Что делать, если нужный модуль поддерживает только Python 2 пошаговое руководство


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Установка PIP для Python и базовые команды

Как любой серьёзный язык программирования, Python поддерживает сторонние библиотеки и фреймворки. Их устанавливают, чтобы не изобретать колесо в каждом новом проекте. Необходимы пакеты можно найти в центральном репозитории Python — PyPI (Python Package Index — каталог пакетов Python).

Однако скачивание, установка и работа с этими пакетами вручную утомительны и занимают много времени. Именно поэтому многие разработчики полагаются на специальный инструмент PIP для Python, который всё делает гораздо быстрее и проще.

Что такое PIP для Python?

Сама аббревиатура — рекурсивный акроним, который на русском звучит как “PIP установщик пакетов” или “Предпочитаемый установщик программ”. Это утилита командной строки, которая позволяет устанавливать, переустанавливать и деинсталлировать PyPI пакеты простой командой pip .

Если вы когда-нибудь работали с командной строкой Windows и с терминалом на Linux или Mac и чувствуете себя уверенно, можете пропустить инструкции по установке.

Устанавливается ли PIP вместе с Python?

Если вы пользуетесь Python 2.7.9 (и выше) или Python 3.4 (и выше), PIP устанавливается вместе с Python по умолчанию. Если же у вас более старая версия Python, то сначала ознакомьтесь с инструкцией по установке.

Правильно ли Python установлен?

Вы должны быть уверены, что Python должным образом установлен на вашей системе. На Windows откройте командную строку с помощью комбинации Win+X . На Mac запустите терминал с помощью Command+пробел , а на Linux – комбинацией Ctrl+Alt+T или как-то иначе именно для вашего дистрибутива.

Затем введите команду:

На Linux пользователям Python 3.x следует ввести:

Если вы получили номер версии (например, Python 2.7.5 ), значит Python готов к использованию.

Если вы получили сообщение Python is not defined (Python не установлен), значит, для начала вам следует установить Python. Это уже не по теме статьи. Подробные инструкции по установке Python читайте в теме: Скачать и установить Python.

Пути к модулям Python — как делать правильно?

Я в пайтоне новичок, и с написанием своих модулей и подключением стороннего кода сразу возникло несколько вопросов.

1) Почему во Flask даже если я обращаюсь к вложенным модулям, наименование модуля все равно идет от корня?
Например, в корне лежит файл start.py, из которого я вызываю функцию, находящуюся в logic/mylogic.py. Также в папке logic лежит еще папка, а в ней какие-нибудь мои модули, например a.py. Относительно mylogic.py можно было бы сделать import a, но работает только import logic.a, даже если вызов идет из mylogic.py, который уже лежит в папке logic.

2) Если в интернете, на гитхабе, например, мне попадается какая-нибудь либа или чей-либо код, и я хочу его использовать, а этот код внутри ссылается на свои внутренние же модули, то мне приходится класть его только в корень. Стоит мне перенести его в какую-нибудь другую вложенную папку, как внутренние модули перестают работать, так как все их импорты опять же идут от корня (та же проблема, что и в предыдущем вопросе). Можно конечно, было бы переименовать все импорты, но в некоторых случаях (например, некоторые примеры tensoflow насчитывают тысячи и больше файлов) это дико неудобно, может быть, сущетсвует какой-то нормальный способ избежать зависимости от конкретной папки, где лежит модуль?
Спасибо!

  • Вопрос задан более года назад
  • 914 просмотров

Если в интернете, на гитхабе, например, мне попадается какая-нибудь либа или чей-либо код, и я хочу его использовать, а этот код внутри ссылается на свои внутренние же модули, то мне приходится класть его только в корень. Стоит мне перенести его в какую-нибудь другую вложенную папку, как внутренние модули перестают работать, так как все их импорты опять же идут от корня (та же проблема, что и в предыдущем вопросе). Можно конечно, было бы переименовать все импорты, но в некоторых случаях (например, некоторые примеры tensoflow насчитывают тысячи и больше файлов) это дико неудобно, может быть, сущетсвует какой-то нормальный способ избежать зависимости от конкретной папки, где лежит модуль?

Никуда чужой код класть не надо. Надо использовать virtualenv (pipenv, conda, poetry) и устанавливать чужой код командой pip install tensorflow . Так же и со всеми остальными библиотеками.

J_K, Любой правильно оформленный пакет python кода, да. Если вам надо изменить чужой код, то вы форкаете репозиторий на GitHub, делаете изменения, тестируете, создаете Pull Request авторам кода, они его мержат, выпускают новую версию, которую можно установить через pip.

А еще pip может устанавливать пакеты напрямую из git/mercurial/svn репозитория.

И в любом случае, код, который устанавливает pip, лежит в читаемом виде в virtualenv. Если так уж действительно надо что-то в нем быстро изменить, достаточно его найти в virtualenv и изменить все что надо. Естественно, что при пересоздании virtualenv или при обновлении пакета, правки будут потеряны. Но это и правильно. Тащить vendor зависимости напрямую в дерево исходников своего проекта — в 99% огромная ошибка.

Многопоточность в Python. Руководство для начинающих

Главное меню » Язык программирования Python » Многопоточность в Python. Руководство для начинающих

В программировании программного обеспечения, поток является наименьшей единицей исполнения с независимым набором инструкций. Поток имеет начальную точку, последовательность выполнения, и результат. Он имеет указатель команд, который содержит текущее состояние нити и контролирует то, что выполняется в следующем порядке.

Аналогичным образом, способность процесса выполнять несколько потоков параллельно, называется многопоточностью. В идеале, многопоточный режим может значительно повысить производительность любой программы. И механизм многопоточности в Python очень удобен, которому вы можете быстро научиться.

В данной статье мы научим вас различным методам для создания потоков и осуществлять синхронизацию. Давайте сначала посмотрим на некоторые из основных преимуществ и недостатков многопоточности.

Многопоточность в Python – Плюсы:

    Многопоточность может значительно улучшить скорость вычислений на многопроцессорных или многоядерных системах, так как каждый процессор или ядро ​​обрабатывает отдельный поток одновременно. Многопоточность позволяет программе оставаться отзывчивой в то время как один поток ожидает ввода, другой работает как графический интерфейс. Это утверждение справедливо как для многопроцессорных или однопроцессорных систем. Все нити процесса имеют доступ к своим глобальным переменным. Если глобальная переменная изменяется в одном потоке, то видима и для других потоков также. Поток может также иметь свои собственные локальные переменные.

Многопоточность в Python – Минусы:

    На однопроцессорной системе, многопоточность не влияет на скорость вычислений. На самом деле, производительность системы может понизиться из-за накладных расходов на управление потоками. Синхронизация необходима, чтобы избежать взаимного исключения при доступе к общим ресурсам процесса. Это непосредственно приводит к дополнительной памяти и загрузки процессора. Многопоточность увеличивает сложность программы, таким образом, также делает ее трудным для отладки. Повышает вероятность потенциальных тупиков. Это может привести к голоданию, когда поток не получает регулярный доступ к совместно используемым ресурсам. Он потерпит неудачу, чтобы возобновить свою работу.

Ну до сих пор, вы читали теоретические представления о потоках. Если вы новичок в Python, мы бы предложили вам ознакомится с 10 советов быстрого кодирования в Python, которые могут помочь вам в написании кодов многопоточности в Python.

Модули многопоточности в Python для реализации нитей.

Python предлагает два модуля для реализации threads в программах.

Для вашей информации, модуль является устаревшим в Python 3 и переименован в модуль для обратной совместимости. Но мы объясним оба метода, так как многие пользователи все еще используют унаследованные версии Python.

Основное различие между этими двумя модулями является то, что модуль реализует нить как функцию. С другой стороны, модуль предлагает объектно-ориентированный подход для обеспечения возможности создания потоков.

1- Как использовать модуль thread для создания потоков.

Если вы решите применить модуль в вашей программе, то необходимо использовать следующий метод порождения потоков.

Многопоточность в Python: использование модуля thread

Этот метод является достаточно простым и эффективным способом создания потоков. Вы можете использовать его для запуска программ в Linux, так и Windows.

Этот метод запускает новый поток и возвращает его идентификатор. Он будет вызывать функцию, заданную в качестве параметра «function» с переданным списком аргументов. Когда возвращает, поток выходит.

Здесь арг является кортеж аргументов; используя пустой кортеж для вызова без каких – либо аргументов. Необязательный параметр определяет словарь ключевых аргументов.

Если завершается с необработанным исключением, печатается трассирование, а затем выходит нить (Это не влияет на другие потоки, они продолжают работать). Используйте приведенный ниже код, чтобы узнать больше о многопоточности.

Основной пример многопоточности в Python.

Многопоточность в Python: вызов функции факториала из потока.

После выполнения программы, вывод будет следующим.

Вывод программы.

Многопоточность в Python: вывод в многопоточных программах.

2 – Как использовать модуль threading для создания темы.

Последний модуль предоставляет богатые возможности и большую поддержку потоков, чем унаследованный модуль , рассмотренный в предыдущем разделе. Модуль является отличным примером многопоточности в Python.

Модуль объединяет все методы модуля и предоставляет несколько дополнительных методов.

  • threading.activeCount(): находит общее количество активных объектов thread.
  • threading.currentThread(): вы можете использовать его, чтобы определить количество объектов thread под контролем потока вызывающего потока.
  • threading.enumerate(): даст вам полный список объектов нитей, которые активны в настоящее время.
Мастер Йода рекомендует:  Обзор на курс по основам программирования CS50 (часть 2)

Помимо перечисленных выше методов, модуль также представляет класс , который вы можете попробовать для реализации thread. Это объектно-ориентированный вариант многопоточности в Python.

Класс публикует следующие методы.

Методы класса Метод Описание
run(): Это функция точки входа для любого потока.
start(): Способ start() запускает поток, когда вызывается метод run.
join([time]): Метод join() позволяет программе ожидать оканчиваются.
isAlive(): Метод isAlive() проверяет активную нить.
getName(): Метод getName() возвращает имя потока.
setName(): Метод setName() обновляет имя потока.

2.1- Шаги для реализации темы с помощью модуля threading.

Вы можете выполнить следующие шаги, чтобы реализовать новый поток, используя модуль

  • Построить подкласс от класса .
  • Переопределение как способ поставки аргументов в соответствии с требованиями.
  • Затем переопределить метод для кодирования бизнес-логики потока.

После того, как вы определите новый подкласс , вы должны создать экземпляр, чтобы начать новый поток. Затем, вызовите метод , чтобы инициировать его. Это в конечном счете вызовет метод для выполнения бизнес – логики.

Пример – Создание класса потоков и объектов для печати текущей даты.

Многопоточность в Python: пример кода для отображения текущей даты в потоке.

2.2- Python Многопоточность – Синхронизация потоков.

Модуль имеет встроенные функциональные возможности для осуществления блокировки, что позволяет синхронизировать потоки. Блокировка требуется для управления доступом к общим ресурсам для предотвращения повреждения или непринятых данных.

Вы можете вызвать метод Lock(), чтобы применять блокировки, он возвращает новый объект блокировки. Затем, вы можете вызвать метод acquire(blocking) объекта блокировки для обеспечения синхронного выполнения потоков.

Необязательный параметр blocking указывает, ожидает ли нить получения блокировки.

  • В случае, если blocking устанавливается равным нулю, то поток сразу же возвращается с нулевым значением, если блокировка не может быть получена и с 1, если блокировка была приобретена.
  • В случае, если blocking устанавливается в 1, поток блоков ожидает, пока замок освободиться блокировка.

Метод release() объекта блокировки используется для снятия блокировки, когда он больше не требуется.

Просто для информации, структуры, построенные в Python, такие как списки, словари потокобезопасны как побочный эффект, имеющие атомные байты – код для манипулирования ими. Другие структуры данных, реализованные в Python или основных типов, таких как целые и вещественные числа, не имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту, мы используем объект Lock .

Пример многопоточности в Python для демонстрации блокировки.

Многопоточность в Python: пример кода, демонстрации блокировки.

Основная информация – Многопоточность в Python. Руководство для начинающих

Мы хотим, чтобы вы нашли это руководство по многопоточности в Python очень интересным и интуитивно понятным. Кроме того, мы добавили несколько примеров в этом руководстве, что, несомненно, поможет вам поднять ваши навыки Python.

Мы также рекомендуем вам практиковать с новыми многопоточными заданиями для достижения лучших результатов, которые будут стимулировать ваши навыки программирования и знания Python.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Не могу понять, как установить модуль [дубликат]

На данный вопрос уже ответили:

Как установить модуль на Python 2.7.11? При введении:

pip install chatbot
SyntaxError: invalid syntax _

Немножко побродив в Интернете, я нашел, что надо устанавливать модуль на cmd, но там тоже ничего не помогло https://prntscr.com/9ic2n3

Отмечен как дубликат участниками jfs, LEQADA, Nick Volynkin ♦ , user194374, aleksandr barakin 26 дек ’15 в 0:24 .

Подобный вопрос задавали ранее и на него уже получен ответ. Если представленные ответы не являются исчерпывающими, пожалуйста, задайте новый вопрос.

4 ответа 4

Вам нужно набрать python setup.py install

Вы запускаете pip в консоли Python — этого делать не нужно, его нужно запускать из cmd.

«pip» не является внутренней или внешней программой .

Попробуйте запустить его через полный путь: C:\Python27\Scripts\pip.exe Если запустится, значит он установлен, просто не прописан в переменной окружения path (эту тему я опущу, вы с легкостью найдете информацию по этой теме с помощью поисковика).

Если не запустится, смотрите инструкцию по установке например здесь: Устанавливаем python-пакеты с помощью pip (Единственно, везде где там написано pip3, вам нужно писать просто pip, так как у вас Pyhton2, а не Python3)

ImportError: No module named requests

Через python setup.py install вы установили только пакет chatbot без зависимостей (нужных ему для запуска пакетов).

Если устанавливать через pip , то он сам скачает и установит вам и сам пакет, и его зависимости. Командная строка в вашем случае должна выглядеть так:

Но так как у вас этот модуль уже установлен, pip , возможно, откажется устанавливать его заново (ну или предложит добавить -u в командную строку для обновления модуля, тогда, возможно, установятся зависимости. В общем, пробуйте, экспериментируйте.)

Для практики попробуйте установить теперь модуль requests (на отсутствие которого ругается python) с помощью pip :

Если chatbot при импортировании ругнется на отсутствие других пакетов, установите и их.

Программирование на Python: Часть 5. Модули

Серия контента:

Этот контент является частью # из серии # статей:

Этот контент является частью серии:

Следите за выходом новых статей этой серии.

По мере возрастания программы у вас наверняка появится необходимость разбить ее на несколько файлов, чтобы их было легче поддерживать. Может возникнуть необходимость в многократном использовании написанных функций в нескольких программах, не копируя их определения в каждую из программ.

Модули выполняют как минимум три важных функции:


  • Повторное использование кода: такой код может быть загружен много раз во многих местах.
  • Управление адресным пространством: модуль — это высокоуровневая организация программ, это пакет имен, который избавляет вас от конфликтов. Каждый объект «проживает» свой цикл внутри своего модуля, поэтому модуль — это средство для группировки системных компонентов.
  • Глобализация сервисов и данных: для реализации объекта, который используется во многих местах, достаточно написать один модуль, который будет импортирован.

Cегодня мы рассмотрим следующие темы.

  1. Что такое модуль.
  2. Как импортировать модуль.
  3. Что такое компиляция.
  4. Стандартные модули.
  5. Пакеты.

1. Что такое модуль

Python позволяет поместить классы, функции или данные в отдельный файл и использовать их в других программах. Такой файл называется модулем. Объекты из модуля могут быть импортированы в другие модули. Имя файла образуется путем добавления к имени модуля расширения .py. При импорте модуля интерпретатор ищет файл с именем my_module.py сначала в текущем каталоге, затем в каталогах, указанных в переменной окружения PYTHONPATH, затем в зависящих от платформы путях по умолчанию, а также в специальных файлах с расширением ‘.pth’, которые лежат в стандартных каталогах. Программист может внести изменения в PYTHONPATH и в ‘.pth’, добавив туда свой путь. Каталоги, в которых осуществляется поиск, можно посмотреть в переменной sys.path.

Большие программы, как правило, состоят из стартового файла — файла верхнего уровня, и набора файлов-модулей. Главный файл занимается контролем программы. В то же время модуль — это не только физический файл. Модуль представляет собой коллекцию компонентов. В этом смысле модуль — это пространство имен, — namespace, и все имена внутри модуля еще называются атрибутами — такими, например, как функции и переменные.

2. Импорт модуля

Если запустить в каталоге, в котором лежит данный модуль (например, my_module.py), интерпретатор:

и потом сделать импорт модуля:

то мы получаем доступ ко всем функциям, которые в модуле определены:

Для более короткой записи можно создать локальную переменную:

Второй вариант импорта — взятие непосредственно имени без имени модуля:

Третий вариант импорта — включение всех имен, определенных в модуле:

Для предотвращения конфликта имен можно использовать создание алиаса:

Пример. Импорт на основе from обладает такой особенностью, что он делает импортируемые атрибуты read-only:

В данном случае x — это локальная переменная, в то время как переменные x, y в самом модуле small не меняются:

здесь x — глобальная переменная.

Во избежание недоразумений import предпочтительнее без from в тех случаях, когда один и тот же модуль используется в нескольких местах.

Поскольку модуль загружается один раз, для его повторной загрузки можно использовать функцию reload().

Каждый модуль имеет собственное пространство имен, являющееся глобальной областью видимости для всех определенных в нем функций. Для того чтобы переменные этого модуля не попали в конфликт с другими глобальными именами или другими модулями, нужно использовать префикс: _имя_модуля_._имя_переменной_ .

Модули могут импортировать другие модули. Обычно инструкцию import располагают в начале модуля или программы.

3. Компиляция файлов

Для ускорения запуска программ, использующих большое количество модулей, если уже существует файл с именем my_module.pyc в том же каталоге, где найден my_module.py, считается, что он содержит байт-компилированный модуль my_module. Если такого файла нет, то он создается, и время последнего изменения my_module.py записывается в созданном my_module.pyc. Содержимое байт-компилированных файлов является платформенно-независимым (но может быть разным для разных версий интерпретатора), так что каталог с модулями может совместно использоваться машинами с разными архитектурами.

Некоторые полезные опции компиляции:

  1. -O — эта опция заставляет интерпретатор компилировать так называемый оптимизированный байт-код и сохранять его в файле с расширением ‘.pyo’. При этом из кода удаляются ассерты, игнорируется условный дебаг, ‘.pyc’-файлы игнорируются.
  2. -OO — эта опция делает то же, что и предыдущая опция, плюс удаляет комменты.
  3. Файл, запускаемый непосредственно из командной строки, никогда не компилируется. Для оптимизации его запуска необходимо большую часть кода убрать в модули.
  4. Модуль может загружаться из файлов с расширением ‘.pyс’ или ‘.pyo’, даже если нет файла с расширением ‘.py’. Это может пригодиться в тех случаях, когда вы не хотите распространять исходный код.
  5. Кроме того, интерпретатор может загружать бинарники, собранные с помощью языка си — файлы с расширением ‘.so’ в линуксе либо ‘.dll’ в Windows.
  6. Модуль можно «зазипповать» в архив с расширением ‘.zip’ и импортировать из архива.
  7. Может быть загружен Java-класс, собранный с помощью Jython.

4. Стандартные модули

Python распространяется с библиотекой стандартных модулей. Библиотека включает в себя более 200 модулей, которые выполняют платформенно-зависимую поддержку таких задач, как: интерфейс к операционной системе, управление объектами, поиск, сеть + интернет, GUI и т.д. Полный список стандартных модулей можно посмотреть на https://docs.python.org/library/.

Часть модулей встроена в интерпретатор по умолчанию, обеспечивая доступ к операциям; они встроены либо из соображений эффективности, либо для обеспечения доступа к примитивам операционной системы — например, модуль sys.

Переменная sys.path содержит список строк с именами каталогов, в которых происходит поиск модулей. Она инициализируется из значения переменной окружения PYTHONPATH и встроенного значения по умолчанию. Можно добавить путь:

Для выяснения имен, определенных в модуле, можно использовать встроенную функцию dir(). Она возвращает отсортированный список строк:

5. Пакеты

Пакеты — способ структурирования пространств имен модулей на основе файловой системы. Пакетная организация дает все удобства по управлению большим количеством файлов. Пакетный импорт делает код более читабельным и значительно упрощает поиск. Если весь код структурирован в одном рутовом каталоге, все, что нужно добавить в PYTHONPATH — это рутовый каталог.

Так же, как применение модулей делает безопасным использование глобального пространства имен авторами различных модулей, применение пакетов делает безопасным использование имен модулей авторами многомодульных пакетов.

Например, есть пакет, который лежит в корневой папке TCP. В нем лежат два подкаталога — Server и Client:

Файл _init_.py необходим для того, чтобы интерпретатор распознал каталог, как содержащий пакет. Обычно это пустой файл. Тогда импорт индивидуальных модулей пакета может быть таким:

Ссылка на функцию должна быть полной:

Можно сделать альтернативную загрузку:

Здесь вместо lib может быть подставлен модуль, подпакет или имя, определенное в TCP.Server — т.е. это может быть функция, класс или переменная.

Что касается варианта с импортом:

то в корневом __init__.py может быть определен список __all__ , в котором перечисляются модули, которые импортируются в этом случае. Например:

Импорт всех имен может привести к конфликтам. При этом глобальные переменные становятся доступными только на чтение — вместо них будут созданы локальные.

Заключение

Сегодня мы узнали основы модульной системы питона и импорта компонентов. Импорт модулей — это основа программной архитектуры в питоне. Большие программы состоят из большого количества файлов, и объединяет их линковка во время исполнения на основе импорта. Модули структурируют программу, разбивая логику на отдельные компоненты. Код внутри одного модуля изолирован от остальных модулей, что минимизирует коллизию имен внутри программы.

Пакетный импорт упрощает поиск путей, на уровне файловой системы организует управление модульными библиотеками с многоуровневой вложенностью. В продолжение цикла мы расскажем о классах в Python. Код примеров проверялся на версии питона 2.6.

Как установить библиотеку в Python: руководство для новичка

Знания расширяют сознание, а библиотеки — возможности языков программирования. Расскажем, как подключить их в Python.

Мы уже рассказывали в пошаговом гайде, как установить Python на компьютер для различных операционных систем. Если хотите расширить возможности языка, нужно использовать менеджер пакетов — именно с ним подключают библиотеки и модули.

Ручная установка

В этом способе не используется традиционный установщик пакетов pip — модуль подключается прямо из источника. Это удобно, когда в операционной системе несколько версий Python и нужно импортировать модуль в разные. Рекомендуем научиться делать это сразу.

1. Установите setuptools.

Для этого скачайте файл с PyPI и извлеките его в системе.

2. Откройте сессию терминала

Поменяйте каталог на папку с файлом setup.

3. Запустите команду:

python setup.py install

4. Внимание!

Если Python расположен вне пути вашей системы, она выдаст ошибку, что команда не найдена. Тогда примените весь путь вручную. Для пользователей Windows это выглядит так:

c:\python34\python.exe setup.py install

Установка с помощью easy install

Название способа говорит само за себя — он действительно легкий, буквально в два клика. Если вы воспользовались предыдущим методом, то на компьютере у вас уже стоит setuptools и вы сможете использовать easy install, который находится в папке со скриптами Python.

Если добавить папку со скриптами в путь операционной системы, вы сможете вызвать easy install через командную строку без указания полного адреса.

Теперь выполните следующее:

И сможете автоматически установить любой необходимый пакет. Однако есть некоторые ограничения:

  • он может попробовать запустить пакет, который еще не загрузился до конца;
  • с помощью easy install нельзя провести деинсталляцию.

Из-за этих и других причин в сообществе языка Python придумали и реализовали программу pip.

Установка pip

Она появилась в версии Python 3.4 и скачивается вместе с самим языком, но если у вас более ранняя версия, то pip нужно установить вручную:

  1. Зайдите в PyPI. Вам предложат скачать скрипт get-pip.py.
  2. Затем выполните команду:

После этого у вас будет установлен setuptools, если ранее его не было на компьютере, и сам pip. С его помощью можно подключать любые библиотеки и файлы — все, что только может установить easy install. Но теперь для этого будет использоваться иная команда:

pip install package_name

А для обновления пакета применяйте:

pip install -U PackageName

Заключение

Мы рассказали, как подключить библиотеку в Питоне несколькими способами.
Как видите, ничего сложного нет, если вооружиться правильными гайдами.
А если нужна помощь или мотивация для изучения языка, то попробуйте курс
«Python-разработчик с нуля», где за короткий период вы вооружитесь всеми необходимыми знаниями и навыками.

Модули и пакеты в Python. Глубокое погружение

Модули и пакеты в Python – это прекрасные инструменты для управления сложностью в программном проекте. Мы постараемся раскрыть все важные, по нашему мнению, аспекты этой темы и приведем примеры, которые помогут вам лучше во всем разобраться.

Тема модулей и пакетов уже обсуждалась нами в 13-ом уроке проекта “ Python .Уроки”. Основное внимание там было уделено различным способам импортирования модулей, и использованию хранимых в них функций, классов и переменных. Часть информации в этой статье может повторять уже изложенный материал, это сделано для удобства чтения, чтобы не приходилось переключаться между разными источниками.

Введение

В книге “Совершенный Код” Стив Макконнелл формулирует главный технический императив программирования – это управление сложностью . Основная суть, которого заключается в том, что на каждом этапе разработки ПО мы должны прикладывать максимум усилий для того чтобы сложность нашего проекта не “вышла из берегов”. Показателем этого является возможность одновременно удержать в голове основные компоненты проекта на всех уровнях абстракции. В моделировании систем (да и не только там) выделят такой инструмент как декомпозиция – разделение целого на части, этот принцип является одним из наиболее часто используемых способов работать со сложностью. Декомпозицию можно делать на логическом и на физическом уровне. Для реализации последней цели (декомпозиция на физическом уровне) в программном проекте на Python могут служить модули и пакеты.

Для простоты понимания, того, что будет изложено далее, под термином модуль в Python мы будем понимать файл с исходным кодом, имеющий расширение .py , а пакет – это каталог, который может включать другие каталоги или модули.

Модуль может содержать функции (например, модуль с тригонометрическими функциями), классы, объекты классов и переменные – все это будет доступно для других модулей, если правильно импортировать данный. Также в модуле может содержаться программный код, который будет выполняться, если скрипт запустить на исполнение.

Следует заметить, что вы можете импортировать как весь модуль целиком, так и избранные его части.

Быстрый старт

Перейдем к практике. Если вы знакомы с модулями, то можете пропустить этот раздел. Сейчас мы выполним несколько примеров, которые позволят нам получить интуитивное понимание этой темы.

Модули

Создадим модуль с именем simplemath.py , который будет содержать функции для выполнения простых арифметических действий.

Создадим ещё один модуль worker.py , который будет использовать функции из simplemath.py . Если мы хотим импортировать все функции, то оператор import для нас отлично подойдет. Это будет выглядеть так.

Получим следующий результат.

Если же нам нужна только функция сложения, то в таком случае лучше воспользоваться оператором from .

Результат выполнения в этом случае будет такой.

Заметьте, что теперь для вызова функции add() нет необходимости указывать, что она находится в модуле simplemath . В первом случае мы ее вызывали так simplemath.add(1, 2) , теперь достаточно сделать так: add(1, 2) . Вызов функции sub(1, 2) завершился неудачей, т.к. мы его не импортировали.

Пакеты

Создадим папку mathpack и перенесем туда модуль simplemath.py . Теперь, для того, чтобы использовать simplemath в нашем проекте, необходимо изменить процедуру импорта. Если мы просто добавим в import simplemath название пакета в виде префикса, то тогда нужно будет и модифицировать все места вызова функций из simplemath .

Это может быть не очень удобным. Можно модифицировать импорт следующим образом:

Тогда в остальном коде ничего не придется менять.

На этом закончим наш “Быстрый старт” и начнем более детально разбирать темы модулей и пакетов.

Работа импорта – взгляд изнутри

Работа процедуры импорта модуля включает три шага: поиск модуля , компиляция и запуск . Начнем с шага – поиск модуля. Поиска модуля , указанного в импорте, интерпретатор Python , выполняет последовательно в ряде директорий, список которых определен в рамках Module Search Path . Этот список выглядит так:

  • домашняя директория;
  • директории, указанные в переменной окружения PYTHONPATH ;
  • директории Standard library ;
  • пути прописанные в . pth файлах;
  • пакеты сторонних разработчиков.

Домашняя директория – это место, откуда выполняется скрипт. Например, если файлы simplemath.py и worker.py из раздела “Быстрый старт” лежат в директории J:\work , то при запуске скрипта worker.py :

В качестве домашней директории будет выступать J:\work .

Переменная окружения PYTHONPATH задается также как любая другая переменная окружения в используемой вами операционной системе, в ней перечисляются пути, по которым может находиться модуль, указанный в импорте. Например, если модуль simplemath.py, перенести в каталог J:\work\sm , то попытка запустить worker.py завершится неудачей, т.к. не будет найден модуль simplemath.py . После добавления пути J:\work\sm в PYTHONPATH все будет ОК, только не забудьте перезапустить пользовательский сеанс.

При установке Python на вашем компьютере вместе с интерпретатором установится и стандартная библиотека (Standard library) , вот в ней и будет осуществляться поиск модуля, если он не будет найден в рабочей директории и по путям из переменной окружения PYTHONPATH .

Следующее место, где будет искать модуль интерпретатор Python , если не найдет его в стандартной библиотеке – эти пути, прописанные в файлах с расширением .pth . Это обычные текстовые файлы, в которых указываются пути, по которым необходимо производить поиск модулей (каждый путь должен начинаться с новой строки). Данные файлы следует располагать в каталоге Python или в

/lib/site-python . В рамках нашего примера мы удалим в своей системе переменную окружения PYTHONPATH , созданную чуть раньше (если у вас она используется, то можно убрать из нее добавленный нами путь J:\work\sm ). После этого создадим в директории C:\Python35-32 файл workerpath.pth со следующим содержимым.


Этого будет достаточно, чтобы скрипт worker.py запустился удачно.

Ну и последняя на очереди директория, в которой будет осуществляться поиск импортированного модуля – это lib/site-packages . В ней, как правило, располагаются пакеты, от сторонних разработчиков, устанавливаемые средствами Python .

После того, как модуль был найден, производится его компиляция в байт-код, если это необходимо. Это делается в том случае, если байт-код более старый по сравнению с файлом с исходным кодом (или запускается в другом интерпретаторе). В Python 3 после компиляции создается каталог с именем __pycache__ , в нем располагаются файлы с расширением . pyc , в них содержится байт-код.

После этого следует процедура запуска модуля, которая заключается в последовательном выполнении строк кода в соответствующем модуле. Важно помнить, что модуль импортируется только один раз, при этом, если вы еще раз выполните процедуру импорта, то модуль загружен не будет. Перезагрузить модуль можно с помощью команды imp.reload .

Модули

Создание и импортирование модулей

Как мы уже говорили ранее модули – это файлы с расширением . py . Если мы импортируем модуль с помощью import , то получаем доступ к глобальным переменным модуля и его функциями.

Например, импортируем модуль с именем module .

Пусть в module содержится глобальная переменная value и функция calc_value() , тогда доступ к ним мы можем получить так.

Такая работа напоминает взаимодействие с объектами классов, когда мы получаем доступа к атрибутам и методам объекта. Имена модулей должны выбираться также как имена переменных, иначе их нельзя будет импортировать. Так, если вы назовете модуль while.py , то импортировать его будет нельзя.

Далее, кратко пройдемся по тому, как можно импортировать модули. Для примера будем использовать вышесозданный simplemath.py .

Первый способ импорта модуля

Для доступа к элементам simplemath необходимо использовать имя модуля и далее, через точку, как при работе с атрибутами классов, указывать переменные или функции. Вызов add() будет выглядеть так.

Второй способ импорта модуля

В этом случае функцию add() можно вызывать напрямую, без указания имени модуля. При этом остальные функции из simplemath , такие как sub(), mul() и div() будут недоступны.

Такой подход позволяет импортировать все доступные элементы модуля (переменные, функции, классы), для работы с ними не требуется использовать имя модуля.

Что ещё нужно знать про импорт модулей?

Следует помнить о том, что import и from – это исполняемые выражения, и выполняются они в процессе исполнения скрипта, а не на этапе компиляции. Это позволяет гибко подходить к процессу импортирования: использовать условные выражения и т.п.

В нашем распоряжении есть модуль simplemath.py . Создадим ещё один модуль с иметем advmath.py.

Представленный ниже скрипт запрашивает у пользователя, какую математическую библиотеку следует загрузить. При этом элементы из другой библиотеки будут недоступны.

Теперь обсудим вопрос модификации данных в импортируемых модулях. Если вы импортируете модуль через оператор import , то в пространстве имен вашей программы появляется объект-модуль с соответствующим именем, аргументы которого – это переменные в модуле.

Создадим модуль vars.py.

В этом модуле содержатся две переменные ( value и array ) и две функции ( get_value() и set_value() ), позволяющие модифицировать и получать значение переменной value .

Если мы импортируем данный модуль с помощью import , то получим следующие возможности.

Доступ к переменным осуществляется через соответствующие атрибуты объекта-модуля.

Вывоз функций организован как вызов методов объекта-модуля.

При этом мы можем менять значение переменных из модуля vars напрямую, используя атрибуты.

Если же мы импортируем модуль vars через from , то работа с его элементами будет отличаться от рассмотренного выше сценария. Переменные value и array будут скопированы в текущую область видимости. Это приведет к ряду последствий.

Для доступа к переменных из модуля vars теперь не нужно указывать имя модуля.

Но при этом переменная value – это уже новая переменная в текущей области видимости, т.е. она находится вне контекста модуля vars .

Если мы дополнительно импортируем модуль через import , то можно показать, что модификация value в текущем контексте не затронет переменную value в модуле vars . Импортируем модуль vars через импорт и выведем значение value в нем.

Модифицируем value в текущем контексте.

Это изменение не коснулось value из модуля vars . Теперь изменим vars.value .

Т.е. value и vars.value – это две разные переменные, значения которых никак не связаны друг с другом. Другое дело мутабельные переменные, в нашем примере – это array .

Пока значения совпадают, так и должно быть. Модифицируем array .

Как видно, изменение значения переменной array и текущем контексте приводит к изменению этой переменной в контексте модуля vars . Это связано с тем, что элементы этих списков ссылаются на одни и те же объекты. Более подробно о том как устроены типы в Python см. тут ( https://devpractice.ru/python-lesson-3-data-model/ ).

Этот эффект наблюдается и в обратную сторону.

Если вы импортируете в своей программе сразу несколько модулей и есть вероятность совпадения имен функций, классов или переменных в них, то лучше используйте import .

Перезагрузка модуля

Напомним, что после загрузки, модуль уже не будет перезагружаться при повторном вызове import , даже если внести в него какие-нибудь изменения. Обратимся к примерам из предыдущего раздела.

Импортируем модуль vars .

Поменяем в файле vars.py строку value = 1 на value = 7 .

Ничего не поменялось.

Для перезагрузки модуля необходимо воспользоваться функцией reload() из модуля imp .

И напоследок, все что импортируется из модуля можно получить через функцию dir() .

Пакеты

В первом приближении пакеты в Python можно воспринимать как каталоги, в которых лежат модули (на самом деле все сложнее). Для того, чтобы импортировать модуль из пакета, необходимо в import передать весь путь до модуля с перечислением пакетов, разделяя их точками.

Если перенести модуль vars.py (см. предыдущий раздел) в каталог simple , то импорт будет выглядеть так.

При этом для доступа к элементу value необходимо указывать всю иерархию вложения.

Для того, чтобы каталог стал пакетов в его формальном представлении в рамках языка Python , необходимо в него поместить файл __init__.py . Основное назначение этого файла – это предварительная инициализация пакета, если она необходима. В самом простом случае – он может быть пустым.

Если в файле __init__.py есть какой-то код, то он будет выполнен сразу после выполнения процедуры импорта.

Тема пакетов будет развита более детально несколько позднее.

На этом пока все! Со временем, если будет появляться интересная информация, и какие-то полезные практики использования модулей и пакетов, эта статья будет расширяться

Где я должен поместить свой собственный модуль python, чтобы его можно было импортировать

У меня есть собственный пакет в python, и я использую его очень часто. какой самый элегантный или обычный каталог, где я должен поместить свой пакет, чтобы он был импортирован без воспроизведения с помощью PYTHONPATH или sys.path?

Как насчет пакетов сайтов? /usr/lib/python2.7/site-packages .
Является ли распространенным в python копирование и вставка пакета там?

Я обычно помещаю материал, который хочу, чтобы он был импортирован в каталог сайта пользователя:

Чтобы показать правильный каталог для вашей платформы, вы можете использовать python -m site —user-site

edit: он появится в sys.path после его создания:

Итак, если ваш новичок, как я и ваши каталоги, не очень хорошо организован, вы можете попробовать этот метод.

Откройте ваш терминал python. Импортируйте модуль, который, как вы знаете, работает, например numpy, в моем случае и выполните следующие действия. Import numpy

Результат numpy.__file__ — это местоположение, в которое вы должны поместить файл python с вашим модулем (за исключением numpy/__init__.py ), поэтому для меня это будет

Для этого просто перейдите к своему терминалу и введите

mv «location of your module» «/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/site- packages»

Теперь вы сможете импортировать свой модуль.

Это то, что работает для меня (мне часто приходится создавать пакеты python, которые загружаются в частный репозиторий pip). уточняя комментарий @joran по этому вопросу.

  1. создать «каталог сборки», который используется в качестве рабочего пространства для создания пакетов. подойдет любой каталог по вашему выбору
  2. Скопируйте туда каталог вашего пакета python и создайте файл setup.py. это должно помочь в создании setup.py правильно.
  3. создать virtualenv для проекта, над которым вы работаете. У virtualenvs есть масса других преимуществ, я не буду вдаваться в подробности.
  4. создайте локальный python setup.py sdist —format=tar пакет python setup.py sdist —format=tar . созданный пакет в идеале должен находиться в папке dist .
  5. Установите пакет на свой virtualenv (после его активации). pip install .tar

вы можете использовать pip install —force-reinstall если вам нужно больше поэкспериментировать с библиотеками и заново создать пакеты dist.

Я обнаружил, что этот метод отлично работает для меня. Если вам не нужно упаковывать модули для использования другими системами, а не только локальными, этот метод может быть излишним

Работа с модулями. Инструкция from — Python

Для импортирования определенных идентификаторов из модулей можно воспользоваться инструкцией from. Инструкция from имеет несколько форматов:

Первый формат позволяет импортировать модуль и сделать доступные только указанные идентификаторы. Для длинных имен можно назначить псевдоним, указав его после ключевого слова as. В качестве примера сделаем доступными константу pi и функцию floor() из модуля math, а для названия функции создадим псевдоним.

Идентификаторы можно разместить на нескольких строках, указав их название через запятую внутри круглых скобок:

Второй формат инструкции from позволяет импортировать все идентификаторы из модуля. Для примера импортируем все идентификаторы из модуля math:

Следует заметить, что идентификаторы, названия которых начинаются с символа подчеркивания, импортированы не будут. Кроме того, необходимо учитывать, что импортирование всех идентификаторов из модуля может нарушить пространство имен главной программы, т.к. идентификаторы, имеющие одинаковые имена, будут перезаписаны. Создадим два модуля и подключим их с помощью инструкции from и import. Содержание файла module1.py приведено в листинге ниже:

Содержимое файла module1.py

Содержимое файла module2.py

Исходный код основной программы

Размещаем все файлы в одной папке, а заетм запускаем основную программу с помощью двойного щелчка на значке файла. Итак, в обоих модулях определена переменная с именем s. При импортировании всех идентификаторов значением переменной s будет значение из модуля, который был импортирован последним. В нашем случае это значение из модуля module2.py. Получить доступ к обеим переменным можно только при использовании import. Благодаря точечной нотации пространство имен не нарушается.

Все чаще в интернете замечается закрытие как и добровольное так и принудительное некоторых сайтов на которых вы чаще всего бывали. Например

могу играть в слоты только тут, это проверенный сайт на которого я потратил не мало часов. Приятная обстановка и различные логические игры которые не на шутку заставляют задуматься и придумывать свои стратегии.

Python-сообщество

Уведомления

#1 Март 17, 2015 18:46:06

не импортируется модуль из текущей директории

Структура папок абсолютно идентичная структуре из учебника, только директория с интерпретатором называется bin, а не flask:

В views.py импортирую класс из forms.py:
from forms import Seaker

При запуске “bin\\Scripts\\python run.py” получаю ошибку:

Аналогично с импортом из models.py

Честно говоря, уже сломал голову. Помогите, пожалуйста.

UPD. При этом при использовании app.model и app.forms всё работает. В чем фишка? Происходит же импорт модуля из текущей директории, для чего необходимо вызывать имя пакета?

Отредактировано aCL (Март 17, 2015 18:50:59)

#2 Март 17, 2015 23:33:34

не импортируется модуль из текущей директории

Покажи содержимое файлов run.py и __init__.py

#3 Март 18, 2015 04:47:52

не импортируется модуль из текущей директории

#4 Март 18, 2015 18:35:27

не импортируется модуль из текущей директории

Да, работает. Но почему именно через app, если импорт ведется из текущей директории?

py.user.next
Покажи содержимое файлов run.py и __init__.py

#5 Март 18, 2015 19:45:48

не импортируется модуль из текущей директории

aCL
потому что импорты работают не так
из app импортируется, потому что импорт идет из пакета “app”, в данном случае из файла __init__.py, куда питон смотрит в первую очередь

#6 Март 18, 2015 20:46:35

не импортируется модуль из текущей директории

sander
aCLпотому что импорты работают не такиз app импортируется, потому что импорт идет из пакета “app”, в данном случае из файла __init__.py, куда питон смотрит в первую очередь

А куда он смотрит после этого?

сделал такую папку:

запуск run.py выводит вот это самое ‘qweqwe’

В чем разница между ситуацией из первого моего поста и этой? Почему один код работает, а второй нет, хотя, по сути, они идентичны?

#7 Март 20, 2015 15:07:25

не импортируется модуль из текущей директории

Никто не поможет или никто не знает ответа?

#8 Март 20, 2015 16:42:17

не импортируется модуль из текущей директории

> Но почему именно через app, если импорт ведется из текущей директории?

Мастер Йода рекомендует:  Работа с классами и идентификаторами, генерируемыми WordPress
Добавить комментарий