский файл как модуль в другом файле, выполнив в нем команду import. Команда import в Python обладает следующим синтаксисом:
Когда интерпретатор Python встречает команду import, он импортирует (дает доступ) этот модуль, если он присутствует в пути поиска Python. Путь поиска Python это список директорий, в которых интерпретатор производит поиск перед попыткой загрузить модуль. Например, чтобы использовать модуль math следует написать:
Важно знать, что модуль загружается лишь однажды, независимо от того, сколько раз он был импортирован. Это препятствует цикличному выполнению содержимого модуля.
Однако это конструкцию следует использовать с осторожностью, поскольку при импортировании нескольких модулей можно запутаться в своем собственном коде.
Местонахождение модулей в Python:
Когда вы импортируете модуль, интерпретатор Python ищет этот модуль в следующих местах:
Директория, в которой находится файл, в котором вызывается команда импорта
Если модуль не найден, Python ищет в каждой директории, определенной в консольной переменной PYTHONPATH.
Если и там модуль не найден, Python проверяет путь заданный по умолчанию
Путь поиска модулей сохранен в системном модуле sys в переменной path. Переменная sys.path содержит все три вышеописанных места поиска модулей.
Получение списка всех модулей Python установленных на компьютере:
Для того, чтобы получить список всех модулей, установленных на вашем компьютере достаточно выполнить команду:
Через несколько секунд вы получите список всех доступных модулей.
Создание своего модуля в Python:
А во втором вызовем эту функцию:
Выполнив код второго файла получим:
Hello from module_1
Функция dir():
Встроенная функция dir() возвращает отсортированный список строк, содержащих все имена, определенные в модуле.
Архитектура программы на Python:
Код на Python может быть организован следующим образом:
Пакеты модулей в Python:
Отдельные файлы-модули с кодом на Python могут объединяться в пакеты модулей. Пакет это директория (папка), содержащая несколько отдельных файлов-скриптов.
Например, имеем следующую структуру:
В файле inside_file.py определена некая функция foo. Тогда чтобы получить доступ к функции foo, в файле my_file следует выполнить следующий код:
from my_package.inside_file import foo
Так же обратите внимание на наличие внутри директории my_package файла __init__.py. Это может быть пустой файл, который сообщает Python, что данная директория является пакетом модулей. В Python 3.3 и выше включать файл __init__.py в пакет модулей стало необязательно, однако, рекомендуется делать это ради поддержки обратной совместимости.
Модули Python – примеры создания, импорта и использования
Модулем python может быть любой программный файл python, который содержит код, включая функции, класс или переменные python. Другими словами, мы можем сказать, что файл кода Python, сохраненный с расширением(.py), рассматривается как модуль. У нас может быть исполняемый код внутри модуля python.
Модули в Python отличаются маневренностью в логической организации кода. Чтобы использовать функциональность одного модуля в другом, мы должны импортировать конкретный модуль.
Создадим модуль с именем file.py, который содержит функцию func, которая содержит код для вывода некоторого сообщения на консоль.
Необходимо включить этот модуль в наш основной модуль, чтобы вызвать метод displayMsg(), определенный в модуле с именем file.
Загрузка модуля в код Python
Нам нужно загрузить модуль в код Python, чтобы использовать его функции. Python предоставляет два типа операторов:
Оператор импорта
Оператор импорта используется для импорта всех функций одного модуля в другой. Здесь мы должны заметить, что мы можем использовать функциональность любого исходного файла Python, импортировав этот файл в качестве модуля в другой исходный файл Python.
Мы можем импортировать несколько модулей с помощью одного оператора импорта, но модуль загружается один раз, независимо от того, сколько раз он был импортирован в наш файл.
Синтаксис для использования оператора импорта приведен ниже.
Следовательно, если нам нужно вызвать функцию displayMsg(), определенную в файле file.py, мы должны импортировать этот файл как модуль в наш модуль, как показано в примере ниже.
Оператор from-import
Вместо того, чтобы импортировать весь модуль, в python имеется возможность импортировать только определенные атрибутов модуля. Это можно сделать с помощью from-import оператора. Синтаксис для использования оператора from-import приведен ниже.
Рассмотрим следующий модуль, называемый calculation, который содержит три функции: суммирование, умножение и деление.
Оператор from … import всегда лучше использовать, если мы заранее знаем атрибуты, которые нужно импортировать из модуля. Это не позволяет нашему коду быть тяжелее. Мы также можем импортировать все атрибуты из модуля, используя *.
Рассмотрим следующий синтаксис.
Переименование модуля
Python предоставляет нам возможность импорта некоторого модуля с определенным именем, чтобы мы могли использовать его имя для этого модуля в нашем исходном файле python.
Синтаксис для переименования модуля приведен ниже.
Использование функции dir()
Функция dir() возвращает отсортированный список имен, определенных в переданном модуле. Этот список содержит все подмодули, переменные и функции, определенные в этом модуле.
Рассмотрим следующий пример.
Функция reload()
Как мы уже говорили, модуль загружается один раз независимо от того, сколько раз он был импортирован в исходный файл python. Однако, если вы хотите перезагрузить уже импортированный модуль, чтобы повторно выполнить код верхнего уровня, python предоставляет нам функцию reload(). Синтаксис использования функции reload() приведен ниже.
Например, чтобы перезагрузить вычисление модуля, определенное в предыдущем примере, мы должны использовать следующую строку кода.
Объем переменных
В Python переменные связаны с двумя типами областей видимости. Все переменные, определенные в модуле, содержат глобальную область видимости до тех пор, пока она не определена в функции.
Все переменные, определенные внутри функции, содержат локальную область видимости, которая ограничена самой этой функцией. Мы не можем получить глобальный доступ к локальной переменной.
Если две переменные определены с одним и тем же именем с двумя разными областями действия, т. е. локальной и глобальной, то приоритет всегда будет отдаваться локальной переменной.
Рассмотрим следующий пример.
Пакеты Python
Пакеты в python облегчают разработчикам среду разработки приложений, предоставляя иерархическую структуру каталогов, в которой пакет содержит подпакеты, модули и подмодули. Пакеты используются для эффективной категоризации кода уровня приложения.
Создадим пакет с именем «Сотрудники» в вашем домашнем каталоге пошагово.
1. Создайте каталог с именем Сотрудники / home.
2. Создайте исходный файл python с именем ITEmployees.py / home / Employees.
3. Аналогичным образом создайте еще один файл python с именем BPOEmployees.py и функцию getBPONames().
4. Теперь каталог «Сотрудники», который мы создали на первом шаге, содержит два модуля Python. Чтобы сделать этот каталог пакетом, нам нужно включить сюда еще один файл, то есть __init__.py, который содержит операторы импорта модулей, определенных в этом каталоге.
5. Теперь каталог «Сотрудники» стал пакетом, содержащим два модуля Python. Здесь мы должны заметить, что мы должны создать __init__.py внутри каталога, чтобы преобразовать этот каталог в пакет.
6. Чтобы использовать модули, определенные внутри пакета Employees, мы должны импортировать их в наш исходный файл python. Давайте создадим простой исходный файл Python в нашем домашнем каталоге(/ home), который использует модули, определенные в этом пакете.
Внутри пакетов могут быть подпакеты. Мы можем вкладывать пакеты до любого уровня в зависимости от требований приложения.
На следующем изображении показана структура каталогов системы управления библиотекой приложений, которая содержит три подпакета: Admin, Librarian и Student. Подпакеты содержат модули Python.
Модуль числа в Python — функции abs() и math.fabs()
З апускаю китайскую реплику «ТАРДИС», и вот мы в пятом классе. На доске нарисована числовая ось, а на ней выделен отрезок. Его начало в точке 4, а конец — в 8. Учительница говорит, что длину отрезка можно найти путём вычитания координаты начала отрезка из координаты его конца. Вычитаем, получаем 4, и радуемся — мы нашли длину. Ура! 🎉
Перемещаемся на год вперёд, и там происходит странное: учительница выделяет мелом другой отрезок, но делает это в каком-то неправильном месте — левее точки с цифрой «0». Теперь перед нами старая задача, но с новыми числами и даже буквами: A, B, минус 4 и минус 8. Мы начинаем искать длину отрезка AB = [-4;-8]:
Переводим непонимающий взгляд с получившейся отрицательной длины на довольную улыбающуюся учительницу, а затем на доску. Там наверху, рядом с сегодняшней датой, написана тема урока: «Модуль числа».
Что такое модуль числа
Модуль числа называют абсолютной величиной.
Для вещественных чисел модуль определяется так:
Т.е. в любом случае, модуль — число большее или равное 0. Поэтому отрицательная длина в примере хитрой учительницы должна была быть взята по модулю:
Тогда дети бы увидели, что геометрический смысл модуля — есть расстояние. Это справедливо и для комплексных чисел, однако формальное определение для них отличается от вещественного:
, где z — комплексное число: z = x + i y.
В то время как math.fabs() может оперировать только вещественными аргументами, abs() отлично справляется и с комплексными. Для начала покажем, что abs в python работает строго в соответствии с математическим определением.
# для вещественных чисел print(abs(-1)) print(abs(0)) print(abs(1)) > 1 > 0 > 1
Как видно, с вещественными числами всё в порядке. Перейдём к комплексным.
# для комплексных чисел print(complex(-3, 4)) print(abs(complex(-3, 4))) > (-3+4j) > 5.0
Если вспомнить, что комплексное число выглядит так: z = x + i y, а его модуль вычисляется по формуле:
Можно заметить, что abs() возвращает значения разных типов. Это зависит от типа аргумента:
print(type(abs(1))) > print(type(abs(1.0))) > print(type(abs(complex(1.0, 1.0))))
print(type(math.fabs(complex(2,3)))) > TypeError: can’t convert complex to float
Для начала работы с fabs() необходимо импортировать модуль math с помощью следующей инструкции:
Мы уже выяснили, что fabs() не работает с комплексными числами, поэтому проверим работу функции на вещественных:
print(math.fabs(-10)) print(math.fabs(0)) print(math.fabs(10)) > 10.0 > 0.0 > 10.0
Ликбез по пакетам и шпаргалка по модулям в Python
О чём пойдёт речь
Как вы, возможно знаете, код на Python хранится в модулях (modules), которые могут быть объединены в пакеты (packages). Это руководство призвано подробно рассказать именно о пакетах, однако совсем не упомянуть модули нельзя, поэтому я немного расскажу и о них. Многое из того, что применимо к модулям, справедливо и для пакетов, особенно если принять во внимание тот факт, что каждый, как правило, ведёт себя как модуль.
Кратко о модулях
Модуль в Python — это файл с кодом. Во время же исполнения модуль представлен соответствующим объектом, атрибутами которого являются:
При этом определения и импортированные сущности ничем друг от друга не отличаются: и то, и другое — это всего лишь именованные ссылки на некоторые объекты первого класса (такие, которые могут быть переданы из одного участка кода в другой как обычные значения).
Такое единообразие удобно, например, при рефакторинге: мы можем разделить один разросшийся модуль на несколько, а потом импортировать вынесенные определения в оригинальный модуль. При этом с точки зрения внешнего наблюдателя переработанный модуль будет иметь те же атрибуты, которые имел до внесения изменений, а значит у пользователей модуля ничего в коде не сломается.
Модули и видимость содержимого
В Python нет настоящего сокрытия атрибутов объектов, поэтому и атрибуты объекта модуля так или иначе всегда доступны после импорта последнего. Однако существует ряд соглашений, которые влияют на процесс импортирования и поведение инструментов, работающих с кодом.
Так атрибуты, имя которых начинается с одиночного подчёркивания, считаются как бы помеченными «для внутреннего использования», и обычно не отображаются в IDE при обращению к объекту «через точку». И linter обычно предупреждает об использовании таких атрибутов, мол, «небезопасно!». «Опасность» состоит в том, что автор кода имеет полное право изменять состав таких атрибутов без уведомления пользователей кода. Поэтому программист, использовавший в своём коде приватные части чужого кода рискует в какой-то момент получить код, который перестанет работать при обновлении сторонней библиотеки.
Итак, мы можем определять публичные атрибуты модуля, приватные атрибуты (так называют упомянутые выше атрибуты «для внутреннего пользования»). И данное разделение касается не только определений, содержащихся в самом модуле, но и импортируемых сущностей. Ведь все импортированные объекты становятся атрибутами и того модуля, в который они импортированы.
Живой пример видимости атрибутов модулей.
Рассмотрим пример, демонстрирующий всё вышеописанное. Пусть у нас будет два файла:
А эти атрибуты не будут видны:
Импорт import other_module я не рассматриваю как тривиальный случай.
Теперь рассмотрим импорт всего содержимого module:
Последствия импорта from other_module import * тоже очевидны и я их не рассматриваю.
Наконец-то, пакеты!
Импортирование пакетов
Пакет с единственным модулем __init__.py при импорте ведёт себя как обычный модуль. Содержимое инициализирующего модуля определяет атрибуты объекта пакета.
Прочие модули пакета и вложенные пакеты не импортируются автоматически вместе с пакетом-родителем, но могут быть импортированы отдельно с указанием полного имени. Важный момент: при импортировании вложенного модуля всегда сначала импортируются модули инициализации всех родительских пакетов (если оные ещё ни разу не импортировались, но об этом я расскажу ниже).
Рассмотрим, к примеру, следующую структуру директорий и файлов:
Так что же, если мы загрузим парочку вложенных модулей, то для каждого будет выполняться загрузка всех __init__.py по дороге? Не будет! Подсистема интерпретатора, отвечающая за загрузку модулей, кэширует уже загруженные пакеты и модули. Каждый конкретный модуль загружается ровно один раз, в том числе и инициализирующие модули __init__.py (короткие имена модулей хоть и одинаковы, но полные имена всегда разные). Все последующие импортирования модуля не приводят к его загрузке, только лишь нужные атрибуты копируются в соответствующие области видимости.
Пакеты и __all__
Вот структура пакета:
Файл же package/__init__.py содержит следующее (и только это!):
Указанный автоматизм достаточно ограничен: не работает «вглубь», например — не импортирует «через звёздочку» указанные модули и подпакеты. Если же вам вдруг такого захочется, вы всегда сможете на соответствующих уровнях в __init__.py сделать from x import * и получить в корневом пакете плоскую область видимости со всем нужным содержимым. Но такое нужно довольно редко, потому что «не помогает» ни IDE, ни ручному поиску по коду. Впрочем, знать о фиче и иметь её в виду — не вредно, как мне кажется.
Изучайте Python на Хекслете Первые курсы в профессии Python-программист доступны бесплатно сразу после регистрации. Начните сегодня, учитесь в комфортном для вас темпе.
Пакеты, модули и точки входа
Более того, модули __main__ нельзя импортировать обычным способом, поэтому можно не бояться случайного импорта и писать команды прямо на верхнем уровне: всё равно странно в модуле с именем __main__ проверять, что его имя равно __main__ (хе-хе!).
PEP 420, или неявные пространства имён
Раз уж развёл ликбез, расскажу и про эту штуку.
Долгое время в Python пакеты были обязаны иметь файл __init__.py — наличие этого файла позволяло отличить пакет от обычной директории с модулями (с которыми Python работать не мог). Но с версии Python3.3 вступил в силу PEP 420, позволяющий создавать пространства имён «на вырост».
Тут стоит отметить, что с полноценными пакетами подобное не срабатывало ранее и не будет работать в будущем. Если среди путей пакет с модулем инициализации находится в первый раз, все последующие пакеты с тем же именем будут проигнорированы. Это защищает вас от смешивания сторонних пакетов с системными. И даже просто от ошибок именования: назвав пакет так же, как называется встроенный пакет или модуль, вы получите ошибку — ваши определения не будут импортироваться.
Пакеты — пространства имён (Namespace Packages, NP) — а именно так называются пакеты без инициализации — не могут объединяться с полноценными пакетами, поэтому добавить что-то в системный пакет вам также не удастся. И тут всё защищено!
Важно: помните, если встретятся обычный пакет и NP с одинаковым именем, то победит обычный пакет! А NP, сколько бы их не было, не будут загружены!
Циклические импорты
Если же приспичивает, и импортировать что-то «ну очень нужно», то можно попробовать обойтись локальным импортом:
Да, это костыль. Но иногда полезный. В идеале — до ближайшего большого рефакторинга. Поэтому настраивайте linter на ловлю локальных импортов и стремитесь убирать такие костыли хоть когда-нибудь!
Поиск пакетов и модулей
Пайтон ищет модули и пакеты в директориях, во время исполнения перечисленных в списке sys.path — по порядку от первого пути к последнему.
В этом списке пути до стандартных библиотек обычно расположены раньше, чем директории со сторонними пакетами, чтобы нельзя было случайно заменить стандартный пакет сторонним (помним: кто первый, того и тапки — среди нескольких с одинаковыми именами загружается первый попавшийся пакет).
Обычно пути трогать не нужно, всё вполне нормально «работает само». Но если очень хочется, то путей у вас несколько:
Первый способ — простой и понятный. Не сложнее добавления пути до исполняемых файлов в PATH (даже синтаксис тот же).
Кстати, когда вы используете виртуальные окружения, sys.path будет содержать пути до локальных копий стандартных библиотек. Именно это позволяет виртуальному окружению быть самодостаточным (работать на любой машине с подходящей ОС — даже без установленного в систему Python!).
Что не было раскрыто?
Я специально не стал рассказывать про
Темы эти насколько интересны, настолько и велики. На наше счастье, самим разбираться в такой тонкой и сложной машинерии приходится редко. Мы просто пользуемся готовыми магическими артефактами, а зачаровывают их другие 🙂 Если же вы захотите научиться магии, документация вам в руки.