python模块理解
❶ python模块是类吗
模块可以理解为就是一个py文件,而类则只是你创建的一个对象而已,一个模块中可以有多个类
在Python程序中,每个.py文件都可以视为一个模块,通过在当前.py文件中导入其它.py文件,可以使用被导入文件中定义的内容,例如类、变量、函数等。
Python中的模块可分为三类,分别是内置模块、第三方模块和自定义模块,相关介绍如下。
(1)内置模块是Python内置标准库中的模块,也是Python的官方模块,可直接导入程序供开发人员使用。
(2)第三方模块是由非官方制作发布的、供给大众使用的Python模块,在使用之前需要开发人员先自行安装;
(3)自定义模块是开发人员在程序编写的过程中自行编写的、存放功能性代码的.py文件。
❷ python中的模块,库,包有什么区别
1.python模块是:
python模块:包含并且有组织的代码片段为模块。
表现形式为:写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。sample.py 其中文件名smaple为模块名字。
关系图:
3.库(library)
库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。
❸ 在python中模块是个什么概念能用简单的例子说明吗
一个模块就是一个文件,导入文件就导入了相应的模块,可以使用模块里定义的类,函数,变量等信息。如果模块很多,可以用包来管理,就是把文件放进一个文件夹里,再添加一个__init__.py文件。
❹ python标准模块的理解与运用
Python 带有一个标准模块库,并发布有独立的文档,名为 Python 库参考手册(此后称其为“库参考手册”)。有一些模块内置于解释器之中,这些操作的访问接口不是语言内核的一部分,但是已经内置于解释器了。这既是为了提高效率,也是为了给系统调用等操作系统原生访问提供接口。这类模块集合是一个依赖于底层平台的配置选项。例如,winreg 模块只提供在 Windows 系统上才有。有一个具体的模块值得注意: sys ,这个模块内置于所有的 Python 解释器。变量 sys.ps1 和 sys.ps2 定义了主提示符和辅助提示符字符串:
>>> import sys
>>> sys.ps1
'>>> '
>>> sys.ps2
>>
这两个变量只在解释器的交互模式下有意义。
变量 sys.path 是解释器模块搜索路径的字符串行表。它由环境变量 PYTHONPATH 初始化,如果没有设定 PYTHONPATH ,就由内置的默认值初始化。
❺ Python必学的模块有哪些
简单来说,模块就是一堆代码实现某个功能,它们是已经写好的.py文件,在我们的.py文件中只需要用import导入模块就能使用它的功能了。
Python中的模块有内置标准模块、开源模块和自定义模块。
内置标准模块就是Python自带的模块,即下载好Python就可以直接导入使用的模块,例如我们之前使用过的math模块、time模块等。
开源模块就是不收费的由好心人写好的模块,我们可以通过下载这些模块后导入使用,开源模块一般也被我们称为第三方模块,例如数据处理工具NumPy、Pandas,以及深度学习着名框架Tensorflow都属于开源模块。
自定义模块与开源模块相对应,开源模块是他人写的,而自定义模块就是自己写好的模块。
Python常见的三个模块
一、time与datetime模块
在Python中,通常有这几种方式来表示时间:
时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型。
格式化的时间字符串(Format String)
结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时)
二、random模块
三、os模块
os模块是与操作系统交互的一个接口
❻ python中的模块、库、包有什么区别
模块,库,包主要区别在于他们的定义与所指范围不同。
python模块,包含并且有组织的代码片段为模块,sample.py 其中文件名smaple为模块名字。
而包是一个有层次的文件目录结构,它定义了由无数个模块或无数个子包组成的python应用程序执行环境。
库的概念是具有相关功能模块的集合。这也是正是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库,还有第三方库以及自定义模块。
❼ python中包的理解与运用
6.4. 包
包通常是使用用“圆点模块名”的结构化模块命名空间。例如,名为 A.B 的模块表示了名为 A 的包中名为 B 的子模块。正如同用模块来保存不同的模块架构可以避免全局变量之间的相互冲突,使用圆点模块名保存像 NumPy 或 Python Imaging Library 之类的不同类库架构可以避免模块之间的命名冲突。
假设你现在想要设计一个模块集(一个“包”)来统一处理声音文件和声音数据。存在几种不同的声音格式(通常由它们的扩展名来标识,例如:.wav, .aiff,.au ),于是,为了在不同类型的文件格式之间转换,你需要维护一个不断增长的包集合。可能你还想要对声音数据做很多不同的操作(例如混音,添加回声,应用平衡 功能,创建一个人造效果),所以你要加入一个无限流模块来执行这些操作。你的包可能会是这个样子(通过分级的文件体系来进行分组)
当导入这个包时,Python 通过 sys.path 搜索路径查找包含这个包的子目录。
为了让 Python 将目录当作内容包,目录中必须包含 __init__.py 文件。这是为了避免一个含有烂俗名字的目录无意中隐藏了稍后在模块搜索路径中出现的有效模块,比如 string。最简单的情况下,只需要一个空的 __init__.py 文件即可。当然它也可以执行包的初始化代码,或者定义稍后介绍的 __all__ 变量。
用户可以每次只导入包里的特定模块,例如:
import sound.effects.echo
这样就导入了 sound.effects.echo 子模块。它必需通过完整的名称来引用:
sound.effects.echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
导入包时有一个可以选择的方式:
from sound.effects import echo
这样就加载了 echo 子模块,并且使得它在没有包前缀的情况下也可以使用,所以它可以如下方式调用:
echo.echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
还有另一种变体用于直接导入函数或变量:
from sound.effects.echo import echofilter
这样就又一次加载了 echo 子模块,但这样就可以直接调用它的 echofilter() 函数:
echofilter(input, output, delay=0.7, atten=4)
需要注意的是使用 from package import item 方式导入包时,这个子项(item)既可以是包中的一个子模块(或一个子包),也可以是包中定义的其它命名,像函数、类或变量。import 语句首先核对是否包中有这个子项,如果没有,它假定这是一个模块,并尝试加载它。如果没有找到它,会引发一个 ImportError 异常。
❽ python(pandas模块)
Pandas是Python的一个数据分析包,最初由AQR Capital
Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的Pydata开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分,pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas的名称来自于面板数据和python数据分析。panel
data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
Pandas数据结构:
Series:一维数组,与numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构list相近,Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在series中。
Time-series:以时间为索引的series。
DataFrame:二维的表格型数据结构,很多功能与R中的data.frame类似,可以将DataFrame理解为Series的容器。
Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。
PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。