python导入模块路径

‘壹’ 怎么从python引入自己的模块

1.如果导入的模块和主程序在同个目录下，直接import就行了
2.如果导入的模块是在主程序所在目录的子目录下，可以在子目录中增加一个空白的__init__.py文件，该文件使得python解释器将子目录整个也当成一个模块，然后直接通过“import 子目录.模块”导入即可。
3.如果导入的模块是在主程序所在目录的父目录下，则要通过修改path来解决，有两种方法：
(1)通过”import sys，sys.path.append('父目录的路径')“来改变，这种方法属于一次性的，只对当前的python解释器进程有效，关掉python重启后就失效了。
(2)直接修改环境变量：在windows中是 “ set 变量=‘路径’ ” 例如：set PYTHONPATH=‘C:\test\...’ 查看是否设置成功用echo %PYTHONPATH%,而且进到python解释器中查看sys.path,会发现已经有了新增加的路径了。这种方式是永久的，一次设置以后一直都有效。在linux中是 "export 变量=‘路径’ “，查看是" echo $变量 "
通过修改path是通用的方法，因为python解释器就是通过sys.path去一个地方一个地方的寻找模块的。

‘贰’ Python找不到自定义的模块

Python导入模块时实际上是在 sys.path 中进行查找的。
一般会包括标准库、第三方库、当前文件目录。
6. 模块 — Python 3.10.5 文档

有时候我们定义的模块不在这里面，可以手动 append 到 sys.path 。

相对路径：在Python中可以用 . 表示当前目录， .. 表示当前文件的上一级目录。这个相对路径实际上是相对 执行python xx.py命令时候 所在的目录。

‘叁’ 如何在linux环境下添加python模块路径

本人python菜鸟一枚，在学习python过程中，经常要按照教程编写一些模块和函数练手，刚开始只是在python shell中编写，但是如果出错就会非常悲剧，又要从头开始编，而且重启python后也要重新编写模块。所以希望能像bash编程那样将脚本路径添加到环境变量中，这样修改起来也方便。以下内容均来源于网络及本菜鸟。

摘要：本文叙述了如何在linux环境下添加python模块的路径，第1部分介绍了如何查看python环境变量，第2部分介绍了如何将脚本放入python自带的环境变量目录中，第3部分介绍了如何将目录放入python的环境变量中重启python失效，第4部分介绍了如何为python添加永久环境变量目录。这些方法可以使模块的修改和重复使用更加方便，不用重复输入。

​

​1、首先，可以用python中的内建模块sys来查看python的环境变量。

​这些目录都是python的环境变量。

2.接下来本菜鸟尝试一下如果将提前写好的python脚本放入这些目录中，能不能在python中使用。别问为什么跑题，本菜就想试一试^ -^。

选择/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pip-7.1.2-py2.7.egg这个目录，脚本名为my_mole.py，里面只有一个名为c_to_f的函数，用来计算从摄氏温度转换为华氏温度。

​可以看到，脚本已经位于刚开始选定的的目录下了。

我们现在来看看，在python中导入这个模块。并按照“模块.函数”的格式使用函数。

​可以看到，导入模块成功，其中的c_to_f函数也正确使用，10摄氏度=50华氏度。或者你在确定函数名不重名的前提下，可以from my_mole import c_to_f，这样就可以直接使用函数c_to_f，而不需要模块名作为前缀。

​

实验成功，将脚本导入python自带的环境变量目录中是有效的​，如果之前运行了python，再导入后并不用重启python就可以导入模块。

3.接下来​我们回归正题，如何自定义python环境变量目录。最直接的想法是把目录加到刚才的python环境变量中。可以使用sys.path.append('/.../....')。

​然后再次查看path路径，发现"/home/sh/python"目录确实加入了。并且也可以使用。但是这种方法一旦退出python，刚才新加的目录就消失了。

4.接下来介绍一种一劳永逸的方法，就是直接修改系统变量。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/..../..../​，对，没错，直接在shell中敲这一行，目录是你自定义的目录，然后打开python，import my_mole，你就愉快的可以使用自定义的模块了。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_959cf80d0102vx3j.html

‘肆’ 在python中如何导入两个不同目录下自定义的模块呢

import sys
print sys.path

上面的代码会给出所有可用的python路径，你把.py文件放到这些路径下面就可以在其他文件里导入它了。
另外一个特殊的路径就是当前路径，比如你在一个文件夹test下新建两个.py文件，分别为123.py 和456.py ，那么你可以在123.py写：

import 456

就可以导入456.py了。

python的模块都是.py文件，提示invaild syntax 是说语法错误。如果你用的是python3，那你的print就写错了。python2和3的print 区别如下。

print 'hello world' #python2
print('hello world') #python3

‘伍’ Python导入模块问题

Python是一种面向对象的编程语言，里面包含有丰富强大的库，想要学习Python开发，首先需要学习如何导入模块或包。下面就跟大家一起讨论下Python导入模块的几种方法：
常规导入
最常用的导入方式，大概是这样的：
import sys
只需要使用 import ，然后指定希望导入的模块或包即可。用这种方法导入的好处是可以一次性导入多个包或模块：
import os, sys, time
虽然这节省了空间，但是却违背了Python风格指南。 Python风格指南建议将每个导入语句单独成行 。
有时在导入模块时，你想要重命名这个模块。这个功能很容易实现：
import sys as system
print(system.platform)
上面的代码将我们导入的 sys 模块重命名为 system 。我们可以按照和以前一样的方式调用模块的方法，但是可以用一个新的模块名。也有某些子模块必须要使用点标记法才能导入。
import urllib.error
这个情况不常见，但是对此有所了解总是没有坏处的。
使用from语句导入
有时我们只想要导入一个模块或库中的某个部分。那么Python是如何实现这点：
from functools import lru_cache
上面这行代码可以让你直接调用 lru_cache 。如果按常规方式导入 functools ，那么就必须像这样调用 lru_cache ：
functools.lru_cache(*args)
根据实际的使用场景，上面的做法可能是更好的。在复杂的代码库中，能够看出某个函数是从哪里导入的这点很有用的。不过，如果你的代码维护的很好，模块化程度高，那么只从某个模块中导入一部分内容也是非常方便和简洁的。
当然，你还可以使用from方法导入模块的全部内容，就像这样：
from os import *
这种做法在少数情况下是挺方便的，但是这样也会打乱你的命名空间。问题在于，你可能定义了一个与导入模块中名称相同的变量或函数，这时如果你试图使用
os 模块中的同名变量或函数，实际使用的将是你自己定义的内容。因此，你最后可能会碰到一个相当让人困惑的逻辑错误。
标准库中我唯一推荐全盘导入的模块只有Tkinter 。
如果你正好要写自己的模块或包，有人会建议你在 __init__.py 文件中导入所有内容，让模块或者包使用起来更方便。我个人更喜欢显示地导入，而非隐式地导入。
你也可以采取折中方案，从一个包中导入多个项：
from os import path, walk, unlinkfrom os import uname, remove
在上述代码中，我们从 os 模块中导入了5个函数。你可能注意到了，我们是通过多次从同一个模块中导入实现的。当然，如果你愿意的话，你也可以使用圆括号一次性导入多个项：
from os import (path, walk, unlink, uname,
remove, rename)
这是一个有用的技巧，不过你也可以换一种方式：
from os import path, walk, unlink, uname, \
remove, rename
上面的反斜杠是Python中的续行符，告诉解释器这行代码延续至下一行。
相对导入
PEP 328 介绍了引入相对导入的原因，以及选择了哪种语法。具体来说，是使用句点来决定如何相对导入其他包或模块。这么做的原因是为了避免偶然情况下导入标准库中的模块产生冲突。这里我们以PEP 328中给出的文件夹结构为例，看看相对导入是如何工作的：
my_package/
__init__.py
subpackage1/
__init__.py
mole_x.py
mole_y.py
subpackage2/
__init__.py
mole_z.py
mole_a.py
在本地磁盘上找个地方创建上述文件和文件夹。在顶层的 __init__.py 文件中，输入以下代码：
from . import subpackage1from . import subpackage2
接下来进入 subpackage1 文件夹，编辑其中的 __init__.py 文件，输入以下代码：
from . import mole_xfrom . import mole_y
现在编辑 mole_x.py 文件，输入以下代码：
from .mole_y import spam as ham
def main():
ham()
最后编辑 mole_y.py 文件，输入以下代码：
def spam():
print('spam ' * 3)
打开终端， cd 至 my_package 包所在的文件夹，但不要进入 my_package 。在这个文件夹下运行Python解释器。我使用的是IPython，因为它的自动补全功能非常方便：
In [1]: import my_package
In [2]: my_package.subpackage1.mole_xOut[2]: <mole
'my_package.subpackage1.mole_x' from
'my_package/subpackage1/mole_x.py'>
In [3]: my_package.subpackage1.mole_x.main()spam spam spam
相对导入适用于你最终要放入包中的代码。如果你编写了很多相关性强的代码，那么应该采用这种导入方式。
你会发现PyPI上有很多流行的包也是采用了相对导入 。还要注意一点，如果你想要跨越多个文件层级进行导入，只需要使用多个句点即可。不过， PEP
328建议相对导入的层级不要超过两层 。
还要注意一点，如果你往 mole_x.py 文件中添加了 if __name__ == ‘__main__’ ，然后试图运行这个文件，你会碰到一个很难理解的错误。编辑一下文件，试试看吧！
from . mole_y import spam as ham
def main():
ham()
if __name__ == '__main__':
# This won't work!
main()
现在从终端进入 subpackage1 文件夹，执行以下命令：
python mole_x.py
如果你使用的是Python 2，你应该会看到下面的错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "mole_x.py", line 1, in <mole>
from . mole_y import spam as hamValueError: Attempted relative import in non-package
如果你使用的是Python 3，错误信息大概是这样的：
Traceback (most recent call last):
File "mole_x.py", line 1, in <mole>
from . mole_y import spam as hamSystemError: Parent mole '' not loaded, cannot perform relative import
这指的是， mole_x.py 是某个包中的一个模块，而你试图以脚本模式执行，但是 这种模式不支持相对导入 。
如果你想在自己的代码中使用这个模块，那么你必须将其添加至Python的导入检索路径（import search path）。最简单的做法如下：
import syssys.path.append('/path/to/folder/containing/my_package')import my_package
注意，你需要添加的是 my_package 的上一层文件夹路径，而不是 my_package 本身。原因是 my_package 就是我们想要使用的包，所以如果你添加它的路径，那么将无法使用这个包。
我们接下来谈谈可选导入。
可选导入（Optional imports）
如果你希望优先使用某个模块或包，但是同时也想在没有这个模块或包的情况下有备选，你就可以使用可选导入这种方式。这样做可以导入支持某个软件的多种版本或者实现性能提升。以 github2包 中的代码为例：
try:
# For Python 3
from http.client import responsesexcept ImportError: # For Python 2.5-2.7
try:
from httplib import responses # NOQA
except ImportError: # For Python 2.4
from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler as _BHRH
responses = dict([(k, v[0]) for k, v in _BHRH.responses.items()])
lxml 包也有使用可选导入方式：
try:
from urlparse import urljoin
from urllib2 import urlopenexcept ImportError:
# Python 3
from urllib.parse import urljoin
from urllib.request import urlopen
正如以上示例所示， 可选导入的使用很常见，是一个值得掌握的技巧 。
局部导入
当你在局部作用域中导入模块时，你执行的就是局部导入。如果你在Python脚本文件的顶部导入一个模块，那么你就是在将该模块导入至全局作用域，这意味着之后的任何函数或方法都可能访问该模块。例如：
import sys # global scope
def square_root(a):
# This import is into the square_root functions local scope
import math
return math.sqrt(a)
def my_pow(base_num, power):
return math.pow(base_num, power)
if __name__ == '__main__':
print(square_root(49))
print(my_pow(2, 3))
这里，我们将 sys 模块导入至全局作用域，但我们并没有使用这个模块。然后，在 square_root 函数中，我们将 math
模块导入至该函数的局部作用域，这意味着 math 模块只能在 square_root 函数内部使用。如果我们试图在 my_pow 函数中使用
math ，会引发 NameError 。试着执行这个脚本，看看会发生什么。
使用局部作用域的好处之一，是你使用的模块可能需要很长时间才能导入，如果是这样的话，将其放在某个不经常调用的函数中或许更加合理，而不是直接在全局作
用域中导入。老实说，我几乎从没有使用过局部导入，主要是因为如果模块内部到处都有导入语句，会很难分辨出这样做的原因和用途。
根据约定，所有的导入语句都应该位于模块的顶部 。
导入注意事项
在导入模块方面，有几个程序员常犯的错误。这里我们介绍两个。
循环导入（circular imports）
覆盖导入（Shadowed imports，暂时翻译为覆盖导入）
先来看看循环导入。
循环导入
如果你创建两个模块，二者相互导入对方，那么就会出现循环导入。例如：
# a.pyimport b
def a_test():
print("in a_test")
b.b_test()
a_test()
然后在同个文件夹中创建另一个模块，将其命名为 b.py 。
import a
def b_test():
print('In test_b"')
a.a_test()
b_test()
如果你运行任意一个模块，都会引发 AttributeError 。这是因为这两个模块都在试图导入对方。简单来说，模块 a 想要导入模块 b
，但是因为模块 b 也在试图导入模块 a （这时正在执行），模块 a 将无法完成模块 b
的导入。我看过一些解决这个问题的破解方法（hack），但是 一般来说，你应该做的是重构代码，避免发生这种情况 。
覆盖导入
当你创建的模块与标准库中的模块同名时，如果你导入这个模块，就会出现覆盖导入。举个例子，创建一个名叫 math.py 的文件，在其中写入如下代码：
import math
def square_root(number):
return math.sqrt(number)
square_root(72)
现在打开终端，试着运行这个文件，你会得到以下回溯信息（traceback）：
Traceback (most recent call last):
File "math.py", line 1, in <mole>
import math
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 6, in <mole>
square_root(72)
File "/Users/michael/Desktop/math.py", line 4, in square_root
return math.sqrt(number)AttributeError: mole 'math' has no attribute 'sqrt'
这到底是怎么回事？其实，你运行这个文件的时候，Python解释器首先在当前运行脚本所处的的文件夹中查找名叫 math
的模块。在这个例子中，解释器找到了我们正在执行的模块，试图导入它。但是我们的模块中并没有叫 sqrt 的函数或属性，所以就抛出了
AttributeError 。

‘陆’ python 导入模块问题

导入模块是会执行一遍的
如果不想在导入模块时执行某部分代码，
需要将那部分代码到
if __name__=='__main__': 里面，
那部分代码只会在当他是作为主文件运行时才会跑

‘柒’ python 中库怎么导入

让包内导入更加显式，这个功能的一部分设计初衷是，为了帮助脚本解决同名文件出现在模块搜索路径上多个不同位置时的二义性。考虑包目录，这定义了一个名为mypkg 的包，其中含有名为mypkg.main和mypkg.string 的模块。现在，假设模块main试图导入名为string的模块。在 Python 2.X和更早版本中，Python会先寻找mypkg目录以执行相对导入。这会找到并导入位于该处的string.py文件，将其赋值给mypkg.main模块命名空间内的名称string。不过，这一导入的本意可能是要导入Python标准库的string模块。可惜的是，在这些Python版本中，无法直接忽略mypkg.string 去寻找位于模块搜索路径更右侧的标准库中的string模块。此外，我们无法使用完整包导入路径来解决这个问题，因为我们无法依赖在每台机器上的标准链接库路径。换句话说，包中的简单导入可能具有二义性而且容易出错。在包内，我们无法确定imports pam语句指的是包内的模块还是包外的模块。一种可能的后果是，一个局部的模块或包会在不经意间隐藏了sys.path 上的另一个模块。
在实践中，Python使用者可以避免为他们自己的模块重复使用标准库模块的名称（如果需要标准string库，就不要把新的模块命名为string)。但是，一个包还是有可能意外地隐藏标准库模块。再者，Python 以后可能新增标准库模块，而其名称可能刚好就和自己的一个模块同名。而依赖于没有点号开头相对导入的程序代码同样也不容易理解，因为读者可能对希望使用哪个模块而感到困惑。所以我们最好能在代码中显式地指出导入的解析过程。

‘捌’ python怎么导入同一包的模块

一、何为模块

1.一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。

2.模块目的和函数，对象等一样，是为了代码的复用性而存在的。即一个py程序写了很多功能，也可以被其他py程序调用。被调用后被作为模块，此时会产生一个pyc的文件即为这个模块的缓存文件，相当于编译了模块文件使该py模块被调用的速度变快。一个大的项目一个人肯定是不行的，所以模块也为程序员相互间的合作提供了便利。

二、模块妙用

1.import

只需要在py程序开头加上import 文件名（不能有.py后缀）。例如，模块的文件名是span.py，那么只需在自己的py程序加import span。

2. import可以在程序的任意位置调用，但一次调用后会驻留内存，下次再调用会直接调用内存中的模块（python的优化）。

3.个模块都是一个独立的名称空间，定义在这个模块中的函数，把这个模块的名称空间当做全局名称空间，这样我们在编写自己的模块时，就不用担心我们定义在自己模块中全局变量会在被导入时，与使用者的全局变量冲突。

print('from the spam.py')

money=1000def read1(): print('spam->read1->money',1000)def read2(): print('spam->read2 calling read')
read1()def change(): global money
money=0

支持tab自动补全

‘玖’ python 怎样添加模块加载路径

这里主要介绍第二种方法：通过.ph文件进行设置，好处是可以将路径设为永久路径

在Python的安装目录下，找到Libsite-packages文件夹，在该文件夹下新建一个以.pth为后缀名的文件，编辑文件，内容为要添加的库路径。（我的文件名命名为setpath.pth）。添加路径示例：文件内容写入要引用的库路径

步骤1：建立文件，可以首先建立一个文本文档，写下路径如D:\Python\mulib。我这里新建的文件路径的文件夹命名为“mulib”

步骤3：将保存好的文件放在Python的site-packages文件夹中就完成了。