Python một lớp lót
Trong Python, bạn sử dụng từ khóa 44 để tạo mã trong một mô-đun có sẵn trong một mô-đun khác. Nhập trong Python rất quan trọng để cấu trúc mã của bạn một cách hiệu quả. Sử dụng nhập đúng cách sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn, cho phép bạn sử dụng lại mã trong khi vẫn duy trì dự án của mình Show
Hướng dẫn này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về câu lệnh 44 của Python và cách thức hoạt động của nó. Hệ thống nhập rất mạnh và bạn sẽ học cách khai thác sức mạnh này. Mặc dù bạn sẽ đề cập đến nhiều khái niệm đằng sau hệ thống nhập của Python, hướng dẫn này chủ yếu dựa trên ví dụ. Bạn sẽ học được từ một số ví dụ mã trong suốtTrong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách
Xuyên suốt hướng dẫn, bạn sẽ thấy các ví dụ về cách chơi với bộ máy nhập Python để hoạt động hiệu quả nhất. Mặc dù tất cả mã được hiển thị trong hướng dẫn, nhưng bạn cũng có thể tải xuống bằng cách nhấp vào hộp bên dưới Lấy mã nguồn. Nhấp vào đây để lấy mã nguồn mà bạn sẽ sử dụng để tìm hiểu về hệ thống nhập Python trong hướng dẫn này Python cơ bản >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 44Mã Python được tổ chức thành cả mô-đun và gói. Phần này sẽ giải thích chúng khác nhau như thế nào và bạn có thể làm việc với chúng như thế nào Ở phần sau của hướng dẫn, bạn sẽ thấy một số cách sử dụng nâng cao và ít được biết đến của hệ thống nhập của Python. Tuy nhiên, hãy bắt đầu với những điều cơ bản. nhập mô-đun và gói Loại bỏ các quảng cáomô-đuncon trăn. thuật ngữ org định nghĩa mô-đun như sau
Trong thực tế, một mô-đun thường tương ứng với một tệp 47 chứa mã PythonSức mạnh thực sự của các mô-đun là chúng có thể được nhập và sử dụng lại trong mã khác. Xem xét ví dụ sau >>>
Trong dòng đầu tiên, 48, bạn nhập mã trong mô-đun 49 và cung cấp mã đó để sử dụng. Ở dòng thứ hai, bạn truy cập biến 50 trong mô-đun 49. 49 là một phần của thư viện chuẩn của Python, có nghĩa là nó luôn có sẵn để nhập khi bạn chạy PythonNote that you write 53 and not just simply 50. In addition to being a module, 49 acts as a namespace that keeps all the attributes of the module together. Namespaces are useful for keeping your code readable and organized. In the words of Tim Peters
You can list the contents of a namespace with 56>>>
Using 56 without any argument shows what’s in the global namespace. To see the contents of the 49 namespace, you use 59You’ve already seen the most straightforward use of 44. However, there are other ways to use it that allow you to import specific parts of a module and to rename the module as you import itThe following code imports only the 50 variable from the 49 module>>> 1Note that this places 50 in the global namespace and not within a 49 namespaceYou can also rename modules and attributes as they’re imported >>> 4For more details about the syntax for importing modules, check out Python Modules and Packages – An Introduction PackagesYou can use a package to further organize your modules. The Python. org glossary defines package as follows
Note that a package is still a module. As a user, you usually don’t need to worry about whether you’re importing a module or a package In practice, a package typically corresponds to a file directory containing Python files and other directories. To create a Python package yourself, you create a directory and a file named 66 inside it. The 66 file contains the contents of the package when it’s treated as a module. It can be left emptyNote. Directories without an 66 file are still treated as packages by Python. However, these won’t be regular packages, but something called namespace packages. You’ll learn more about them laterNói chung, các mô-đun con và gói con không được nhập khi bạn nhập một gói. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng 66 để bao gồm bất kỳ hoặc tất cả các mô hình con và gói con nếu bạn muốn. To show a few examples of this behavior, you’ll create a package for saying 70 in a few different languages. The package will consist of the following directories and files 1Each country file prints out a greeting, while the 66 files selectively import some of the subpackages and submodules. The exact contents of the files are as follows 3Lưu ý rằng 72 chỉ nhập khẩu 73 chứ không phải 74. Similarly, 75 doesn’t import anything, while 76 imports 77 and 78 but not 79. Each country module will print a greeting when it’s importedLet’s play with the 80 package at the interactive prompt to get a better understanding of how the subpackages and submodules behave>>> 3Khi 74 được nhập, các mô-đun 82 và 83 cũng được nhập. Bạn có thể thấy điều này vì các mô-đun quốc gia in lời chào khi chúng được nhập>>> 7Tệp 75 trống. Điều này có nghĩa là việc nhập gói 85 sẽ tạo không gian tên nhưng không có tác dụng nào khác>>> 0Hãy nhớ rằng, nhập một mô-đun vừa tải nội dung vừa tạo một không gian tên chứa nội dung. Một vài ví dụ cuối cùng cho thấy rằng cùng một mô-đun có thể là một phần của các không gian tên khác nhau Chi tiết kỹ thuật. Không gian tên mô-đun được triển khai dưới dạng từ điển Python và có sẵn tại thuộc tính 86>>> 2Bạn hiếm khi cần tương tác trực tiếp với 86Tương tự, không gian tên toàn cục của Python cũng là một từ điển. Bạn có thể truy cập nó thông qua 88Việc nhập các gói con và mô-đun con trong tệp 66 là khá phổ biến để cung cấp chúng dễ dàng hơn cho người dùng của bạn. Bạn có thể xem một ví dụ về điều này trong gói 90 phổ biếnLoại bỏ các quảng cáoNhập khẩu tuyệt đối và tương đốiNhớ lại mã nguồn của 72 trong ví dụ trước 0Bạn đã từng thấy các câu lệnh của 92 chẳng hạn như 93, nhưng dấu chấm ( 94) trong 95 có nghĩa là gì?Dấu chấm đề cập đến gói hiện tại và câu lệnh là một ví dụ về nhập tương đối. Bạn có thể đọc nó là “Từ gói hiện tại, nhập gói phụ 73. ”Có một câu lệnh nhập tuyệt đối tương đương trong đó bạn đặt tên rõ ràng cho gói hiện tại 1Trên thực tế, tất cả các lần nhập trong 80 có thể đã được thực hiện rõ ràng với các lần nhập tuyệt đối tương tựNhập tương đối phải ở dạng 92 và vị trí bạn đang nhập phải bắt đầu bằng dấu chấmHướng dẫn kiểu PEP 8 khuyến nghị sử dụng nhập khẩu tuyệt đối nói chung. Tuy nhiên, nhập khẩu tương đối là một giải pháp thay thế để tổ chức phân cấp gói. Để biết thêm thông tin, hãy xem Nhập tuyệt đối và tương đối trong Python Đường dẫn nhập của PythonLàm cách nào để Python tìm thấy các mô-đun và gói mà nó nhập? . Hiện tại, chỉ cần biết rằng Python tìm kiếm các mô-đun và gói trong đường dẫn nhập của nó. Đây là danh sách các vị trí được tìm kiếm các mô-đun để nhập Ghi chú. Khi bạn nhập 99, Python sẽ tìm kiếm 100 ở một số vị trí khác nhau trước khi tìm kiếm đường dẫn nhậpCụ thể, nó sẽ tìm kiếm trong bộ đệm mô-đun để xem liệu 100 đã được nhập chưa và nó sẽ tìm kiếm trong số các mô-đun tích hợpBạn sẽ tìm hiểu thêm về bộ máy nhập Python đầy đủ trong phần sau Bạn có thể kiểm tra đường dẫn nhập của Python bằng cách in 102. Nói chung, danh sách này sẽ chứa ba loại địa điểm khác nhau
Thông thường, Python sẽ bắt đầu ở đầu danh sách các vị trí và tìm kiếm một mô-đun nhất định ở mỗi vị trí cho đến khi khớp đầu tiên. Vì thư mục tập lệnh hoặc thư mục hiện tại luôn ở vị trí đầu tiên trong danh sách này, nên bạn có thể đảm bảo rằng các tập lệnh của mình tìm thấy các mô-đun và gói tự tạo bằng cách tổ chức các thư mục của bạn và cẩn thận về việc bạn chạy Python từ thư mục nào Tuy nhiên, bạn cũng nên cẩn thận rằng bạn không tạo các mô-đun che khuất hoặc ẩn các mô-đun quan trọng khác. Ví dụ, giả sử bạn xác định mô-đun 49 sau 2Sử dụng mô-đun này hoạt động như mong đợi >>> 3Nhưng mô-đun này cũng phủ bóng mô-đun 49 có trong thư viện chuẩn. Thật không may, điều đó có nghĩa là ví dụ tra cứu giá trị của π trước đây của chúng tôi không còn hoạt động nữa>>> 4Vấn đề là Python hiện tìm kiếm mô-đun 49 mới của bạn cho 50 thay vì tìm kiếm mô-đun 49 trong thư viện chuẩnĐể tránh các loại sự cố này, bạn nên cẩn thận với tên của các mô-đun và gói của mình. Cụ thể, tên gói và mô-đun cấp cao nhất của bạn phải là duy nhất. Nếu 49 được định nghĩa là một mô-đun con trong một gói, thì nó sẽ không che khuất mô-đun tích hợpLoại bỏ các quảng cáoVí dụ. Cấu trúc nhập khẩu của bạnMặc dù có thể tổ chức quá trình nhập của bạn bằng cách sử dụng thư mục hiện tại cũng như bằng cách thao tác với 103 và thậm chí là 102, quá trình này thường không theo quy tắc và dễ xảy ra lỗi. Để xem một ví dụ điển hình, hãy xem xét ứng dụng sau 5Ứng dụng sẽ tạo lại cấu trúc tệp đã cho bằng cách tạo thư mục và tệp trống. Tệp 112 chứa tập lệnh chính và 113 là mô-đun thư viện có một số chức năng để xử lý tệp. Sau đây là một ví dụ về đầu ra từ ứng dụng, trong trường hợp này bằng cách chạy nó trong thư mục 114 6Hai tệp mã nguồn cũng như tệp 115 được tạo tự động được tạo lại bên trong một thư mục mới có tên là 116Bây giờ hãy xem mã nguồn. Chức năng chính của ứng dụng được xác định trong 112 7Trong các dòng 12 đến 16, bạn đọc đường dẫn gốc từ dòng lệnh. Trong ví dụ trên bạn sử dụng dấu chấm, có nghĩa là thư mục hiện tại. Đường dẫn này sẽ được sử dụng làm 118 của hệ thống phân cấp tệp mà bạn sẽ tạo lạiCông việc thực tế xảy ra ở dòng 19 đến 23. Trước tiên, bạn tạo một đường dẫn duy nhất, 119, đây sẽ là gốc của hệ thống phân cấp tệp mới của bạn. Sau đó, bạn lặp qua tất cả các đường dẫn bên dưới bản gốc 118 và tạo lại chúng dưới dạng các tệp trống bên trong hệ thống phân cấp tệp mớiĐể thao tác với các đường dẫn như thế này, 121 trong thư viện tiêu chuẩn khá hữu ích. Để biết thêm chi tiết về cách nó được sử dụng, hãy xem Mô-đun 121 của Python 3. Thuần hóa hệ thống tập tinTrên dòng 26, bạn gọi 123. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về bài kiểm tra 124 ở dòng 25 sau. Bây giờ, bạn nên biết rằng biến đặc biệt 125 có giá trị 126 bên trong các tập lệnh, nhưng nó lấy tên của mô-đun bên trong các mô-đun đã nhập. Để biết thêm thông tin về 125, hãy xem Xác định hàm chính trong Python và Điều gì sẽ xảy ra nếu tên == “chính” Làm trong Python?Lưu ý rằng bạn nhập 128 trên dòng 8. Mô-đun thư viện này chứa hai chức năng tiện ích 8 129 sử dụng bộ đếm để tìm đường dẫn chưa tồn tại. Trong ứng dụng, bạn sử dụng nó để tìm một thư mục con duy nhất để sử dụng làm 119 của hệ thống phân cấp tệp được tạo lại. Tiếp theo, 131 đảm bảo rằng tất cả các thư mục cần thiết đã được tạo trước khi tạo một tệp trống bằng cách sử dụng 132Hãy xem lại việc nhập 128 9Nó trông khá ngây thơ. Tuy nhiên, khi dự án phát triển, dòng này sẽ khiến bạn đau đầu. Mặc dù bạn nhập 128 từ dự án 114, việc nhập là tuyệt đối. nó không bắt đầu bằng dấu chấm. Điều này có nghĩa là phải tìm thấy 128 trong đường dẫn nhập để quá trình nhập hoạt độngMay mắn thay, thư mục chứa tập lệnh hiện tại luôn nằm trong đường dẫn nhập của Python, vì vậy hiện tại nó hoạt động tốt. Tuy nhiên, nếu dự án của bạn đạt được một số lực kéo, thì nó có thể được sử dụng theo những cách khác Ví dụ: ai đó có thể muốn nhập tập lệnh vào Jupyter Notebook và chạy tập lệnh từ đó. Hoặc họ có thể muốn sử dụng lại thư viện 128 trong một dự án khác. Họ thậm chí có thể tạo một tệp thực thi bằng PyInstaller để phân phối dễ dàng hơn. Thật không may, bất kỳ tình huống nào trong số này đều có thể tạo ra sự cố khi nhập 128Để xem ví dụ, bạn có thể làm theo hướng dẫn PyInstaller và tạo điểm vào cho ứng dụng của mình. Thêm một thư mục bổ sung bên ngoài thư mục ứng dụng của bạn 10Trong thư mục bên ngoài, tạo tập lệnh điểm vào, 139 11Tập lệnh này sẽ nhập 123 từ tập lệnh gốc của bạn và chạy nó. Lưu ý rằng 123 không chạy khi 114 được nhập vì thử nghiệm 124 trên dòng 25 trong 112. Điều đó có nghĩa là bạn cần chạy 123 một cách rõ ràngVề lý thuyết, điều này sẽ hoạt động tương tự như chạy ứng dụng trực tiếp 12Tại sao nó không hoạt động? Vấn đề là khi khởi động ứng dụng bằng 139, bạn đã thay đổi vị trí của tập lệnh hiện tại, do đó thay đổi đường dẫn nhập. 128 không còn trên đường dẫn nhập, vì vậy không thể nhập hoàn toànMột giải pháp khả thi là thay đổi đường dẫn nhập của Python 13Điều này hoạt động vì đường dẫn nhập bao gồm thư mục chứa 112 và 113. Vấn đề với phương pháp này là đường dẫn nhập của bạn có thể rất lộn xộn và khó hiểuTrên thực tế, bạn đang tạo lại một tính năng của các phiên bản Python đầu tiên được gọi là nhập tương đối ngầm định. Chúng đã bị xóa khỏi ngôn ngữ bởi PEP 328 với lý do sau
Một giải pháp khác là sử dụng nhập tương đối thay thế. Thay đổi quá trình nhập trong 112 như sau 14Giờ đây, bạn có thể bắt đầu ứng dụng của mình thông qua tập lệnh nhập cảnh 15Thật không may, bạn không còn có thể gọi ứng dụng trực tiếp 16Vấn đề là các lần nhập tương đối được giải quyết khác nhau trong các tập lệnh so với các mô-đun đã nhập. Tất nhiên, bạn có thể quay lại và khôi phục quá trình nhập tuyệt đối trước khi chạy tập lệnh trực tiếp hoặc thậm chí bạn có thể thực hiện một số động tác nhào lộn 153 để nhập tệp hoàn toàn hoặc tương đối tùy thuộc vào những gì hoạt độngThậm chí còn có một bản hack bị xử phạt chính thức để làm cho hoạt động nhập tương đối trong các tập lệnh. Thật không may, điều này cũng buộc bạn phải thay đổi 102 trong hầu hết các trường hợp. Trích lời Raymond Hettinger
Thật vậy, một giải pháp tốt hơn—và ổn định hơn—là sử dụng cùng với hệ thống nhập và đóng gói của Python và cài đặt dự án của bạn dưới dạng gói cục bộ bằng cách sử dụng 155Loại bỏ các quảng cáoTạo và cài đặt gói cục bộKhi bạn cài đặt một gói từ PyPI, gói đó có sẵn cho tất cả các tập lệnh trong môi trường của bạn. Tuy nhiên, bạn cũng có thể cài đặt các gói từ máy tính cục bộ của mình và chúng cũng sẽ được cung cấp theo cách tương tự Tạo một gói cục bộ không liên quan đến nhiều chi phí. Đầu tiên, tạo các tệp 156 và 157 tối thiểu trong thư mục 114 bên ngoài 17Về lý thuyết, 159 và 160 có thể là bất cứ thứ gì bạn thích. Tuy nhiên, chúng sẽ được sử dụng bởi 155 khi đề cập đến gói của bạn, vì vậy bạn nên chọn các giá trị dễ nhận biết và không xung đột với các gói khác mà bạn sử dụngMột mẹo là cung cấp cho tất cả các gói cục bộ như vậy một tiền tố chung như 162 hoặc tên người dùng của bạn. 163 nên liệt kê thư mục hoặc các thư mục chứa mã nguồn của bạn. Sau đó, bạn có thể cài đặt gói cục bộ bằng cách sử dụng 155 18Lệnh này sẽ cài đặt gói vào hệ thống của bạn. Sau đó, 114 sẽ được tìm thấy trên đường dẫn nhập của Python, nghĩa là bạn có thể sử dụng nó ở bất cứ đâu mà không phải lo lắng về thư mục tập lệnh, quá trình nhập tương đối hoặc các biến chứng khác. Tùy chọn 166 có nghĩa là có thể chỉnh sửa, tùy chọn này rất quan trọng vì tùy chọn này cho phép bạn thay đổi mã nguồn của gói mà không cần cài đặt lạiGhi chú. Loại tệp thiết lập này hoạt động rất tốt khi bạn tự làm việc với các dự án. Tuy nhiên, nếu bạn định chia sẻ mã với người khác thì bạn nên thêm một số thông tin khác vào tệp thiết lập của mình Để biết thêm chi tiết về các tệp thiết lập, hãy xem Cách xuất bản Gói Python mã nguồn mở lên PyPI Giờ đây, 114 đã được cài đặt trên hệ thống của bạn, bạn có thể sử dụng câu lệnh nhập sau 19Điều này sẽ hoạt động bất kể bạn kết thúc cuộc gọi ứng dụng của mình như thế nào Mẹo. Trong mã của riêng bạn, bạn nên tách biệt các tập lệnh và thư viện một cách có ý thức. Đây là một quy tắc tốt
Bạn có thể có mã mà bạn muốn tự chạy và nhập từ các tập lệnh khác. Trong trường hợp đó, thường đáng để cấu trúc lại mã của bạn để bạn chia phần chung thành một mô-đun thư viện Mặc dù nên tách biệt các tập lệnh và thư viện, nhưng tất cả các tệp Python đều có thể được thực thi và nhập. Trong phần sau, bạn sẽ tìm hiểu thêm về cách tạo các mô-đun xử lý tốt cả hai Gói không gian tênCác mô-đun và gói Python có liên quan rất chặt chẽ với các tệp và thư mục. Điều này khiến Python khác biệt với nhiều ngôn ngữ lập trình khác, trong đó các gói chỉ hoạt động như các không gian tên mà không thực thi cách tổ chức mã nguồn. Xem các cuộc thảo luận trong PEP 402 để biết ví dụ Các gói không gian tên đã có sẵn trong Python kể từ phiên bản 3. 3. Chúng ít phụ thuộc vào hệ thống phân cấp tệp cơ bản. Đặc biệt, các gói không gian tên có thể được chia thành nhiều thư mục. Gói không gian tên được tạo tự động nếu bạn có một thư mục chứa tệp 47 nhưng không có tệp 66. Xem PEP 420 để được giải thích chi tiếtGhi chú. Nói chính xác, các gói không gian tên ẩn đã được giới thiệu trong Python 3. 3. Trong các phiên bản trước của Python, bạn có thể tạo các gói không gian tên theo cách thủ công theo một số cách không tương thích khác nhau. PEP 420 thống nhất và đơn giản hóa các phương pháp trước đó Để hiểu rõ hơn về lý do tại sao các gói không gian tên có thể hữu ích, hãy thử triển khai một. Như một ví dụ thúc đẩy, bạn sẽ có một cách khác để giải quyết vấn đề trong Mẫu phương thức xuất xưởng và triển khai của nó trong Python. được cung cấp một đối tượng 170, bạn muốn chuyển đổi nó thành một trong số các biểu diễn chuỗi. Nói cách khác, bạn muốn tuần tự hóa các đối tượng 170Để cụ thể hơn, bạn muốn triển khai mã hoạt động giống như thế này >>> 40Giả sử rằng bạn may mắn và bắt gặp một triển khai của bên thứ ba cho một số định dạng mà bạn cần sắp xếp theo thứ tự và nó được tổ chức dưới dạng gói không gian tên 41Tệp 172 chứa mã có thể tuần tự hóa một đối tượng thành định dạng JSON 42Giao diện bộ nối tiếp này có một chút hạn chế, nhưng nó sẽ đủ để chứng minh cách các gói không gian tên hoạt động Tệp 173 chứa một 174 tương tự có thể chuyển đổi một đối tượng thành XML 43Lưu ý rằng cả hai lớp này đều triển khai cùng một giao diện với các phương thức 175, 176 và 177Sau đó, bạn tạo một lớp 170 có thể sử dụng các bộ nối tiếp này 44Một 170 được xác định bởi ID, tiêu đề và nghệ sĩ của nó. Lưu ý rằng 180 không cần biết nó chuyển đổi sang định dạng nào vì nó sử dụng giao diện chung được xác định trước đóGiả sử rằng bạn đã cài đặt gói 181 của bên thứ ba, bạn có thể sử dụng nó như sau>>> 45Bằng cách cung cấp các đối tượng nối tiếp khác nhau cho 180, bạn sẽ nhận được các bản trình bày khác nhau cho bài hát của mìnhGhi chú. Bạn có thể nhận được một 183 hoặc một 184 khi tự chạy mã. Điều này là do 181 không có trong đường dẫn nhập Python của bạn. Bạn sẽ sớm biết cách giải quyết vấn đề đóCàng xa càng tốt. Tuy nhiên, bây giờ bạn nhận ra rằng bạn cũng cần chuyển đổi các bài hát của mình sang biểu diễn YAML, không được hỗ trợ trong thư viện của bên thứ ba. Nhập sự kỳ diệu của các gói không gian tên. bạn có thể thêm 186 của riêng mình vào gói 181 mà không cần chạm vào thư viện của bên thứ baĐầu tiên, tạo một thư mục trên hệ thống tệp cục bộ của bạn có tên là 181. Điều quan trọng là tên của thư mục phải khớp với tên của gói không gian tên mà bạn đang tùy chỉnh 46Trong tệp 189, bạn xác định 186 của riêng mình. Bạn căn cứ vào gói 191, gói này phải được cài đặt từ PyPI 47Vì YAML và JSON có các định dạng khá giống nhau nên bạn có thể sử dụng lại hầu hết việc triển khai của 192 48Lưu ý rằng 186 dựa trên 192, được nhập từ chính 181. Vì cả 196 và 197 đều là một phần của cùng một gói không gian tên, bạn thậm chí có thể sử dụng nhập tương đối. 198Tiếp tục ví dụ trên, bây giờ bạn cũng có thể chuyển đổi bài hát sang YAML >>> 49Cũng giống như các gói và mô-đun thông thường, các gói không gian tên phải được tìm thấy trên đường dẫn nhập Python. Nếu bạn đang làm theo các ví dụ trước, thì bạn có thể đã gặp sự cố với việc Python không tìm thấy 181. Trong mã thực tế, bạn sẽ sử dụng 155 để cài đặt thư viện của bên thứ ba, do đó, nó sẽ tự động nằm trong đường dẫn của bạnGhi chú. Trong ví dụ ban đầu, việc lựa chọn bộ nối tiếp được thực hiện linh hoạt hơn. Bạn sẽ thấy cách sử dụng các gói không gian tên theo mẫu phương thức xuất xưởng thích hợp sau này Bạn cũng nên đảm bảo rằng thư viện cục bộ của mình có sẵn như một gói thông thường. Như đã giải thích ở trên, bạn có thể thực hiện việc này bằng cách chạy Python từ thư mục thích hợp hoặc bằng cách sử dụng 155 để cài đặt thư viện cục bộ.Trong ví dụ này, bạn đang kiểm tra cách tích hợp gói bên thứ ba giả mạo với gói cục bộ của mình. Nếu 402 là một gói thực, thì bạn sẽ tải xuống từ PyPI bằng cách sử dụng 155. Vì điều này là không thể, bạn có thể mô phỏng nó bằng cách cài đặt 402 cục bộ giống như bạn đã làm trong ví dụ 114 trước đóNgoài ra, bạn có thể gây rối với đường dẫn nhập của mình. Đặt các thư mục 402 và 407 trong cùng một thư mục, sau đó tùy chỉnh đường dẫn Python của bạn như sau>>> 10Giờ đây, bạn có thể sử dụng tất cả các bộ nối tiếp mà không phải lo lắng về việc chúng được xác định trong gói của bên thứ ba hay cục bộ Loại bỏ các quảng cáoHướng dẫn phong cách nhập khẩuPEP 8, hướng dẫn kiểu Python, có một số đề xuất về nhập. Như mọi khi với Python, giữ cho mã của bạn vừa có thể đọc được vừa có thể bảo trì là một điều quan trọng cần cân nhắc. Dưới đây là một số quy tắc chung về cách tạo kiểu cho hàng nhập của bạn
409 và 410 là những công cụ tuyệt vời để thực thi một phong cách nhất quán đối với hàng nhập của bạnĐây là một ví dụ về phần nhập bên trong gói trình đọc nguồn cấp Python thực 11Lưu ý cách nhóm này làm cho các phụ thuộc của mô-đun này rõ ràng. 411 và 412 cần được cài đặt trên hệ thống. Nói chung, bạn có thể cho rằng thư viện tiêu chuẩn có sẵn. Việc tách nhập khẩu từ bên trong gói của bạn cung cấp cho bạn một số tổng quan về các phụ thuộc nội bộ của mã của bạnCó những trường hợp nên bẻ cong các quy tắc này một chút. Bạn đã thấy rằng nhập tương đối có thể là một giải pháp thay thế cho việc tổ chức phân cấp gói. Sau này, bạn sẽ thấy trong một số trường hợp, bạn có thể di chuyển quá trình nhập vào định nghĩa hàm để phá vỡ các chu kỳ nhập như thế nào Nhập tài nguyênĐôi khi, bạn sẽ có mã phụ thuộc vào tệp dữ liệu hoặc các tài nguyên khác. Trong các tập lệnh nhỏ, đây không phải là vấn đề—bạn có thể chỉ định đường dẫn đến tệp dữ liệu của mình và tiếp tục Tuy nhiên, nếu tệp tài nguyên quan trọng đối với gói của bạn và bạn muốn phân phối gói của mình cho những người dùng khác, thì một số thách thức sẽ phát sinh
Đã có một số nỗ lực giải quyết những thách thức này, bao gồm cả 416. Tuy nhiên, với việc đưa 417 vào thư viện chuẩn trong Python 3. 7, hiện có một cách tiêu chuẩn để xử lý các tệp tài nguyênGiới thiệu >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 417 417 cấp quyền truy cập vào tài nguyên trong các gói. Trong ngữ cảnh này, tài nguyên là bất kỳ tệp nào nằm trong gói có thể nhập. Tệp có thể tương ứng hoặc không tương ứng với tệp vật lý trên hệ thống tệpĐiều này có một vài lợi thế. Bằng cách sử dụng lại hệ thống nhập, bạn sẽ có cách xử lý nhất quán hơn với các tệp bên trong các gói của mình. Nó cũng cho phép bạn truy cập dễ dàng hơn vào các tệp tài nguyên trong các gói khác. Các tài liệu tổng hợp nó độc đáo
417 đã trở thành một phần của thư viện chuẩn trong Python 3. 7. Tuy nhiên, trên các phiên bản Python cũ hơn, một cổng sau có sẵn dưới dạng 421. Để sử dụng backport, hãy cài đặt nó từ PyPI 12Backport tương thích với Python 2. 7 cũng như Python 3. 4 và các phiên bản mới hơn Có một yêu cầu khi sử dụng 417. các tệp tài nguyên của bạn phải có sẵn bên trong một gói thông thường. Gói không gian tên không được hỗ trợ. Trong thực tế, điều này có nghĩa là tệp phải nằm trong thư mục chứa tệp 66Ví dụ đầu tiên, giả sử bạn có tài nguyên bên trong một gói như thế này 13 66 chỉ là một tệp trống cần thiết để chỉ định 425 như một gói thông thườngSau đó, bạn có thể sử dụng 426 và 427 để mở tệp văn bản và tệp nhị phân tương ứng>>> 14 426 và 427 tương đương với 430 tích hợp với tham số 431 được đặt lần lượt là 432 và 433. Các chức năng thuận tiện để đọc văn bản hoặc tệp nhị phân trực tiếp cũng có sẵn như 434 và 435. Xem tài liệu chính thức để biết thêm thông tinGhi chú. Để liên tục quay lại sử dụng backport trên các phiên bản Python cũ hơn, bạn có thể nhập 417 như sau 15Xem phần mẹo và thủ thuật của hướng dẫn này để biết thêm thông tin Phần còn lại của phần này sẽ hiển thị một số ví dụ phức tạp về việc sử dụng tệp tài nguyên trong thực tế Loại bỏ các quảng cáoVí dụ. Sử dụng tệp dữ liệuLà một ví dụ đầy đủ hơn về việc sử dụng tệp dữ liệu, bạn sẽ thấy cách triển khai chương trình đố vui dựa trên dữ liệu dân số của Liên hợp quốc. Đầu tiên, tạo gói 437 và tải xuống 438 từ trang web của Liên hợp quốc 16Mở tệp CSV và xem dữ liệu 17Mỗi dòng chứa dân số của một quốc gia trong một năm nhất định và một biến thể nhất định, cho biết loại kịch bản nào được sử dụng để chiếu. Tệp chứa dự báo dân số cho đến năm 2100 Hàm sau đọc tệp này và chọn ra tổng dân số của mỗi quốc gia cho một 439 và 440 nhất định 18Các dòng được đánh dấu cho biết cách sử dụng 417 để mở tệp dữ liệu. Để biết thêm thông tin về cách làm việc với tệp CSV, hãy xem Đọc và ghi tệp CSV bằng PythonHàm trên trả về một từ điển có số dân >>> 19Bạn có thể thực hiện bất kỳ điều thú vị nào với từ điển dân số này, bao gồm phân tích và trực quan hóa. Tại đây, bạn sẽ tạo một trò chơi đố vui yêu cầu người dùng xác định quốc gia nào trong nhóm đông dân nhất. Chơi trò chơi sẽ giống như thế này 30Các chi tiết của việc triển khai nằm quá xa chủ đề của hướng dẫn này, vì vậy chúng sẽ không được thảo luận ở đây. Tuy nhiên, bạn có thể mở rộng phần bên dưới để xem mã nguồn hoàn chỉnh Mã nguồn của bài kiểm tra dân sốHiển thị/Ẩn Bài kiểm tra dân số bao gồm hai chức năng, một chức năng đọc dữ liệu dân số như bạn đã làm ở trên và một chức năng chạy bài kiểm tra thực tế 31Lưu ý rằng ở dòng 24, bạn cũng kiểm tra xem ________ 2442 có nhỏ hơn ________ 2443 không. Các vị trí có 442 trong số 443 trở lên không phải là quốc gia thích hợp, mà là các tập hợp như 446, 447, v.v.Ví dụ. Thêm biểu tượng vào GUI TkinterKhi xây dựng giao diện người dùng đồ họa (GUI), bạn thường cần bao gồm các tệp tài nguyên như biểu tượng. Ví dụ sau đây cho thấy cách bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng 417. Ứng dụng cuối cùng sẽ trông khá cơ bản, nhưng nó sẽ có biểu tượng tùy chỉnh cũng như hình minh họa trên nút Tạm biệtVí dụ sử dụng Tkinter, một gói GUI có sẵn trong thư viện chuẩn. Nó dựa trên hệ thống cửa sổ Tk, ban đầu được phát triển cho ngôn ngữ lập trình Tcl. Có nhiều gói GUI khác có sẵn cho Python. Nếu bạn đang sử dụng một ứng dụng khác, thì bạn có thể thêm các biểu tượng vào ứng dụng của mình bằng các ý tưởng tương tự như những ý tưởng được trình bày ở đây Trong Tkinter, hình ảnh được xử lý bởi lớp 449. Để tạo một 449, bạn chuyển vào một đường dẫn đến một tệp hình ảnhHãy nhớ rằng, khi phân phối gói của bạn, bạn thậm chí không đảm bảo rằng các tệp tài nguyên sẽ tồn tại dưới dạng tệp vật lý trên hệ thống tệp. 417 giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp 452. Hàm này sẽ trả về đường dẫn đến tệp tài nguyên, tạo tệp tạm thời nếu cầnĐể đảm bảo mọi tệp tạm thời được dọn sạch đúng cách, bạn nên sử dụng 452 làm trình quản lý ngữ cảnh bằng từ khóa 454>>> 32Đối với ví dụ đầy đủ, giả sử bạn có hệ thống phân cấp tệp sau 33Nếu bạn muốn tự mình thử ví dụ, thì bạn có thể tải xuống các tệp này cùng với phần còn lại của mã nguồn được sử dụng trong hướng dẫn này bằng cách nhấp vào liên kết bên dưới Lấy mã nguồn. Nhấp vào đây để lấy mã nguồn mà bạn sẽ sử dụng để tìm hiểu về hệ thống nhập Python trong hướng dẫn này Mã được lưu trữ trong một tệp có tên đặc biệt 455. Tên này chỉ ra rằng tệp là điểm vào cho gói. Có tệp 455 cho phép gói của bạn được thực thi với 457 34Để biết thêm thông tin về cách gọi gói bằng 458, hãy xem Cách xuất bản Gói Python nguồn mở lên PyPIGUI được định nghĩa trong một lớp có tên là 459. Lưu ý rằng bạn sử dụng 417 để lấy đường dẫn của tệp hình ảnh 35Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách xây dựng GUI với Tkinter, hãy xem Lập trình GUI Python với Tkinter. Tài liệu chính thức cũng có một danh sách tài nguyên hay để bắt đầu và hướng dẫn tại TkDocs là một tài nguyên tuyệt vời khác cho biết cách sử dụng Tk trong các ngôn ngữ khác Ghi chú. Một nguyên nhân gây nhầm lẫn và thất vọng khi làm việc với hình ảnh trong Tkinter là bạn phải đảm bảo hình ảnh không bị thu gom rác. Do cách Python và Tk tương tác, trình thu gom rác trong Python (ít nhất là trong CPython) không đăng ký rằng hình ảnh được sử dụng bởi 461 và 462Để đảm bảo rằng hình ảnh được lưu giữ xung quanh, bạn nên thêm tham chiếu đến chúng theo cách thủ công. Bạn có thể xem các ví dụ về điều này trong đoạn mã trên ở dòng 18 và 31 Loại bỏ các quảng cáoNhập độngMột trong những tính năng xác định của Python là nó là một ngôn ngữ rất năng động. Mặc dù đôi khi đó là một ý tưởng tồi, nhưng bạn có thể thực hiện nhiều việc với chương trình Python khi nó đang chạy, bao gồm thêm thuộc tính vào lớp, xác định lại phương thức hoặc thay đổi chuỗi tài liệu của mô-đun. Chẳng hạn, bạn có thể thay đổi 463 để nó không làm gì cả>>> 36Về mặt kỹ thuật, bạn không định nghĩa lại 463. Thay vào đó, bạn đang xác định một 463 khác che khuất cái tích hợp sẵn. Để quay lại sử dụng 463 ban đầu, bạn có thể xóa tùy chỉnh của mình bằng 467. Nếu muốn, bạn có thể tạo bóng cho bất kỳ đối tượng Python nào được tích hợp trong trình thông dịchGhi chú. Trong ví dụ trên, bạn xác định lại 463 bằng hàm lambda. Bạn cũng có thể đã sử dụng một định nghĩa chức năng bình thường>>> 37Để tìm hiểu thêm về các hàm lambda, hãy xem Cách sử dụng các hàm Lambda của Python Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách nhập động trong Python. Với chúng, bạn sẽ không phải quyết định nhập nội dung gì cho đến khi chương trình của bạn đang chạy Sử dụng >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 469Cho đến giờ, bạn đã sử dụng từ khóa 44 của Python để nhập các mô-đun và gói một cách rõ ràng. Tuy nhiên, toàn bộ máy móc nhập khẩu có sẵn trong gói 469 và điều này cho phép bạn thực hiện việc nhập khẩu của mình linh hoạt hơn. Đoạn script sau hỏi người dùng tên của một mô-đun, nhập mô-đun đó và in chuỗi tài liệu của nó 38 472 trả về một đối tượng mô-đun mà bạn có thể liên kết với bất kỳ biến nào. Sau đó, bạn có thể coi biến đó là một mô-đun được nhập thường xuyên. Bạn có thể sử dụng kịch bản như thế này 39Trong mỗi trường hợp, mô-đun được nhập động bởi 472Ví dụ. Phương thức xuất xưởng với các gói không gian tênNghĩ lại ví dụ về serializers trước đó. Với 181 được triển khai dưới dạng gói không gian tên, bạn có khả năng thêm các bộ nối tiếp tùy chỉnh. Trong ví dụ ban đầu từ hướng dẫn trước, các bộ nối tiếp được cung cấp thông qua một nhà máy sản xuất bộ nối tiếp. Sử dụng 469, bạn có thể làm điều gì đó tương tựThêm mã sau vào gói không gian tên 181 cục bộ của bạn 30Nhà máy 477 có thể tự động tạo bộ nối tiếp dựa trên tham số 478 và sau đó, 479 có thể áp dụng bộ nối tiếp cho bất kỳ đối tượng nào triển khai phương thức 180Nhà máy đưa ra một số giả định mạnh mẽ về cách đặt tên của cả mô-đun và lớp chứa các bộ nối tiếp riêng lẻ. Trong phần tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về kiến trúc plugin cho phép linh hoạt hơn Bây giờ bạn có thể tạo lại ví dụ trước đó như sau >>> 31Trong trường hợp này, bạn không cần phải nhập rõ ràng từng bộ nối tiếp nữa. Thay vào đó, bạn chỉ định tên của bộ nối tiếp bằng một chuỗi. Chuỗi thậm chí có thể được chọn bởi người dùng của bạn khi chạy Ghi chú. Trong một gói thông thường, bạn có thể đã triển khai 477 và 479 trong tệp 66. Điều đó sẽ cho phép bạn chỉ cần nhập 181 và sau đó gọi 485Tuy nhiên, các gói không gian tên không được phép sử dụng 66, vì vậy bạn cần triển khai các chức năng này trong một mô-đun riêng thay thếVí dụ cuối cùng cho thấy rằng bạn cũng nhận được một thông báo lỗi phù hợp nếu bạn cố gắng tuần tự hóa thành một định dạng chưa được triển khai Loại bỏ các quảng cáoVí dụ. Một gói pluginHãy xem một ví dụ khác về việc sử dụng nhập động. Bạn có thể sử dụng mô-đun sau để thiết lập kiến trúc plugin linh hoạt trong mã của mình. Điều này tương tự như ví dụ trước, trong đó bạn có thể cắm các bộ nối tiếp cho các định dạng khác nhau bằng cách thêm các mô-đun mới Một ứng dụng sử dụng plugin hiệu quả là công cụ trực quan hóa khám phá Keo. Keo có thể đọc được nhiều định dạng dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, nếu định dạng dữ liệu của bạn không được hỗ trợ thì bạn có thể viết trình tải dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình Bạn làm điều này bằng cách thêm một chức năng mà bạn trang trí và đặt ở một vị trí đặc biệt để Keo dễ dàng tìm thấy. Bạn không cần thay đổi bất kỳ phần nào của mã nguồn Keo. Xem tài liệu để biết tất cả các chi tiết Bạn có thể thiết lập kiến trúc plugin tương tự mà bạn có thể sử dụng trong các dự án của riêng mình. Trong kiến trúc, có hai cấp độ
Mô-đun 487 hiển thị kiến trúc plugin có các chức năng sau 32Các chức năng của nhà máy được sử dụng để thêm chức năng vào các gói plugin một cách thuận tiện. Bạn sẽ thấy một số ví dụ về cách chúng được sử dụng trong thời gian ngắn Xem xét tất cả các chi tiết của mã này nằm ngoài phạm vi của hướng dẫn này. Nếu quan tâm, bạn có thể xem cách triển khai bằng cách mở rộng phần bên dưới Mã nguồn hoàn chỉnh của plugin. pyHiện/Ẩn Đoạn mã sau cho thấy việc triển khai 488 được mô tả ở trên 33Việc triển khai này được đơn giản hóa một chút. Đặc biệt, nó không thực hiện bất kỳ xử lý lỗi rõ ràng nào. Kiểm tra dự án PyPlugs để triển khai đầy đủ hơn Bạn có thể thấy rằng 489 sử dụng 490 để tải động các plugin. Ngoài ra, 491 sử dụng 492 để liệt kê tất cả các plugin có sẵn trong một gói nhất địnhHãy xem xét một số ví dụ về cách sử dụng plugin. Ví dụ đầu tiên là gói 493 mà bạn có thể sử dụng để thêm nhiều lời chào khác nhau vào ứng dụng của mình. Kiến trúc plugin đầy đủ chắc chắn là quá mức cần thiết cho ví dụ này, nhưng nó cho thấy cách thức hoạt động của các pluginGiả sử bạn có gói 493 sau 34Mỗi mô-đun 493 xác định một hàm nhận một đối số 159. Lưu ý cách tất cả chúng được đăng ký làm plugin bằng trình trang trí 497 35Để tìm hiểu thêm về các công cụ trang trí và cách chúng được sử dụng, hãy xem Primer on Python Decorators Ghi chú. Để đơn giản hóa việc khám phá và nhập plugin, tên của mỗi plugin dựa trên tên của mô-đun chứa nó thay vì tên chức năng. Điều này hạn chế bạn chỉ có một plugin cho mỗi tệp Để hoàn tất việc thiết lập 493 dưới dạng gói plugin, bạn có thể sử dụng các chức năng ban đầu trong 487 để thêm chức năng cho chính gói 493 36Bây giờ bạn có thể sử dụng 101 và 102 như sau>>> 37Lưu ý rằng 101 tự động phát hiện tất cả các plugin có sẵn trong góiBạn cũng có thể linh hoạt hơn trong việc chọn plugin để gọi. Trong ví dụ sau, bạn chọn ngẫu nhiên plugin. Tuy nhiên, bạn cũng có thể chọn một plugin dựa trên tệp cấu hình hoặc đầu vào của người dùng >>> 38Để khám phá và gọi các plugin khác nhau, bạn cần nhập chúng. Hãy xem nhanh cách 487 xử lý việc nhập. Công việc chính được thực hiện ở hai chức năng sau bên trong 488 39 489 trông có vẻ đơn giản. Nó sử dụng 469 để nhập một mô-đun. Nhưng có một vài điều cũng xảy ra trong nền
491 khám phá tất cả các plugin trong một gói. Đây là cách nó hoạt động
Hãy kết thúc phần này với phiên bản cuối cùng của gói không gian tên serializers. Một vấn đề nổi bật là nhà máy 477 đã đưa ra các giả định mạnh mẽ về việc đặt tên cho các lớp bộ nối tiếp. Bạn có thể làm cho điều này linh hoạt hơn bằng cách sử dụng pluginĐầu tiên, thêm một dòng đăng ký từng bộ nối tiếp. Đây là một ví dụ về cách nó được thực hiện trong bộ nối tiếp 197 70Tiếp theo, cập nhật 114 để sử dụng 487 71Bạn triển khai 477 bằng cách sử dụng 117 vì điều đó sẽ tự động khởi tạo từng bộ nối tiếp. Với việc tái cấu trúc này, các bộ tuần tự hóa hoạt động giống như trước đó. Tuy nhiên, bạn có thể linh hoạt hơn trong việc đặt tên cho các lớp serializer của mìnhĐể biết thêm thông tin về cách sử dụng plugin, hãy xem PyPlugs trên PyPI và các Trình cắm. Thêm tính linh hoạt vào bản trình bày Ứng dụng của bạn từ PyCon 2019 Loại bỏ các quảng cáoHệ thống nhập PythonBạn đã thấy nhiều cách để tận dụng hệ thống nhập của Python. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu thêm một chút về những gì diễn ra ở hậu trường khi các mô-đun và gói được nhập Như với hầu hết các phần của Python, hệ thống nhập có thể được tùy chỉnh. Bạn sẽ thấy một số cách mà bạn có thể thay đổi hệ thống nhập, bao gồm tự động tải xuống các gói bị thiếu từ PyPI và nhập các tệp dữ liệu như thể chúng là các mô-đun Nhập nội bộChi tiết về hệ thống nhập Python được mô tả trong tài liệu chính thức. Ở cấp độ cao, có ba điều xảy ra khi bạn nhập một mô-đun (hoặc gói). mô-đun là
Đối với các thao tác nhập thông thường—những thao tác được thực hiện với câu lệnh 44—cả ba bước diễn ra tự động. Tuy nhiên, khi bạn sử dụng 469, chỉ có hai bước đầu tiên là tự động. Bạn cần tự liên kết mô-đun với một biến hoặc không gian tênChẳng hạn, các phương pháp nhập và đổi tên 53 sau đây gần như tương đương>>> 72Tất nhiên, trong mã bình thường, bạn nên chọn cái trước Một điều cần lưu ý là, ngay cả khi bạn chỉ nhập một thuộc tính từ mô-đun, toàn bộ mô-đun sẽ được tải và thực thi. Phần còn lại của nội dung mô-đun không bị ràng buộc với không gian tên hiện tại. Một cách để chứng minh điều này là xem cái được gọi là bộ đệm mô-đun >>> 73 121 hoạt động như một bộ đệm mô-đun. Nó chứa các tham chiếu đến tất cả các mô-đun đã được nhậpBộ đệm mô-đun đóng một vai trò rất quan trọng trong hệ thống nhập Python. Nơi đầu tiên Python tìm kiếm các mô-đun khi thực hiện nhập là trong 121. Nếu một mô-đun đã có sẵn, thì nó sẽ không được tải lạiĐây là một tối ưu hóa tuyệt vời, nhưng nó cũng là một điều cần thiết. Nếu các mô-đun được tải lại mỗi khi chúng được nhập, thì bạn có thể gặp phải tình trạng không nhất quán trong một số trường hợp nhất định, chẳng hạn như khi mã nguồn cơ bản thay đổi trong khi tập lệnh đang chạy Nhớ lại đường dẫn nhập mà bạn đã thấy trước đó. Về cơ bản, nó cho Python biết nơi tìm kiếm các mô-đun. Tuy nhiên, nếu Python tìm thấy một mô-đun trong bộ đệm mô-đun, thì nó sẽ không bận tâm tìm kiếm đường dẫn nhập cho mô-đun Ví dụ. Singletons như các mô-đunTrong lập trình hướng đối tượng, một singleton là một lớp có nhiều nhất một thể hiện. Mặc dù có thể triển khai các singleton trong Python, nhưng thay vào đó, hầu hết các cách sử dụng tốt các singleton có thể được xử lý bởi các mô-đun. Bạn có thể tin tưởng bộ đệm mô-đun để khởi tạo một lớp chỉ một lần Ví dụ: hãy quay lại dữ liệu dân số của Liên hợp quốc mà bạn đã xem trước đó. Mô-đun sau định nghĩa một lớp bao bọc dữ liệu dân số 74Đọc dữ liệu từ đĩa mất một thời gian. Vì bạn không muốn tệp dữ liệu thay đổi, nên bạn khởi tạo lớp khi bạn tải mô-đun. Tên của lớp bắt đầu bằng dấu gạch dưới để cho người dùng biết rằng họ không nên sử dụng nó Bạn có thể sử dụng đơn lẻ 123 để tạo biểu đồ Matplotlib hiển thị dự báo dân số cho các quốc gia đông dân nhất>>> 75Điều này tạo ra một biểu đồ như sau Lưu ý rằng việc tải dữ liệu tại thời điểm nhập là một loại phản mẫu. Lý tưởng nhất là bạn muốn hàng nhập khẩu của mình không có tác dụng phụ nhất có thể. Cách tiếp cận tốt hơn là tải dữ liệu một cách lười biếng khi bạn cần. Bạn có thể làm điều này khá tao nhã bằng cách sử dụng các thuộc tính. Mở rộng phần sau để xem ví dụ Tải dữ liệu dân số một cách lười biếngHiển thị/Ẩn Việc triển khai lười biếng của 124 lưu trữ dữ liệu dân số trong 125 lần đầu tiên nó được đọc. Thuộc tính 126 xử lý bộ đệm dữ liệu này 76Bây giờ dữ liệu sẽ không được tải khi nhập. Thay vào đó, nó sẽ được nhập vào lần đầu tiên bạn truy cập từ điển 127. Để biết thêm thông tin về các thuộc tính và khái niệm tổng quát hơn về bộ mô tả, hãy xem Bộ mô tả Python. Một lời giới thiệuLoại bỏ các quảng cáoTải lại mô-đunBộ đệm mô-đun có thể hơi khó chịu khi bạn đang làm việc trong trình thông dịch tương tác. Tải lại một mô-đun sau khi bạn thay đổi nó không phải là chuyện nhỏ. Ví dụ: hãy xem mô-đun sau 77Là một phần của quá trình thử nghiệm và gỡ lỗi mô-đun này, bạn nhập nó vào bảng điều khiển Python >>> 78Giả sử bạn nhận ra rằng bạn có một lỗi trong mã của mình, vì vậy bạn cập nhật tệp 128 trong trình chỉnh sửa của mình 79Returning to your console, you import the updated module to see the effect of your fix >>> 78Tại sao câu trả lời vẫn là 129? . vì Python đã nhập 130 trước đó, nên không có lý do gì để tải lại mô-đun mặc dù bạn vừa thay đổi nóGiải pháp đơn giản nhất cho vấn đề này là thoát khỏi bảng điều khiển Python và khởi động lại nó. Điều này buộc Python cũng phải xóa bộ đệm mô-đun của nó >>> 01Tuy nhiên, khởi động lại trình thông dịch không phải lúc nào cũng khả thi. You might be in a more complicated session that has taken you a long time to set up. If that’s the case, then you can use 131 to reload a module instead>>> 02Note that 132 requires a module object, not a string like 472 does. Also, be aware that 132 has some caveats. In particular, variables referring to objects within a module are not re-bound to new objects when that module is reloaded. See the documentation for more detailsFinders and LoadersYou saw earlier that creating modules with the same name as standard libraries can create problems. For example, if you have a file named 135 in Python’s import path, then you won’t be able to import 49 from the standard libraryThis isn’t always the case, though. Create a file named 137 with the following content 03Next, open a Python interpreter and import this new module >>> 04Something weird happened. It doesn’t seem like Python imported your new 138 module. Instead, it imported the 138 module from the standard library. Why are the standard library modules behaving inconsistently? You can get a hint by inspecting the modules>>> 05You can see that 49 is imported from a file, whereas 138 is some kind of built-in module. It seems that built-in modules aren’t shadowed by local onesNote. The built-in modules are compiled into the Python interpreter. Typically, they’re foundational modules like 142, 143, and 138. Which modules are built in depends on your Python interpreter, but you can find their names in 145Let’s dig even deeper into Python’s import system. This will also show why built-in modules aren’t shadowed by local ones. There are several steps involved when importing a module
You can extend the Python import system by implementing your own finder and, if necessary, your own loader. You’ll see a more useful example of a finder later. For now, you’ll learn how to do basic (and possibly silly) customizations of the import system 147 controls which finders are called during the import process>>> 06First, note that this answers the question from earlier. built-in modules aren’t shadowed by local modules because the built-in finder is called before the import path finder, which finds local modules. Second, note that you can customize 147 to your likingTo quickly mess up your Python session, you can remove all finders >>> 07Vì không có công cụ tìm, Python không thể tìm hoặc nhập các mô-đun mới. However, Python can still import modules that are already in the module cache since it looks there before calling any finders In the example above, 469 was already loaded under the hood before you cleared the list of finders. If you really want to make your Python session completely unusable, then you can also clear the module cache, 121The following is a slightly more useful example. You’ll write a finder that prints a message to the console identifying the module being imported. The example shows how to add your own finder, although it doesn’t actually attempt to find a module 08All finders must implement a 151 class method, which should try to find a given module. There are three ways that 151 can terminate
155 in một thông báo tới bảng điều khiển và sau đó trả về một cách rõ ràng 153 để chỉ ra rằng những người tìm kiếm khác nên tìm ra cách thực sự nhập mô-đunGhi chú. Vì Python hoàn toàn trả về 153 từ bất kỳ hàm hoặc phương thức nào mà không có 158 rõ ràng, bạn có thể bỏ qua dòng 9. Tuy nhiên, trong trường hợp này, tốt nhất là thêm vào 159 để làm rõ rằng 155 không tìm thấy mô-đunBằng cách chèn 155 trước vào danh sách công cụ tìm, bạn sẽ có một danh sách đang chạy gồm tất cả các mô-đun đang được nhập>>> 09Ví dụ: bạn có thể thấy rằng việc nhập 162 sẽ kích hoạt việc nhập một số mô-đun khác mà 162 phụ thuộc vào. Lưu ý rằng tùy chọn dài dòng cho trình thông dịch Python, 164, cung cấp thông tin tương tự và nhiều, nhiều hơn nữaVí dụ khác, giả sử bạn đang thực hiện nhiệm vụ loại bỏ thế giới của các biểu thức thông thường. (Bây giờ, tại sao bạn lại muốn một thứ như vậy? Cụm từ thông dụng thật tuyệt. ) Bạn có thể triển khai công cụ tìm sau cấm mô-đun biểu thức chính quy 165 20Nâng cao một 183 đảm bảo rằng không có công cụ tìm nào sau này trong danh sách công cụ tìm sẽ được thực thi. Điều này thực sự ngăn bạn sử dụng các biểu thức thông thường trong Python>>> 21Mặc dù bạn chỉ đang nhập 162, nhưng mô-đun đó đang nhập 165 ở hậu trường, vì vậy sẽ xảy ra lỗiVí dụ. Tự động cài đặt từ PyPIVì hệ thống nhập của Python đã khá mạnh mẽ và hữu ích, nên có nhiều cách để làm rối tung nó hơn là mở rộng nó theo cách hữu ích. Tuy nhiên, ví dụ sau có thể hữu ích trong một số trường hợp Chỉ mục gói Python (PyPI) là cửa hàng pho mát duy nhất của bạn để tìm các gói và mô-đun của bên thứ ba. Đây cũng là nơi mà các gói tải xuống của 155Trong các hướng dẫn Real Python khác, bạn có thể đã xem hướng dẫn sử dụng 170 để cài đặt các mô-đun và gói của bên thứ ba mà bạn cần để làm theo cùng với các ví dụ. Sẽ thật tuyệt nếu Python tự động cài đặt các mô-đun còn thiếu cho bạn phải không?Cảnh báo. Trong hầu hết các trường hợp, sẽ không tuyệt lắm nếu Python tự động cài đặt các mô-đun. Chẳng hạn, trong hầu hết các cài đặt sản xuất, bạn muốn kiểm soát môi trường của mình. Hơn nữa, tài liệu cảnh báo không nên sử dụng 155 theo cách nàyĐể tránh làm rối cài đặt Python của bạn, bạn chỉ nên sử dụng mã này trong các môi trường mà bạn không ngại xóa hoặc cài đặt lại Công cụ tìm sau cố gắng cài đặt các mô-đun bằng cách sử dụng 155 22Compared to the finders you saw earlier, this one is slightly more complicated. By putting this finder last in the list of finders, you know that if you call 173, then the module won’t be found on your system. The job of 151 is therefore just to do the 175. If the installation works, then the module spec will be created and returnedTry to use the 176 library without installing it yourself>>> 23Normally, 177 would’ve raised a 183, but in this case 176 is installed and importedWhile the 173 seemingly works, there are some challenges with this approach. One major problem is that the import name of a module doesn’t always correspond to its name on PyPI. For example, the Real Python feed reader is called 181 on PyPI, but the import name is simply 182Using 173 to import and install 182 ends up installing the wrong package>>> 24This could have disastrous consequences for your project One situation in which automatic installations can be quite helpful is when you’re running Python in the cloud with more limited control over your environment, such as when you’re running Jupyter-style notebooks at Google Colaboratory. The Colab notebook environment is great for doing cooperative data exploration A typical notebook comes with many data science packages installed, including NumPy, Pandas, and Matplotlib, and you can add new packages with 155. But you can also activate automatic installationSince 186 isn’t available locally on the Colab server, the code is copied into the first cell of the notebookExample. Import Data FilesThe final example in this section is inspired by Aleksey Bilogur’s great blog post Import Almost Anything in Python. An Intro to Module Loaders and Finders. You’ve already seen how to use 417 to import datafiles. Here, you’ll instead implement a custom loader that can import a CSV file directlyEarlier, you worked with a huge CSV file with population data. To make the custom loader example more manageable, consider the following smaller 188 file 25The first line is a header naming three fields, and the following two rows of data each contain information about an employee. For more information about working with CSV files, check out Reading and Writing CSV Files in Python Your goal in this section is to write a finder and a loader that allow you to import the CSV file directly so that you can write code like the following >>> 26The job of the finder will be to search for and recognize CSV files. The loader’s job will be to import the CSV data. Often, you can implement finders and corresponding loaders in one common class. That’s the approach you’ll take here 27There’s quite a bit of code in this example. Luckily, most of the work is done in 151 and 190. Let’s look at them in more detailAs you saw earlier, 151 is responsible for finding the module. In this case, you’re looking for CSV files, so you create a filename with a 192 suffix. 159 contains the full name of the module that is imported. For example, if you use 194, then 159 will be 196. In this case, the filename will be 188For top-level imports, 198 will be 153. In that case, you look for the CSV file in the full import path, which will include the current working directory. Nếu bạn đang nhập tệp CSV trong một gói, thì 198 sẽ được đặt thành đường dẫn hoặc nhiều đường dẫn của gói. If you find a matching CSV file, then a module spec is returned. This module spec tells Python to load the module using 301The CSV data is loaded by 190. You can use 303 from the standard library to do the actual parsing of the file. Like most things in Python, modules are backed by dictionaries. By adding the CSV data to 304, you make it available as attributes of the moduleFor instance, adding 305 to the module dictionary on line 44 allows you to list the field names in the CSV file as follows>>> 28In general, CSV field names can contain spaces and other characters that aren’t allowed in Python attribute names. Before adding the fields as attributes on the module, you sanitize the field names using a regular expression. This is done in 306 starting on line 51You can see an example of this effect in the 307 field name above. If you look at the original CSV file, then you’ll see that the header says 308 with a space instead of an underscoreBy hooking this 301 into the Python import system, you get a fair bit of functionality for free. For example, the module cache will make sure that the data file is loaded only onceImport Tips and TricksTo round out this tutorial, you’ll see a few tips about how to handle certain situations that come up from time to time. You’ll see how to deal with missing packages, cyclical imports, and even packages stored inside ZIP files Handle Packages Across Python VersionsSometimes you need to deal with packages that have different names depending on the Python version. You’ve already seen one example of this. 417 has only been available since Python 3. 7. In earlier versions of Python, you need to install and use 421 insteadAs long as the different versions of the package are compatible, you can handle this by renaming the package with 312 15In the rest of the code, you can refer to 313 and not worry about whether you’re using 417 or 421Normally, it’s easiest to use a 153 statement to figure out which version to use. Another option is to inspect the version of the Python interpreter. However, this may add some maintenance cost if you need to update the version numbersYou could rewrite the previous example as follows 00This would use 417 on Python 3. 7 and newer while falling back to 421 on older versions of Python. See the 319 project for good and future-proof advice on how to check which Python version is runningHandle Missing Packages. Use an AlternativeThe following use case is closely related to the previous example. Assume there’s a compatible reimplementation of a package. The reimplementation is better optimized, so you want to use it if it’s available. However, the original package is more easily available and also delivers acceptable performance One such example is 320, which is an optimized version of 321 from the standard library. You can handle these preferences the same way you handled different package names earlier 01This will use 320 if it’s available and fall back to 321 if notAnother similar example is the UltraJSON package, an ultrafast JSON encoder and decoder that can be used as a replacement for 196 in the standard library 02By renaming 325 to 196, you don’t have to worry about which package was actually importedHandle Missing Packages. Use a Mock InsteadA third, related example is adding a package that provides a nice-to-have feature that’s not strictly necessary for your app. Again, this can be solved by adding 153 to your imports. The extra challenge is how you will replace the optional package if it’s not availableFor a concrete example, say that you’re using Colorama to add colored text in the console. Colorama mainly consists of special string constants that add color when printed >>> 03Thật không may, màu sắc không hiển thị trong ví dụ trên. In your terminal it’ll look something like this Before you start using Colorama colors, you should call 328. Setting 329 to 330 means that the color directives will be automatically reset at the end of the string. It’s a useful setting if you want to color just one line at a timeIf you’d rather have all your output be (for example) blue, then you can let 329 be 332 and add 333 to the beginning of your script. The following colors are available>>> 04You can also use 334 to control the style of your text. You can choose between 335, 336, and 337Finally, 338 provides codes for controlling the position of the cursor. You can use it to display the progress or status of a running script. The following example displays a countdown from 339 05Note how the counter stays in place instead of printing on separate lines as it normally would Let’s get back to the task at hand. For many applications, adding color to your console output is cool but not critical. Để tránh thêm một phần phụ thuộc khác vào ứng dụng của mình, bạn chỉ muốn sử dụng Colorama nếu ứng dụng này có sẵn trên hệ thống và không làm hỏng ứng dụng nếu ứng dụng không có To do this, you can take inspiration from testing and its use of mocks. A mock can substitute for another object while allowing you to control its behavior. Here’s a naïve attempt at mocking Colorama >>> 06This doesn’t quite work, because 340 is represented by a string that messes up your output. Instead, you want to create an object that always renders as the empty stringIt’s possible to change the return value of 177 on 342 objects. However, in this case, it’s more convenient to write your own mock 07 343 is an empty string that will also return the empty string when it’s called. This effectively gives us a reimplementation of Colorama, just without the colorsThe final trick is that 344 returns itself, so that all colors, styles, and cursor movements that are attributes on 345, 346, 347, and 348 are mocked as wellThe 349 module is designed to be a drop-in replacement for Colorama, so you can update the countdown example using search and replace 08If you run this script on a system in which Colorama isn’t available, then it’ll still work, but it may not look as nice With Colorama installed, you should see the same results as earlier Import Scripts as ModulesOne difference between scripts and library modules is that scripts typically do something, whereas libraries provide functionality. Both scripts and libraries live inside regular Python files, and as far as Python is concerned, there’s no difference between them Instead, the difference is in how the file is meant to be used. should it be executed with 350 or imported with 351 inside another script?Sometimes you’ll have a module that works as both a script and a library. You could try to refactor your module into two different files One example of this in the standard library is the 196 package. Bạn thường sử dụng nó như một thư viện, nhưng nó cũng đi kèm với một tập lệnh có thể chỉnh sửa các tệp JSON. Assume you have the following 353 file 09Vì JSON thường chỉ được đọc bởi máy móc nên nhiều tệp JSON không được định dạng theo kiểu có thể đọc được. In fact, it’s quite common for JSON files to consist of one very long line of text 354 is a script that uses the 196 library to format JSON in a more readable fashion 10Now the structure of the JSON file becomes much less complicated to grasp. Bạn có thể sử dụng tùy chọn 356 để sắp xếp các khóa theo thứ tự bảng chữ cáiMặc dù việc chia nhỏ tập lệnh và thư viện là một phương pháp hay, nhưng Python có một thành ngữ giúp có thể coi một mô-đun vừa là tập lệnh vừa là thư viện cùng một lúc. Như đã lưu ý trước đó, giá trị của biến mô-đun 125 đặc biệt được đặt trong thời gian chạy dựa trên việc mô-đun được nhập hay chạy dưới dạng tập lệnhHãy thử nghiệm nó. Tạo tập tin sau 11Nếu bạn chạy tệp này, thì bạn sẽ thấy rằng 125 được đặt thành giá trị đặc biệt 126 12Tuy nhiên, nếu bạn nhập mô-đun, thì 125 được đặt thành tên của mô-đun>>> 13Hành vi này được tận dụng trong mẫu sau 14Hãy sử dụng điều này trong một ví dụ lớn hơn. Với nỗ lực giúp bạn luôn trẻ trung, tập lệnh sau sẽ thay thế bất kỳ độ tuổi “già” nào ( 361 trở lên) bằng 129 15Bạn có thể chạy tập lệnh này dưới dạng tập lệnh và nó sẽ tương tác làm cho độ tuổi bạn nhập trẻ hơn 16Bạn cũng có thể sử dụng mô-đun làm thư viện có thể nhập. Bài kiểm tra 124 ở dòng 12 đảm bảo rằng không có tác dụng phụ khi bạn nhập thư viện. Chỉ các chức năng 364 và 365 được xác định. Ví dụ, bạn có thể sử dụng thư viện này như sau>>> 17Nếu không có sự bảo vệ của thử nghiệm 124, quá trình nhập sẽ kích hoạt 367 tương tác và khiến cho việc sử dụng 368 làm thư viện trở nên rất khó khănChạy tập lệnh Python từ tệp ZIPMột tính năng hơi khó hiểu của Python là nó có thể chạy các tập lệnh được đóng gói thành các tệp ZIP. Ưu điểm chính của điều này là bạn có thể phân phối một gói đầy đủ dưới dạng một tệp Tuy nhiên, lưu ý rằng điều này vẫn yêu cầu cài đặt Python trên hệ thống. Nếu bạn muốn phân phối ứng dụng Python của mình dưới dạng tệp thực thi độc lập, hãy xem Sử dụng PyInstaller để dễ dàng phân phối ứng dụng Python Nếu bạn cung cấp cho trình thông dịch Python một tệp ZIP, thì nó sẽ tìm tệp có tên 455 bên trong kho lưu trữ ZIP, giải nén và chạy tệp đó. Như một ví dụ cơ bản, tạo tệp 455 sau 18Điều này sẽ in một tin nhắn khi bạn chạy nó 19Bây giờ hãy thêm nó vào kho lưu trữ ZIP. Bạn có thể làm điều này trên dòng lệnh 20Trên Windows, thay vào đó, bạn có thể sử dụng trỏ và nhấp. Chọn tệp trong File Explorer, sau đó nhấp chuột phải và chọn Gửi đến → thư mục đã nén (zipped) Vì 126 không phải là một cái tên mang tính mô tả nhiều nên bạn đã đặt tên cho tệp ZIP là 372. Bây giờ bạn có thể gọi nó trực tiếp bằng Python 21Lưu ý rằng tập lệnh của bạn biết rằng nó nằm bên trong 372. Hơn nữa, gốc của tệp ZIP của bạn được thêm vào đường dẫn nhập của Python để tập lệnh của bạn có thể nhập các mô-đun khác trong cùng một tệp ZIPNghĩ lại ví dụ trước đó mà bạn đã tạo một bài kiểm tra dựa trên dữ liệu dân số. Có thể phân phối toàn bộ ứng dụng này dưới dạng một tệp ZIP. 417 sẽ đảm bảo tệp dữ liệu được trích xuất từ kho lưu trữ ZIP khi cầnỨng dụng bao gồm các tệp sau 22Bạn có thể thêm chúng vào tệp ZIP giống như cách bạn đã làm ở trên. Tuy nhiên, Python đi kèm với một công cụ có tên là 375 hợp lý hóa quy trình đóng gói các ứng dụng vào kho lưu trữ ZIP. Bạn sử dụng nó như sau 23Lệnh này về cơ bản thực hiện hai việc. nó tạo ra một điểm vào và đóng gói ứng dụng của bạn Hãy nhớ rằng bạn cần tệp 455 làm điểm vào bên trong kho lưu trữ ZIP của mình. Nếu bạn cung cấp cho tùy chọn 458 thông tin về cách bắt đầu ứng dụng của bạn, thì 375 sẽ tạo tệp này cho bạn. Trong ví dụ này, 455 được tạo trông như thế này 24 455 này được đóng gói, cùng với nội dung của thư mục 381, vào một kho lưu trữ ZIP có tên là 382. The 383 suffix signals that this is a Python file wrapped into a ZIP archiveGhi chú. By default, 375 doesn’t compress any files. It only packages them into a single file. You can tell 375 to compress the files as well by adding the 386 optionHowever, this feature is available only in Python 3. 7 and later. See the 375 documentation for more informationOn Windows, 383 files should already be registered as Python files. On Mac and Linux, you can have 375 create executable files by using the 390 interpreter option and specifying which interpreter to use 25The 390 option adds a shebang ( 392) that tells the operating system how to run the file. Additionally, it makes the 383 file executable so that you can run the file just by typing its name 26Notice the 394 in front of the filename. Đây là một thủ thuật điển hình trên Mac và Linux để chạy các tệp thực thi trong thư mục hiện tại. If you move the file to a directory on your 395, or if you’re using Windows, then you should be able to use only the filename. 382Note. On Python 3. 6 and older, the previous command will fail with a message saying that it couldn’t find the population data resource in the 437 directory. This is due to a limitation in 398A workaround is to supply the absolute path to 382. On Mac and Linux, you can do this with the following trick 27The 300 command expands to the path of the current directoryLet’s close this section by looking at a nice effect of using 417. Remember that you used the following code to open the data file 28A more common way to open data files is to locate them based on your module’s 413 attribute 29This approach usually works well. However, it falls apart when your application is packed into a ZIP file 30Your data file is inside the ZIP archive, so 430 isn’t able to open it. 417, on the other hand, will extract your data to a temporary file before opening itHandle Cyclical ImportsA cyclical import happens when you have two or more modules importing each other. More concretely, imagine that the module 305 uses 306 and the module 307 similarly imports 305Python’s import system is to some extent designed to handle import cycles. For instance, the following code—while not very useful—runs fine 31Trying to import 305 in the interactive interpreter imports 307 as well>>> 32Note that 307 is imported in the middle of the import of 305, precisely at the 306 statement in the source code of 305. The reason this doesn’t end up in endless recursion is our old friend the module cacheWhen you type 315, a reference to 305 is added to the module cache even before 305 is loaded. When 307 tries to import 305 later, it simply uses the reference in the module cacheYou can also have modules that do something slightly more useful. If you define attributes and functions in your modules, then it all still works 33Importing 305 works the same as before>>> 32The issues associated with recursive imports start popping up when you actually use the other module at import time instead of just defining functions that will use the other module later. Add one line to 321 35Now Python gets confused by the import >>> 36The error message may seem a bit puzzling at first. Looking back at the source code, you can confirm that 130 is defined in the 305 moduleThe problem is that 130 isn’t defined in 305 at the time 307 gets imported. Consequently, 327 is used by the call to 328To add to the confusion, you’ll have no issues importing 307>>> 37By the time 307 calls 328, 305 is fully imported and 327 is well defined. As a final twist, because of the module cache you saw earlier, 315 might work if you do some other imports first>>> 38So how can you avoid being bogged down and confused by cyclical imports? Having two or more modules importing each other is often a sign that you can improve the design of your modules Often, the easiest time to fix cyclical imports is before you implement them. If you see cycles in your architecture sketches, have a closer look and try to break the cycles Tuy nhiên, đôi khi việc giới thiệu một chu kỳ nhập khẩu là hợp lý. As you saw above, this isn’t a problem so long as your modules define only attributes, functions, classes, and so on. The second tip—which is also good design practice—is to keep your modules free of side effects at import time If you really need modules with import cycles and side effects, there’s still another way out. do your imports locally inside functions Note that in the following code, 306 is done inside 328. This has two consequences. First, 307 is available only inside the 328 function. More importantly, the import doesn’t happen until you call 328 after 305 has been fully imported 39Now there are no issues importing and using 305>>> 40Notice that 307 is, in fact, not imported until you call 328. For another perspective on cyclical imports, see Fredrik Lundh’s classic noteProfile ImportsOne concern when importing several modules and packages is that it will add to the startup time of your script. Depending on your application, this may or may not be critical Since the release of Python 3. 7, you’ve had a quick way of knowing how much time it takes to import packages and modules. Python 3. 7 supports the 344 command-line option, which measures and prints how much time each module takes to import 41The 345 column shows the cumulative time of import (in microseconds) on a per-package basis. You can read the listing as follows. Python spent 346 microseconds to fully import 347, which involved importing 138, 49, and the C implementation 350 as wellThe 351 column shows the time it took to import only the given module, excluding any recursive imports. You can see that 138 took 353 microseconds to import, 49 took 355, 350 took 357, and the import of 347 itself took 359 microseconds. All in all, this adds up to a cumulative time of 346 microseconds (within rounding errors)Have a look at the 361 example from the Colorama section 42In this example, importing 349 took almost 0. 013 seconds. Most of that time was spent importing Colorama and its dependencies. The 351 column shows the import time excluding nested importsFor an extreme example, consider the 124 singleton from earlier. Because it’s loading a big data file, it’s extremely slow to import. To test this, you can run 365 as a script with the 386 option 43In this case, it takes almost 2 seconds to import 124, of which about 1. 6 seconds are spent in the module itself, mainly for loading the data file 344 is a great tool for optimizing your imports. If you need to do more general monitoring and optimization of your code, then check out Python Timer Functions. Three Ways to Monitor Your CodeConclusionIn this tutorial, you’ve gotten to know the Python import system. Like many things in Python, it’s fairly straightforward to use for basic tasks like importing modules and packages. At the same time, the import system is quite complex, flexible, and extendable. You’ve learned several import-related tricks that you can take advantage of in your own code In this tutorial, you’ve learned how to
Throughout the tutorial, you’ve seen many links to further info. The most authoritative source on the Python import system is the official documentation
You can put your knowledge of Python imports to use by following along with the examples in this tutorial. Click the link below for access to the source code Lấy mã nguồn. Nhấp vào đây để lấy mã nguồn mà bạn sẽ sử dụng để tìm hiểu về hệ thống nhập Python trong hướng dẫn này Mark as Completed 🐍 Python Tricks 💌 Get a short & sweet Python Trick delivered to your inbox every couple of days. No spam ever. Unsubscribe any time. Được quản lý bởi nhóm Real Python Gửi cho tôi thủ thuật Python » Giới thiệu về Geir Arne Hjelle Geir Arne là một Pythonista cuồng nhiệt và là thành viên của nhóm hướng dẫn Real Python » Thông tin thêm về Geir ArneMỗi hướng dẫn tại Real Python được tạo bởi một nhóm các nhà phát triển để nó đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao của chúng tôi. Các thành viên trong nhóm đã làm việc trong hướng dẫn này là Aldren Brad Đan Joanna Gia-cốp Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Với quyền truy cập không giới hạn vào Python thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng nghìn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng các Pythonista chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng ngàn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bạn nghĩ sao? Đánh giá bài viết này Tweet Chia sẻ Chia sẻ EmailBài học số 1 hoặc điều yêu thích mà bạn đã học được là gì? Mẹo bình luận. Những nhận xét hữu ích nhất là những nhận xét được viết với mục đích học hỏi hoặc giúp đỡ các sinh viên khác. Nhận các mẹo để đặt câu hỏi hay và nhận câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến trong cổng thông tin hỗ trợ của chúng tôi |