Tên trăn sấm sét
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 sử dụng bộ máy nhập Python để hoạt động hiệu quả nhất. While all the code is shown in the tutorial, you can also download it by clicking the box below Get the Source Code. Click here to get the source code you’ll use to learn about the Python import system in this tutorial Basic Python >>> import math >>> dir() ['__annotations__', '__builtins__', ..., 'math'] >>> dir(math) ['__doc__', ..., 'nan', 'pi', 'pow', ...] 44Python code is organized into both modules and packages. This section will explain how they differ and how you can work with them Later in the tutorial, you’ll see some advanced and lesser-known uses of Python’s import system. However, let’s get started with the basics. importing modules and packages Remove adsModulesThe Python. org glossary defines module as follows
In practice, a module usually corresponds to one 47 file containing Python codeThe true power of modules is that they can be imported and reused in other code. Consider the following example >>>
In the first line, 48, you import the code in the 49 module and make it available to use. In the second line, you access the 50 variable within the 49 module. 49 is part of Python’s standard library, which means that it’s always available to import when you’re running 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 góiYou 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. Tuy nhiên, đây sẽ không phải là các gói thông thường, mà là một thứ gọi là gói không gian tên. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về chúng sauNói 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. Để hiển thị một vài ví dụ về hành vi này, bạn sẽ tạo một gói để nói 70 bằng một vài ngôn ngữ khác nhau. Gói này sẽ bao gồm các thư mục và tệp sau 1Mỗi tệp quốc gia in ra một lời chào, trong khi tệp 66 nhập có chọn lọc một số gói con và mô hình con. Nội dung chính xác của các tập tin như sau 3Lưu ý rằng 72 chỉ nhập khẩu 73 chứ không phải 74. Tương tự, 75 không nhập bất cứ thứ gì, trong khi 76 nhập 77 và 78 nhưng không nhập 79. Mỗi mô-đun quốc gia sẽ in lời chào khi được nhậpHãy chơi với gói 80 tại dấu nhắc tương tác để hiểu rõ hơn về cách hoạt động của các gói con và mô-đun con>>> 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 chung 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 biếnRemove adsNhập 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. However, relative imports are an alternative for organizing package hierarchies. Để biết thêm thông tin, hãy xem Nhập tuyệt đối và tương đối trong Python Đường dẫn nhập 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 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 những 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 hợpRemove adsThí 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 trực tuyến ________ 2124 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 một 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 sẽ thay đổi đường dẫn nhập. 128 không còn trên đường dẫn nhập nên không thể nhập hoàn toànOne possible solution is to change Python’s import path 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 hiểuTrong 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 155Remove adsTạo 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 nhiều đến 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 vấn đề phức tạp 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 Namespace PackagesCác 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. See the discussion in PEP 402 for examples 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 thủ công các gói không gian tên 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 pháp 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 tuần tự hóa này có một chút hạn chế, nhưng nó sẽ đủ để chứng minh cách thức hoạt động của các gói không gian tên 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 ________ 2183 hoặc một ________ 2184 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. If you were following along with the previous examples, then you might have had issues with Python not finding 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. Put the 402 and 407 directories inside the same folder, then customize your Python path as follows>>> 10Giờ đây, bạn có thể sử dụng tất cả các bộ nối tiếp mà không cần lo lắng về việc chúng được xác định trong gói của bên thứ ba hay cục bộ Remove adsHướng 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 các mục nhập từ bên trong gói 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 một định nghĩa hàm như thế nào để phá vỡ các chu kỳ nhập 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 quyền truy cập vào tài nguyên trong các gói được cung cấp. 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. To use the backport, install it from 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 66As a first example, assume you have resources inside a package like this 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 sẵn 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 Remove adsThí dụ. Sử dụng tệp dữ liệuLà một ví dụ đầy đủ hơn về việc sử dụng các 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 Source Code of Population QuizShow/Hide 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 31Note that on line 24, you also check that the 442 is less than 443. Locations with a 442 of 443 and above are not proper countries, but aggregates like 446, 447, and so onExample. Add Icons to Tkinter GUIsWhen building graphical user interfaces (GUIs), you often need to include resource files like icons. The following example shows how you can do that using 417. The final app will look quite basic, but it’ll have a custom icon as well as an illustration on the Goodbye buttonThe example uses Tkinter, which is a GUI package available in the standard library. It’s based on the Tk windowing system, originally developed for the Tcl programming language. There are many other GUI packages available for Python. If you’re using a different one, then you should be able add icons to your app using ideas similar to the ones presented here In Tkinter, images are handled by the 449 class. To create a 449, you pass in a path to an image fileRemember, when distributing your package, you’re not even guaranteed that resource files will exist as physical files on the file system. 417 solves this by providing 452. This function will return a path to the resource file, creating a temporary file if necessaryTo make sure any temporary files are cleaned up properly, you should use 452 as a context manager using the keyword 454>>> 32For the full example, assume you have the following file hierarchy 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 Get the Source Code. Click here to get the source code you’ll use to learn about the Python import system in this tutorial Mã được lưu trữ trong một tệp có tên đặc biệt 455. This name indicates that the file is the entry point for the package. 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 được 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 Remove adsNhập 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 học 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 472Thí dụ. Phương thức xuất xưởng với các gói không gian tênNghĩ lại ví dụ serializer từ 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 khá rõ ràng nếu bạn cố gắng tuần tự hóa thành một định dạng chưa được triển khai Remove adsThí 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 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 địnhLet’s look at some examples of how to use plugins. The first example is a 493 package that you can use to add many different greetings to your app. A full plugin architecture is definitely overkill for this example, but it shows how the plugins workAssume you have the following 493 package 34Each 493 module defines a function that takes one 159 argument. Note how they’re all registered as plugins using the 497 decorator 35To learn more about decorators and how they’re used, check out Primer on Python Decorators Note. To simplify the discovery and import of plugins, each plugin’s name is based on the name of the module that contains it instead of the function name. This restricts you to having only one plugin per file To finish setting up 493 as a plugin package, you can use the factory functions in 487 to add functionality to the 493 package itself 36You can now use 101 and 102 as follows>>> 37Note that 101 automatically discovers all the plugins that are available in the packageYou can also more dynamically choose which plugin to call. In the following example, you choose a plugin at random. However, you could also select a plugin based on a configuration file or user input >>> 38To discover and call the different plugins, you need to import them. Let’s have a quick look at how 487 handles imports. The main work is done in the following two functions inside 488 39 489 looks deceptively straightforward. It uses 469 to import a module. But there are a couple of things also happening in the background
491 discovers all the plugins within a package. Here’s how it works
Let’s end this section with a final version of the serializers namespace package. One outstanding issue was that the 477 factory made strong assumptions about the naming of the serializer classes. You can make this more flexible using pluginsFirst, add a line registering each of the serializers. Here is an example of how it’s done in the 197 serializer 70Next, update 114 to use 487 71You implement 477 using 117 since that will automatically instantiate each serializer. With this refactoring, the serializers work just the same as earlier. However, you have more flexibility in naming your serializer classesFor more information about using plugins, check out PyPlugs on PyPI and the Plug-ins. Adding Flexibility to Your Apps presentation from PyCon 2019 Remove adsThe Python Import SystemYou’ve seen many ways to take advantage of Python’s import system. In this section, you’ll learn a bit more about what happens behind the scenes as modules and packages are imported As with most parts of Python, the import system can be customized. You’ll see several ways that you can change the import system, including automatically downloading missing packages from PyPI and importing data files as if they were modules Import InternalsThe details of the Python import system are described in the official documentation. At a high level, three things happen when you import a module (or package). The module is
For the usual imports—those done with the 44 statement—all three steps happen automatically. When you use 469, however, only the first two steps are automatic. You need to bind the module to a variable or namespace yourselfFor instance, the following methods of importing and renaming 53 are roughly equivalent>>> 72Of course, in normal code you should prefer the former One thing to note is that, even when you import only one attribute from a module, the whole module is loaded and executed. The rest of the contents of the module just aren’t bound to the current namespace. One way to prove this is to have a look at what’s known as the module cache >>> 73 121 acts as a module cache. It contains references to all modules that have been importedThe module cache plays a very important role in the Python import system. The first place Python looks for modules when doing an import is in 121. If a module is already available, then it isn’t loaded againThis is a great optimization, but it’s also a necessity. If modules were reloaded each time they were imported, then you could end up with inconsistencies in certain situations, such as when the underlying source code changes while a script is running Recall the import path you saw earlier. It essentially tells Python where to search for modules. However, if Python finds a module in the module cache, then it won’t bother searching the import path for the module Example. Singletons as ModulesIn object-oriented programming, a singleton is a class with at most one instance. While it’s possible to implement singletons in Python, most good uses of singletons can be handled by modules instead. You can trust the module cache to instantiate a class only once As an example, let’s return to the United Nations population data you saw earlier. The following module defines a class wrapping the population data 74Reading the data from disk takes some time. Since you don’t expect the data file to change, you instantiate the class when you load the module. The name of the class starts with an underscore to indicate to users that they shouldn’t use it You can use the 123 singleton to create a Matplotlib graph showing the population projection for the most populous countries>>> 75This creates a chart like the following Note that loading the data at import time is a kind of antipattern. Ideally, you want your imports to be as free of side effects as possible. A better approach would be to load the data lazily when you need it. You can do this quite elegantly using properties. Expand the following section to see an example Lazily Loading Population DataShow/Hide The lazy implementation of 124 stores the population data in 125 the first time it’s read. Thuộc tính 126 xử lý bộ đệm dữ liệu này 76Now the data won’t be loaded at import time. Instead, it’ll be imported the first time you access the 127 dictionary. For more information about properties and the more general concept of descriptors, see Python Descriptors. An IntroductionRemove adsTải lại mô-đunThe module cache can be a little frustrating when you’re working in the interactive interpreter. It’s not trivial to reload a module after you change it. For example, take a look at the following module 77As part of testing and debugging this module, you import it in a Python console >>> 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 >>> 78Why is the answer still 129? The module cache is doing its (now frustrating) magic. since Python imported 130 earlier, it sees no reason to load the module again even though you just changed itThe most straightforward solution to this is to exit the Python console and restart it. This forces Python to clear its module cache as well >>> 01However, restarting the interpreter isn’t always feasible. 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 >>> 07Since there are no finders, Python can’t find or import new modules. 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
The 155 prints a message to the console and then explicitly returns 153 to indicate that other finders should figure out how to actually import the moduleNote. Since Python implicitly returns 153 from any function or method without an explicit 158, you can leave out line 9. However, in this case it’s good to include 159 to make it clear that 155 doesn’t find a moduleBy inserting 155 first in the list of finders, you get a running list of all modules being imported>>> 09You can, for instance, see that importing 162 triggers the import of several other modules that 162 depends on. Note that the verbose option to the Python interpreter, 164, gives the same information and much, much moreFor another example, say that you’re on a quest to rid the world of regular expressions. (Now, why would you want such a thing? Regular expressions are great. ) You could implement the following finder that bans the 165 regular expressions module 20Raising a 183 ensures that no finder later in the list of finders will be executed. This effectively stops you from using regular expressions in Python>>> 21Even though you’re importing only 162, that module is importing 165 behind the scenes, so an error is raisedExample. Automatically Install From PyPIBecause the Python import system is already quite powerful and useful, there are many more ways to mess it up than there are to extend it in a useful way. However, the following example can be useful in certain situations The Python Package Index (PyPI) is your one-stop cheese shop for finding third-party modules and packages. It’s also the place from which 155 downloads packagesIn other Real Python tutorials, you may have seen instructions to use 170 to install the third-party modules and packages you need for following along with examples. Wouldn’t it be great to have Python automatically install missing modules for you?Warning. In most cases, it really wouldn’t be great to have Python install modules automatically. For instance, in most production settings you want to stay in control of your environment. Furthermore, the documentation cautions against using 155 this wayTo avoid messing up your Python installation, you should play with this code only in environments that you wouldn’t mind deleting or reinstalling The following finder attempts to install modules using 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. Nhưng bạn cũng có thể kích hoạt cài đặt tự độngSince 186 isn’t available locally on the Colab server, the code is copied into the first cell of the notebookThí dụ. Import Data FilesVí dụ cuối cùng trong phần này được lấy cảm hứng từ bài đăng trên blog tuyệt vời của Aleksey Bilogur Nhập hầu hết mọi thứ bằng Python. Giới thiệu về Trình tải và Trình tìm mô-đun. Bạn đã biết cách sử dụng 417 để nhập tệp dữ liệu. Tại đây, thay vào đó, bạn sẽ triển khai trình tải tùy chỉnh có thể nhập trực tiếp tệp CSVTrước đó, bạn đã làm việc với một tệp CSV khổng lồ chứa dữ liệu dân số. Để làm cho ví dụ về trình tải tùy chỉnh dễ quản lý hơn, hãy xem xét tệp 188 nhỏ hơn sau đây 25Dòng đầu tiên là tiêu đề đặt tên cho ba trường và hai hàng dữ liệu tiếp theo, mỗi hàng chứa thông tin về một nhân viên. Để biết thêm thông tin về cách làm việc với tệp CSV, hãy xem Đọc và ghi tệp CSV bằng Python Mục tiêu của bạn trong phần này là viết một công cụ tìm và một trình tải cho phép bạn nhập tệp CSV trực tiếp để bạn có thể viết mã như sau >>> 26Công việc của công cụ tìm sẽ là tìm kiếm và nhận dạng các tệp CSV. Công việc của trình tải sẽ là nhập dữ liệu CSV. Thông thường, bạn có thể triển khai các trình tìm và trình tải tương ứng trong một lớp chung. Đó là cách tiếp cận bạn sẽ thực hiện ở đây 27Có khá nhiều mã trong ví dụ này. May mắn thay, hầu hết công việc được thực hiện trong 151 và 190. Hãy xem xét chúng chi tiết hơnNhư bạn đã thấy trước đó, 151 chịu trách nhiệm tìm mô-đun. Trong trường hợp này, bạn đang tìm tệp CSV, vì vậy bạn tạo tên tệp có hậu tố 192. 159 chứa tên đầy đủ của mô-đun được nhập. Ví dụ: nếu bạn sử dụng 194, thì 159 sẽ là 196. Trong trường hợp này, tên tệp sẽ là 188Đối với nhập cấp cao nhất, 198 sẽ là 153. Trong trường hợp đó, bạn tìm tệp CSV trong đường dẫn nhập đầy đủ, đường dẫn này sẽ bao gồm thư mục làm việc hiện tại. Nếu bạn đang nhập tệp CSV trong một gói thì 198 sẽ được đặt thành đường dẫn hoặc nhiều đường dẫn của gói. Nếu bạn tìm thấy tệp CSV phù hợp, thì thông số mô-đun sẽ được trả về. Thông số mô-đun này yêu cầu Python tải mô-đun bằng cách sử dụng 301Dữ liệu CSV được tải bởi 190. Bạn có thể sử dụng 303 từ thư viện chuẩn để thực hiện phân tích cú pháp tệp thực tế. Giống như hầu hết mọi thứ trong Python, các mô-đun được hỗ trợ bởi từ điển. Bằng cách thêm dữ liệu CSV vào 304, bạn cung cấp dữ liệu đó dưới dạng thuộc tính của mô-đunChẳng hạn, thêm 305 vào từ điển mô-đun ở dòng 44 cho phép bạn liệt kê các tên trường trong tệp CSV như sau>>> 28Nói chung, tên trường CSV có thể chứa khoảng trắng và các ký tự khác không được phép trong tên thuộc tính Python. Trước khi thêm các trường làm thuộc tính trên mô-đun, bạn làm sạch tên trường bằng biểu thức chính quy. Điều này được thực hiện trong 306 bắt đầu từ dòng 51Bạn có thể xem ví dụ về hiệu ứng này trong tên trường 307 ở trên. Nếu bạn xem tệp CSV gốc thì bạn sẽ thấy tiêu đề có nội dung 308 với dấu cách thay vì dấu gạch dướiBằng cách kết nối 301 này vào hệ thống nhập Python, bạn sẽ nhận được khá nhiều chức năng miễn phí. Ví dụ: bộ đệm mô-đun sẽ đảm bảo rằng tệp dữ liệu chỉ được tải một lầnMẹo và thủ thuật nhập khẩuĐể hoàn thiện hướng dẫn này, bạn sẽ thấy một số mẹo về cách xử lý các tình huống nhất định thỉnh thoảng xảy ra. Bạn sẽ thấy cách xử lý các gói bị thiếu, nhập theo chu kỳ và thậm chí cả các gói được lưu trữ bên trong tệp ZIP Xử lý các gói trên các phiên bản PythonĐôi khi bạn cần xử lý các gói có tên khác nhau tùy thuộc vào phiên bản Python. Bạn đã thấy một ví dụ về điều này. 417 chỉ khả dụng kể từ Python 3. 7. Trong các phiên bản Python cũ hơn, bạn cần cài đặt và sử dụng 421 để thay thếMiễn là các phiên bản khác nhau của gói tương thích, bạn có thể xử lý vấn đề này bằng cách đổi tên gói thành 312 15Trong phần còn lại của mã, bạn có thể tham khảo 313 và không cần lo lắng về việc bạn đang sử dụng 417 hay 421Thông thường, cách dễ nhất là sử dụng câu lệnh 153 để tìm ra phiên bản nào sẽ sử dụng. Một tùy chọn khác là kiểm tra phiên bản của trình thông dịch Python. Tuy nhiên, điều này có thể thêm một số chi phí bảo trì nếu bạn cần cập nhật số phiên bảnBạn có thể viết lại ví dụ trước như sau 00Điều này sẽ sử dụng 417 trên Python 3. 7 trở lên trong khi quay lại 421 trên các phiên bản Python cũ hơn. See the 319 project for good and future-proof advice on how to check which Python version is runningMua các gói bị thiếu. Sử dụng một thay thếTrường hợp sử dụng sau có liên quan chặt chẽ với ví dụ trước. Giả sử có một gói triển khai lại tương thích. Việc triển khai lại được tối ưu hóa tốt hơn, vì vậy bạn muốn sử dụng nó nếu có sẵn. Tuy nhiên, gói ban đầu có sẵn dễ dàng hơn và cũng mang lại hiệu suất chấp nhận được Một ví dụ như vậy là 320, đây là phiên bản được tối ưu hóa của 321 từ thư viện chuẩn. Bạn có thể xử lý các tùy chọn này giống như cách bạn đã xử lý các tên gói khác nhau trước đó 01Điều này sẽ sử dụng 320 nếu nó có sẵn và quay trở lại 321 nếu khôngMột ví dụ tương tự khác là gói UltraJSON, một bộ mã hóa và giải mã JSON cực nhanh có thể được sử dụng để thay thế cho 196 trong thư viện chuẩn 02Bằng cách đổi tên 325 thành 196, bạn không phải lo lắng về gói hàng nào thực sự được nhập khẩuMua các gói bị thiếu. Sử dụng Mock thay thếVí dụ thứ ba, có liên quan là thêm một gói cung cấp một tính năng tuyệt vời không thực sự cần thiết cho ứng dụng của bạn. Một lần nữa, điều này có thể được giải quyết bằng cách thêm 153 vào mục nhập của bạn. Thử thách bổ sung là bạn sẽ thay thế gói tùy chọn như thế nào nếu không có sẵnVí dụ cụ thể, giả sử bạn đang sử dụng Colorama để thêm văn bản có màu trong bảng điều khiển. Colorama chủ yếu bao gồm các hằng số chuỗi đặc biệt có thêm màu khi in >>> 03Thật không may, màu sắc không hiển thị trong ví dụ trên. Trong thiết bị đầu cuối của bạn, nó sẽ trông giống như thế này Trước khi bắt đầu sử dụng màu Colorama, bạn nên gọi cho 328. Đặt 329 thành 330 có nghĩa là các chỉ thị màu sẽ tự động được đặt lại ở cuối chuỗi. Đây là một cài đặt hữu ích nếu bạn chỉ muốn tô màu một dòng tại một thời điểmNếu bạn muốn tất cả đầu ra của mình (ví dụ) có màu xanh lam, thì bạn có thể để 329 là 332 và thêm 333 vào đầu tập lệnh của mình. Các màu sau đây có sẵn>>> 04Bạn cũng có thể sử dụng 334 để kiểm soát phong cách văn bản của mình. Bạn có thể chọn giữa 335, 336 và 337Cuối cùng, 338 cung cấp mã để kiểm soát vị trí của con trỏ. Bạn có thể sử dụng nó để hiển thị tiến trình hoặc trạng thái của tập lệnh đang chạy. Ví dụ sau hiển thị đếm ngược từ 339 05Lưu ý cách bộ đếm giữ nguyên vị trí thay vì in trên các dòng riêng biệt như bình thường Hãy trở lại với nhiệm vụ trong tầm tay. Đối với nhiều ứng dụng, việc thêm màu vào đầu ra bảng điều khiển của bạn rất thú vị nhưng không quan trọng. 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 Để làm điều này, bạn có thể lấy cảm hứng từ thử nghiệm và việc sử dụng mô phỏng. Một mô hình có thể thay thế cho một đối tượng khác đồng thời cho phép bạn kiểm soát hành vi của nó. Đây là một nỗ lực ngây thơ để chế nhạo Colorama >>> 06Điều này không thực sự hiệu quả, vì 340 được biểu thị bằng một chuỗi làm rối đầu ra của bạn. Thay vào đó, bạn muốn tạo một đối tượng luôn hiển thị dưới dạng chuỗi rỗngIt’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 08Nếu bạn chạy tập lệnh này trên hệ thống không có Colorama thì tập lệnh vẫn hoạt động nhưng có thể trông không đẹp bằng Khi cài đặt Colorama, bạn sẽ thấy kết quả giống như trước đó Nhập tập lệnh dưới dạng mô-đunOne difference between scripts and library modules is that scripts typically do something, whereas libraries provide functionality. Cả tập lệnh và thư viện đều nằm trong các tệp Python thông thường và đối với Python, không có sự khác biệt nào giữa chúng Thay vào đó, sự khác biệt là ở chỗ tệp được sử dụng như thế nào. nó nên được thực thi với 350 hay được nhập với 351 bên trong một tập lệnh khác?Đôi khi bạn sẽ có một mô-đun hoạt động như cả tập lệnh và thư viện. Bạn có thể thử cấu trúc lại mô-đun của mình thành hai tệp khác nhau Một ví dụ về điều này trong thư viện tiêu chuẩn là gói 196. 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. Giả sử bạn có tệp 353 sau 09Vì JSON thường chỉ được đọc bởi máy móc nên nhiều tệp JSON không được định dạng theo kiểu có thể đọc được. Trên thực tế, việc các tệp JSON bao gồm một dòng văn bản rất dài là điều khá phổ biến. 354 là tập lệnh sử dụng thư viện 196 để định dạng JSON theo cách dễ đọc hơn 10Bây giờ cấu trúc của tệp JSON trở nên dễ nắm bắt hơn nhiều. 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 cách thực hành tốt, 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 20On Windows, you can instead use point and click. 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. Hậu tố 383 báo hiệu rằng đây là tệp Python được gói trong kho lưu trữ ZIPGhi chú. Theo mặc định, 375 không nén bất kỳ tệp nào. Nó chỉ đóng gói chúng thành một tệp duy nhất. Bạn cũng có thể yêu cầu 375 nén các tệp bằng cách thêm tùy chọn 386Tuy nhiên, tính năng này chỉ khả dụng trong Python 3. 7 trở lên. Xem tài liệu 375 để biết thêm thông tinTrên Windows, các tệp 383 đã được đăng ký dưới dạng tệp Python. Trên Mac và Linux, bạn có thể yêu cầu 375 tạo các tệp thực thi bằng cách sử dụng tùy chọn trình thông dịch 390 và chỉ định trình thông dịch nào sẽ sử dụng 25Tùy chọn 390 thêm một shebang ( 392) cho hệ điều hành biết cách chạy tệp. Ngoài ra, nó làm cho tệp 383 có thể thực thi được để bạn có thể chạy tệp chỉ bằng cách nhập tên của nó 26Lưu ý 394 trước tên tệp. Đây là một thủ thuật điển hình trên Mac và Linux để chạy các tệp thực thi trong thư mục hiện tại. Nếu bạn di chuyển tệp vào một thư mục trên 395 của mình hoặc nếu bạn đang sử dụng Windows thì bạn chỉ có thể sử dụng tên tệp. 382Ghi chú. Trên Python 3. 6 trở lên, lệnh trước đó sẽ thất bại với thông báo nói rằng nó không thể tìm thấy tài nguyên dữ liệu dân số trong thư mục 437. Điều này là do một giới hạn trong 398Một cách giải quyết khác là cung cấp đường dẫn tuyệt đối tới 382. Trên Mac và Linux, bạn có thể làm điều này bằng thủ thuật sau 27Lệnh 300 mở rộng đến đường dẫn của thư mục hiện tạiHãy kết thúc phần này bằng cách xem xét một hiệu ứng tuyệt vời khi sử dụng 417. Hãy nhớ rằng bạn đã sử dụng đoạn mã sau để mở tệp dữ liệu 28Một cách phổ biến hơn để mở tệp dữ liệu là xác định vị trí của chúng dựa trên thuộc tính 413 của mô-đun của bạn 29Cách tiếp cận này thường hoạt động tốt. Tuy nhiên, nó sẽ bị hỏng khi ứng dụng của bạn được đóng gói thành tệp ZIP 30Tệp dữ liệu của bạn nằm trong kho lưu trữ ZIP nên 430 không thể mở tệp đó. Mặt khác, 417 sẽ trích xuất dữ liệu của bạn thành một tệp tạm thời trước khi mở tệp đóNhập khẩu theo chu kỳ thương mạiNhập theo chu kỳ xảy ra khi bạn có hai hoặc nhiều mô-đun nhập lẫn nhau. Cụ thể hơn, hãy tưởng tượng rằng mô-đun 305 sử dụng 306 và mô-đun 307 nhập khẩu tương tự 305Hệ thống nhập Python ở một mức độ nào đó được thiết kế để xử lý các chu kỳ nhập. Chẳng hạn, đoạn mã sau—mặc dù không hữu dụng lắm—chạy tốt 31Cố gắng nhập 305 trong trình thông dịch tương tác cũng nhập 307>>> 32Lưu ý rằng 307 được nhập vào giữa quá trình nhập của 305, chính xác tại câu lệnh 306 trong mã nguồn của 305. Lý do điều này không kết thúc trong đệ quy vô tận là người bạn cũ của chúng tôi bộ đệm mô-đunKhi bạn nhập 315, một tham chiếu đến 305 sẽ được thêm vào bộ nhớ cache của mô-đun ngay cả trước khi tải 305. Khi 307 cố gắng nhập 305 sau đó, nó chỉ cần sử dụng tham chiếu trong bộ đệm mô-đunBạn cũng có thể có các mô-đun làm điều gì đó hữu ích hơn một chút. Nếu bạn xác định các thuộc tính và chức năng trong các mô-đun của mình, thì tất cả vẫn hoạt động 33Nhập 305 hoạt động giống như trước đây>>> 32Các sự cố liên quan đến nhập đệ quy bắt đầu xuất hiện khi bạn thực sự sử dụng mô-đun khác tại thời điểm nhập thay vì chỉ xác định các hàm sẽ sử dụng mô-đun khác sau này. Thêm một dòng vào 321 35Bây giờ Python bị nhầm lẫn khi nhập >>> 36Thông báo lỗi lúc đầu có vẻ hơi khó hiểu. Nhìn lại mã nguồn, bạn có thể xác nhận rằng 130 được định nghĩa trong mô-đun 305Vấn đề là 130 không được xác định trong 305 tại thời điểm 307 được nhập. Do đó, 327 được sử dụng bởi lệnh gọi tới 328Thêm vào sự nhầm lẫn, bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi nhập 307>>> 37Vào thời điểm 307 gọi 328, 305 được nhập đầy đủ và 327 được xác định rõ. Cuối cùng, do bộ đệm mô-đun mà bạn đã thấy trước đó, 315 có thể hoạt động nếu bạn thực hiện một số thao tác nhập khác trước>>> 38Vậy làm thế nào bạn có thể tránh bị sa lầy và bối rối bởi việc nhập khẩu theo chu kỳ? Thông thường, thời gian dễ dàng nhất để khắc phục các lần nhập theo chu kỳ là trước khi bạn triển khai chúng. Nếu bạn thấy các chu kỳ trong bản phác thảo kiến trúc của mình, hãy xem xét kỹ hơn và cố gắng phá vỡ các chu kỳ đó Tuy nhiên, đôi khi việc đưa ra một chu kỳ nhập khẩu là hợp lý. Như bạn đã thấy ở trên, đây không phải là vấn đề miễn là các mô-đun của bạn chỉ định nghĩa các thuộc tính, hàm, lớp, v.v. Mẹo thứ hai—cũng là một phương pháp thiết kế tốt—là giữ cho các mô-đun của bạn không có tác dụng phụ khi nhập Nếu bạn thực sự cần các mô-đun có chu kỳ nhập và tác dụng phụ, thì vẫn còn một lối thoát khác. thực hiện nhập cục bộ của bạn bên trong các chức năng Lưu ý rằng trong đoạn mã sau, 306 được thực hiện bên trong 328. Điều này có hai hậu quả. Đầu tiên, 307 chỉ khả dụng bên trong hàm 328. Quan trọng hơn, quá trình nhập không diễn ra cho đến khi bạn gọi 328 sau khi 305 đã được nhập hoàn toàn 39Bây giờ không có vấn đề gì khi nhập và sử dụng 305>>> 40Lưu ý rằng trên thực tế, 307 không được nhập cho đến khi bạn gọi 328. Để có góc nhìn khác về nhập khẩu theo chu kỳ, hãy xem ghi chú kinh điển của Fredrik LundhNhập hồ sơMột mối quan tâm khi nhập một số mô-đun và gói là nó sẽ thêm vào thời gian khởi động tập lệnh của bạn. Tùy thuộc vào ứng dụng của bạn, điều này có thể hoặc không quan trọng Kể từ khi phát hành Python 3. 7, bạn đã có một cách nhanh chóng để biết cần bao nhiêu thời gian để nhập các gói và mô-đun. Trăn 3. 7 hỗ trợ tùy chọn dòng lệnh 344, đo lường và in lượng thời gian mỗi mô-đun cần để nhập 41Cột 345 hiển thị thời gian nhập tích lũy (tính bằng micrô giây) trên cơ sở từng gói. Bạn có thể đọc danh sách như sau. Python đã dành 346 micro giây để nhập đầy đủ 347, bao gồm cả việc nhập 138, 49 và triển khai C 350Cột 351 hiển thị thời gian cần thiết để chỉ nhập mô-đun đã cho, không bao gồm mọi lần nhập đệ quy. Bạn có thể thấy rằng 138 mất 353 micro giây để nhập, 49 mất 355, 350 mất 357 và bản thân việc nhập 347 mất 359 micro giây. Nói chung, điều này làm tăng thêm thời gian tích lũy là 346 micro giây (trong phạm vi lỗi làm tròn)Hãy xem ví dụ về 361 từ phần Colorama 42Trong ví dụ này, việc nhập 349 mất gần 0. 013 giây. Hầu hết thời gian đó được dành để nhập Colorama và các phụ thuộc của nó. Cột 351 hiển thị thời gian nhập không bao gồm nhập lồng nhauĐối với một ví dụ cực đoan, hãy xem xét đơn lẻ 124 từ trước đó. Vì nó đang tải một tệp dữ liệu lớn nên nhập cực kỳ chậm. Để kiểm tra điều này, bạn có thể chạy 365 dưới dạng tập lệnh với tùy chọn 386 43Trong trường hợp này, mất gần 2 giây để nhập 124, trong đó khoảng 1. 6 giây được sử dụng trong chính mô-đun, chủ yếu để tải tệp dữ liệu 344 là một công cụ tuyệt vời để tối ưu hóa quá trình nhập của bạn. Nếu bạn cần thực hiện giám sát và tối ưu hóa tổng quát hơn cho mã của mình, hãy xem Hàm hẹn giờ Python. Ba cách để theo dõi mã của bạnSự kết luậnTrong hướng dẫn này, bạn đã biết về hệ thống nhập Python. Giống như nhiều thứ trong Python, nó khá đơn giản để sử dụng cho các tác vụ cơ bản như nhập mô-đun và gói. Đồng thời, hệ thống nhập khẩu khá phức tạp, linh hoạt và có thể mở rộng. Bạn đã học được một số thủ thuật liên quan đến nhập mà bạn có thể tận dụng trong mã của riêng mình Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách
Trong suốt hướng dẫn, bạn đã thấy nhiều liên kết đến thông tin thêm. Nguồn có thẩm quyền nhất trên hệ thống nhập Python là tài liệu chính thức
Bạn có thể sử dụng kiến thức về nhập Python của mình bằng cách làm theo các ví dụ trong hướng dẫn này. Nhấp vào liên kết bên dưới để truy cập vào mã nguồn Get the Source Code. Click here to get the source code you’ll use to learn about the Python import system in this tutorial Đánh dấu là đã hoàn thành 🐍 Thủ thuật Python 💌 Nhận một Thủ thuật Python ngắn và hấp dẫn được gửi đến hộp thư đến của bạn vài ngày một lần. Không có thư rác bao giờ. Hủy đăng ký bất cứ lúc nào. 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 Tuổi tác Brad Đan Joanna Jacob Master Real-World Python Skills With Unlimited Access to Real Python 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 » 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 |