Ликбез по пакетам и шпаргалка по модулям в python

Пакеты модулей

В программировании связанные модули принято объединять в пакеты. Пакет представляет собой каталог с файлами-модулями. Кроме того, внутри пакета могут быть вложенные каталоги, а уже в них – файлы.

Допустим, мы пишем пакет модулей для вычисления площадей и периметров фигур. Пакет будет состоять из двух модулей. В одном будут описаны классы двумерных фигур, в другом – трехмерных.

Каталог-пакет назовем geometry. Один модуль – planimetry.py, другой – stereometry.py. Пакет следует разместить в одном из каталогов, содержащихся в списке sys.path. Первым его элементом является домашний каталог, обозначаемый как пустая строка. Таким образом, пакет проще разместить в том же каталоге, где будет основной скрипт.

Если не планируется писать скрипт, а достаточно протестировать пакет в интерактивном режиме, то в Linux будет проще разместить его в домашнем каталоге.

Содержимое файла planimetry.py:

from math import pi, pow
 
class Rectangle:
	def __init__(self, a, b):
		self.width = a
		self.height = b
	def square(self):
		return round(self.width * self.height, 2)
	def perimeter(self):
		return 2 * (self.width + self.height)
 
class Circle:
	def __init__(self, radius):
		self.r = radius
	def square(self):
		return round(pi * pow(self.r, 2), 2)
	def length(self):
		return round(2 * pi * self.r)

Код файла stereometry.py:

from math import pi, pow
 
class Cuboid:
	def __init__(self, a, b, c):
		self.length = a
		self.width = b
		self.height = c
		self.__squareSurface = 2 * (a*b + a*c + b*c)
		self.__volume = a * b * c
	def S(self):
		return round(self.__squareSurface, 2)
	def V(self):
		return round(self.__volume, 2)
 
class Ball:
	def __init__(self, radius):
		self.r = radius
	def S(self):
		s = 4 * pi * pow(self.r, 2)
		return round(s, 2)
	def V(self):
		v = (4 / 3) * pi * pow(self.r, 3)
		return round(v, 2)

Также в каталоге пакета должен быть файл __init__.py, даже если этот файл будет пустым. Его наличие позволяет интерпретатору понять, что перед ним пакет, а не просто каталог. Файл __init__.py может быть не пустым, а содержать переменную, в которой перечислены модули, которые будут импортироваться командой , а также какой-либо инициирующий код, например, подключение к базе данных.

Теперь попробуем импортировать модули пакета:

>>> import geometry.planimetry, geometry.stereometry
>>> a = geometry.planimetry.Rectangle(3, 4)
>>> b = geometry.stereometry.Ball(5)
>>> a.square()
12
>>> b.V()
523.6

Если сделать импорт только пакета, то мы не сможем обращаться к модулям:

pl@pl-desk:~$ python3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) 
GCC 5.4.0 20160609 on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import geometry
>>> b = geometry.stereometry.Ball(5)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in module>
AttributeError: module 'geometry' has no attribute 'stereometry'

Тогда возникает вопрос: в чем выгода пакетов, если все равно приходится импортировать модули индивидуально? Основной смысл заключается в структурировании пространств имен. Представьте, что есть разные пакеты, содержащие одноименные модули и классы. В таком случае точечная нотация через имя пакета, подпакета, модуля дает возможность пользоваться в программе одноименными сущностями из разных пакетов. Например, a.samename и b.samename. Кроме того точечная нотация дает своего рода описание объекту. Например, выражения geometry.planimetry.House() или geometry.stereometry.House() говорят, что в первом случае будет создан двумерный объект-дом, во-втором – трехмерный. Это куда информативней, чем просто House().

Однако в файле __init__.py в переменной __all__ можно перечислить, какие модули будут импортироваться через :

__all__ = 'planimetry', 'stereometry'

После этого можно делать так:

>>> from geometry import *
>>> b = stereometry.Ball(5)
>>> a = planimetry.Circle(5)

Установка интерпретатора Python

Как установить Python на Windows

Все релизы для доступных операционных систем перечислены на странице официального сайта python.org. Последняя сборка Python на данный момент — 3.7.4

Неважно, какую конкретно версию Python вы скачаете, — главное, чтобы её номер начинался с цифры 3

Далее запускаем скачанный файл. По умолчанию в комплекте устанавливаются IDLE (среда разработки Python-программ), документация, менеджер пакетов pip (для скачивания и установки других пакетов на Python), стандартный набор тестов и Python Launcher для запуска программ с расширением .py.

На следующем этапе выберите путь установки и укажите «Установку для всех пользователей» (Install for all users).

os.path.split

Метод split разъединяет путь на кортеж, который содержит и файл и каталог. Взглянем на пример:

Python

import os

print( os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’) )
# (‘C:\\Python27\\Tools\\pynche’, ‘ChipViewer.py’)

1
2
3
4

importos

print(os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’))

# (‘C:\\Python27\\Tools\\pynche’, ‘ChipViewer.py’)

В данном примере показано, что происходит, когда мы указываем путь к файлу. Теперь взглянем на то, что происходит, если в конце пути нет названия файла:

Python

import os

print( os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche’) )
# (‘C:\Python27\Tools’, ‘pynche’)

1
2
3
4

importos

print(os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche’))

# (‘C:\Python27\Tools’, ‘pynche’)

Как видите, данная функция берет путь и разъединяет его таким образом, что подпапка стала вторым элементом кортежа с остальной частью пути в первом элементе. Напоследок, взглянем на бытовой случай использования split:

Python

import os

dirname, fname = os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’)
print(dirname)
# C:\\Python27\\Tools\\pynche

print(fname)
# ChipViewer.py

1
2
3
4
5
6
7
8

importos

dirname,fname=os.path.split(r’C:\Python27\Tools\pynche\ChipViewer.py’)

print(dirname)

# C:\\Python27\\Tools\\pynche
 

print(fname)

# ChipViewer.py

В данном примере указано, как сделать множественное назначение. Когда вы разъединяете путь, он становится кортежем, состоящим из двух частей. После того, как мы опробовали две переменные с левой части, первый элемент кортежа назначен к первой переменной, а второй элемент к второй переменной соответственно.

Используем переменные и неизменяемые строки в качестве параметров ctypes

В то время как основные типы – int и float, как правило, тривиально сортируются модулем ctypes, работа со строками может показаться проблематичной. В Python, строки являются неизменяемыми – это означает, что их нельзя изменять (кто бы мог подумать). Это может привести к немного странным результатам передачи строк модулю ctypes. Для следующего примера мы используем функцию add_one_to_string, которую мы использовали в примере C библиотеки выше. Если мы вызовем эту функцию, передав её строке Python – она запустится, но не изменит строку, а это не тот результат, который нам нужен.

Давайте посмотрим на код:

Python

print(«Calling C function which tries to modify Python string»)
original_string = «starting string»
print(«Before:», original_string)

# Этот вызов не меняет значения, но, по крайней мере, пытается!
libc.add_one_to_string(original_string)

print(«After: «, original_string)

1
2
3
4
5
6
7
8

print(«Calling C function which tries to modify Python string»)

original_string=»starting string»

print(«Before:»,original_string)

 
# Этот вызов не меняет значения, но, по крайней мере, пытается!

libc.add_one_to_string(original_string)

print(«After: «,original_string)

Результат выдачи:

Python

Calling C function which tries to modify Python string
Before: starting string
After: starting string

1
2
3

CallingCfunction which tries to modify Python string

Beforestarting string

Afterstarting string

После небольшого тестирования, я выяснил, что original_string вообще недоступна в функции С, при выполнении данной операции. Строка original_string оставалась неизменной, во многом благодаря тому, что функция С модифицировала какую-то другую память, а не строку. Так что она не только отказывается делать то, что нам нужно, она еще и вносит изменения в память, чего делать не должна, приводя к потенциальным проблемам с поврежденной памятью. Если мы хотим, чтобы функция С имела доступ к нужной строке, то нам нужно лично выполнить небольшую работу, связанную с сортировкой. К счастью, ctypes также упрощает и эту задачу. Нам нужно конвертировать оригинальную строку в биты, используя str.encode, после чего передать её конструктору для ctypes.string_buffer. String_buffer-ы – изменяемые, и переданы в С в качестве символа *, как и следует ожидать.

Python

# Буфер строки ctypes является изменяемым, однако…
print(«Calling C function with mutable buffer this time»)

# … нужно закодировать оригинал, чтобы получить биты для
mutable_string = ctypes.create_string_buffer(str.encode(original_string))

print(«Before:», mutable_string.value)
libc.add_one_to_string(mutable_string) # Works!
print(«After: «, mutable_string.value)

1
2
3
4
5
6
7
8
9

# Буфер строки ctypes является изменяемым, однако…

print(«Calling C function with mutable buffer this time»)

 
# … нужно закодировать оригинал, чтобы получить биты для

mutable_string=ctypes.create_string_buffer(str.encode(original_string))

print(«Before:»,mutable_string.value)

libc.add_one_to_string(mutable_string)# Works!

print(«After: «,mutable_string.value)

Запущенный код выводит следующее:

Python

Calling C function with mutable buffer this time
Before: b’starting string’
After: b’tubsujoh!tusjoh’

1
2
3

CallingCfunction withmutable bufferthis time

Beforeb’starting string’

Afterb’tubsujoh!tusjoh’

Обратите внимание на то, что string_buffer выведен как массив байтов со стороны Python

Основы управления памятью в ctypes

Одно из главных преимуществ перехода из С в Python заключается в том, что вам больше не нужно тратить время на управление памятью вручную. Золотое правило использования ctypes – или любого инструмента кросс-языковой сортировки гласит:

В предыдущем примере это сработало хорошо, так как Python выделил буферы строк, которые мы передавали, после чего освобождал память за ненадобностью. Однако, часто возникает необходимость выделить память под С, затем передать её Python для различных манипуляций. Это работает, но для этого нужно проделать несколько шагов, чтобы убедиться в том, что вы можете передать указать памяти обратно в С, чтобы он мог её освободить по окончанию работы.

Для следующего примера я использую эти две С функции:

  • alloc_C_string
  • free_C_string

В этом примере обе функции выведут указатель памяти, который они используют, чтобы понять то, что в данный момент происходит. Как было сказано выше, нам нужно быть в состоянии хранить актуальный указатель памяти, который выделяет функция alloc_C_string, чтобы мы могли передать её обратно в free_C_string. Для этого нам нужно дать понять ctype, что alloc_C_string должна вернуть ctypes.POINTER нашему ctypes.c_char. Мы уже видели это раньше. Объекты ctypes.POINTER не слишком эффективны в использовании, но их можно конвертировать в другие, более полезные объекты. После того, как мы конвертируем строку в ctypes.c_char, мы можем получить доступ к её атрибуту значения, для получения битов в Python.

Связав все это вместе, мы получаем следующий код:

C

alloc_func = libc.alloc_C_string

# Это объект ctypes.POINTER, который содержит адрес данных
alloc_func.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_char)

print(«Allocating and freeing memory in C»)
c_string_address = alloc_func()

# Отлично, у нас есть объект POINTER.
# Нам нужно конвертировать его в что-то, что мы
# сможем использовать в Python
phrase = ctypes.c_char_p.from_buffer(c_string_address)

print(«Bytes in Python {0}».format(phrase.value))

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

alloc_func=libc.alloc_C_string

 
# Это объект ctypes.POINTER, который содержит адрес данных

alloc_func.restype=ctypes.POINTER(ctypes.c_char)

print(«Allocating and freeing memory in C»)

c_string_address=alloc_func()

 
# Отлично, у нас есть объект POINTER.
# Нам нужно конвертировать его в что-то, что мы
# сможем использовать в Python

phrase=ctypes.c_char_p.from_buffer(c_string_address)

print(«Bytes in Python {0}».format(phrase.value))

После того, как мы использовали данные, выделенные в С, нам нужно освободить память. Процесс очень похожий, мы определим атрибут argtypes вместо restype:

Python

free_func = libc.free_C_string
free_func.argtypes =
free_func(c_string_address)

1
2
3

free_func=libc.free_C_string

free_func.argtypes=ctypes.POINTER(ctypes.c_char),

free_func(c_string_address)

Цвета

Цвет является объектом, который отображает комбинацию Красного, Зеленого и Синего цветов (RGB).

colours.py

Python

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

from Tkinter import Tk, Canvas, Frame, BOTH

class Example(Frame):

def __init__(self, parent):
Frame.__init__(self, parent)

self.parent = parent
self.initUI()

def initUI(self):
self.parent.title(«Colours»)
self.pack(fill=BOTH, expand=1)

canvas = Canvas(self)
canvas.create_rectangle(30, 10, 120, 80,
outline=»#fb0″, fill=»#fb0″)
canvas.create_rectangle(150, 10, 240, 80,
outline=»#f50″, fill=»#f50″)
canvas.create_rectangle(270, 10, 370, 80,
outline=»#05f», fill=»#05f»)
canvas.pack(fill=BOTH, expand=1)

def main():
root = Tk()
ex = Example(root)
root.geometry(«400×100+300+300»)
root.mainloop()

if __name__ == ‘__main__’:
main()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 

fromTkinterimportTk,Canvas,Frame,BOTH

classExample(Frame)

def__init__(self,parent)

Frame.__init__(self,parent)

self.parent=parent        

self.initUI()

definitUI(self)

self.parent.title(«Colours»)

self.pack(fill=BOTH,expand=1)

canvas=Canvas(self)

canvas.create_rectangle(30,10,120,80,

outline=»#fb0″,fill=»#fb0″)

canvas.create_rectangle(150,10,240,80,

outline=»#f50″,fill=»#f50″)

canvas.create_rectangle(270,10,370,80,

outline=»#05f»,fill=»#05f»)

canvas.pack(fill=BOTH,expand=1)

defmain()

root=Tk()

ex=Example(root)

root.geometry(«400×100+300+300»)

root.mainloop()

if__name__==’__main__’

main()

В примере мы нарисовали прямоугольники и закрасили их разными цветами.

Python

canvas = Canvas(self)

1 canvas=Canvas(self)

Мы создали виджет canvas.

Python

canvas.create_rectangle(30, 10, 120, 80,
outline=»#fb0″, fill=»#fb0″)

1
2

canvas.create_rectangle(30,10,120,80,

outline=»#fb0″,fill=»#fb0″)

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

С помощью create_rectangle() мы создаем прямоугольники на холсте. Первыми четырьмя параметрами являются x и y координаты двух ограничительных точек: верхней левой и нижней правой. При помощи параметра outline мы можем задать цвет контура прямоугольников. А параметр fill используется для окрашивания всей внутренней области прямоугольника.

Использование фильтров в Pillow

Оригинальное изображение с медузой

Pillow позволяет использовать множество различных фильтров для обработки изображения. Они являются частью модуля ImageFilter. Давайте рассмотрим несколько примеров использования метода :

Python

from PIL import ImageFilter
from PIL import Image

image = Image.open(‘jelly.jpg’)
blurred_jelly = image.filter(ImageFilter.BLUR)
blurred_jelly.save(‘/path/to/photos/blurry_jelly.png’)

1
2
3
4
5
6

fromPIL importImageFilter

fromPIL importImage

image=Image.open(‘jelly.jpg’)

blurred_jelly=image.filter(ImageFilter.BLUR)

blurred_jelly.save(‘/path/to/photos/blurry_jelly.png’)

Программа берет определенное изображение, создает на его основе размытую картинку, используя , и сохраняет полученный результат на диск с помощью метода . Итоговое фото со слегка размытой медузой:

Размытая картинка с медузой

Однако в подобающем большинстве случаев размывать изображение нет нужды, наоборот — требуется увеличить резкость. Pillow меняет резкость картинки следующим образом:

Python

from PIL import ImageFilter
from PIL import Image

image = Image.open(‘/path/to/photos/jelly.jpg’)
blurred_jelly = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
blurred_jelly.save(‘/path/to/photos/sharper_jelly.png’)

1
2
3
4
5
6

fromPIL importImageFilter

fromPIL importImage

image=Image.open(‘/path/to/photos/jelly.jpg’)

blurred_jelly=image.filter(ImageFilter.SHARPEN)

blurred_jelly.save(‘/path/to/photos/sharper_jelly.png’)

Результат после запуска кода выше:

Картинка с медузой после применения фильтра резкости

Кроме того, для увеличения резкости фотографий в Python можно использовать модуль ImageEnhance.

Можно использовать и другие фильтры — , , , и так далее. В коде для одного изображения также можно одновременно использовать несколько фильтров.

Для сравнения эффектов от использования фильтров можете скачать изображения, которые были представлены в примерах выше.

Архитектура программы

Любая нетривиальная программа будет представлена несколькими файлами, связанными друг с другом импортами. Python, как и большинство других языков программирования, использует модульную структуру программы, где функциональные возможности группируются в многократно используемые единицы. Различают три типа файлов в многофайловом приложении:

  • Файл верхнего уровня. Python скрипт, который является основной точкой входа в программу. Используется для запуска приложения.
  • Пользовательские модули. Файлы Python, которые импортируются в файл верхнего уровня или между собой, определяющие отдельные функции. Такие файлы обычно не запускаются непосредственно из командной строки и создаются для решения узкоспециализированных задач проекта.
  • Модули стандартной библиотеки. Модули, встроенные в установочный пакет Python, такие как независимые от платформы инструменты для системных интерфейсов, сценарии работы с Интернет протоколами, построение графических интерфейсов и другие.

На этом рисунке модуль top_module.py – это файл Python верхнего уровня, который импортирует функции, определенные в модуле module1, но также имеет доступ к функциям в module2 через module1. Два пользовательских модуля используют ресурсы друг друга, а также другие модули из стандартной библиотеки Python. Цепочка импорта может идти настолько глубоко, насколько нужно – нет ограничений в количестве импортированных файлов, и они могут импортировать друг друга, хотя нужно быть осторожным с циклическими импортами.

В приведенном выше примере top_module.py – это модуль верхнего уровня, который будет запускаться пользователем, и он импортирует инструменты из других модулей через module1.py. module1 и module2 являются определяемыми пользователем модулями, а модуль math импортируется из стандартной библиотеки. При запуске скрипта верхнего уровня получаем:

$ python top_module.py
k = 2 n = 5
10.0

Когда запускается файл Python верхнего уровня, его операторы исходного кода и операторы в импортированных модулях компилируются в промежуточный формат, известный как байт код, который является независимым от платформы. Файлы байт кода импортированных модулей хранятся с расширением .pyc в том же каталоге, что и .py-файл для версий Python до 3.2, и в каталоге __pycache__/ в текущем каталоге программы в Python 3.2+.

Простая С библиотека, которую можно использовать из Python

Здесь мы рассмотрим все этапы создания и тестирования примеров кода. Небольшое предисловие о самой С библиотеке, перед тем, как мы перейдем к модулю ctypes.

Код С, который мы будем использовать в этом руководстве будет настолько прост, насколько это возможно- он написан специально для раскрытия основных понятий, рассматриваемых в этом руководстве. Это скорее «пример на пальцах», и не предназначен для более широкого применения. Давайте рассмотрим функции, которые мы будем использовать:

C

int simple_function(void) {
static int counter = 0;
counter++;
return counter;
}

1
2
3
4
5

intsimple_function(void){

staticintcounter=;

counter++;

returncounter;

}

Функция simple_function просто возвращает подсчитанные числа. Каждый раз, когда она вызывается в счетчике increments, она выдает следующее значение:

C

void add_one_to_string(char *input) {
int ii = 0;
for (; ii

1
2
3
4
5
6

voidadd_one_to_string(char*input){

intii=;

for(;iistrlen(input);ii++){

inputii++;

}

}

Функция add_one_to_string добавляет единицу к каждому символу в переданном массиве char. Мы используем его при рассмотрении неизменяемых строк Python и узнаем, как работать с ними при необходимости.

Python

char * alloc_C_string(void) {
char* phrase = strdup(«I was written in C»);
printf(«C just allocated %p(%ld): %s\n»,
phrase, (long int)phrase, phrase);
return phrase;
}

void free_C_string(char* ptr) {
printf(«About to free %p(%ld): %s\n»,
ptr, (long int)ptr, ptr);
free(ptr);
}

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

char*alloc_C_string(void){

char*phrase=strdup(«I was written in C»);

printf(«C just allocated %p(%ld):  %s\n»,

phrase,(longint)phrase,phrase);

returnphrase;

}
 

void free_C_string(char*ptr){

printf(«About to free %p(%ld):  %s\n»,

ptr,(longint)ptr,ptr);

free(ptr);

}

Эта пара функций выделяет и освобождает строку в контексте С. Это – отличная основа для обсуждения нюансов управления памятью в ctypes. Наконец, нам нужен способ, которым мы встроим исходный файл в библиотеку. Для этой цели существует множество инструментов, но я предпочитаю пользоваться make – он отлично подходит для таких проектов благодаря своей гибкости и нетребовательности. Make также доступен на всех Linux системах. Вот фрагмент из файла Makefile, который создает библиотеку C в файле .so:

Python

clib1.so: clib1.o
gcc -shared -o libclib1.so clib1.o

clib1.o: clib1.c
gcc -c -Wall -Werror -fpic clib1.c

1
2
3
4
5

clib1.soclib1.o

gcc-shared-olibclib1.so clib1.o

clib1.oclib1.c

gcc-c-Wall-Werror-fpic clib1.c

Makefile в repo настроен на создание и запуска демо из scratch. Вам нужно только запустить следующую команду в вашей оболочке:

Python

$ make

1 $make

venv

Устанавливать venv не нужно, т.к. он входит в стандартную библиотеку Python. Т.е. если вы установили себе Python, то venv у вас уже есть. Помните, что venv работает только в Python3!

Создание виртуального окружения

Для создания виртуального окружения с именем PRG2 с помощью venv выполните следующую команду:

> python -m venv PRG2

В результате будет создан каталог PRG2 со структурой похожей на ту, что была описана для virtualenv. Функциональное назначение каталогов тоже самое.

Активация виртуального окружения

Активация виртуального окружения в Linux выполняется командой:

>source PRG2/bin/activate

в Windows

>PRG2\Scripts\activate.bat

Динамический импорт

Модуль importlib поддерживает возможность импорта модуля, который был передан строке. Так что давайте создадим несколько простых модулей, с которыми мы сможем работать. Мы выделим каждому модулю одинаковый интерфейс, но дадим им выводить свои названия, чтобы увидеть разницу между ними. Создадим два модуля с разными названиями, вроде foo.py и bar.py, и добавим в них следующий код:

Python

def main():
print(__name__)

1
2

defmain()

print(__name__)

Теперь нам остается только использовать importlib чтобы импортировать их. Давайте посмотрим на следующий код, чтобы сделать именно это. Убедитесь в том, что этот код находится в той же папке, что и созданные ранее два модуля.

Python

import importlib

def dynamic_import(module):
return importlib.import_module(module)

if __name__ == ‘__main__’:
module = dynamic_import(‘foo’)
module.main()

module_two = dynamic_import(‘bar’)
module_two.main()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

importimportlib

defdynamic_import(module)

returnimportlib.import_module(module)

if__name__==’__main__’

module=dynamic_import(‘foo’)

module.main()

module_two=dynamic_import(‘bar’)

module_two.main()

Здесь мы импортируем модуль importlib и создаем очень простую функцию под названием dynamic_import. Все, что делает эта функция, это вызывает другую функцию importlib — import_module со строкой модуля, который мы ей передали, и возвращает результат этого вызова. Далее, в нашем условном операторе внизу, мы можем вызвать главный метод каждого модуля, который покорно выведет название модуля. Вы, скорее всего, не будете делать это часто в своем коде, но периодически вам может быть нужно импортировать модуль, когда он представлен только в виде строки. Модуль importlib дает возможность сделать именно это.

Зачем использовать модуль Pathlib?

Если вы некоторое время работали с языком Python, у вас может возникнуть вопрос. Зачем нужен модуль Pathlib, когда уже есть модули , , и прочие? Это хороший вопрос. Давайте попробуем ответить на него, разобрав следующий пример.

Допустим, мы хотим создать файл под названием в текущем рабочем каталоге. Следующий код пытается сделать это с помощью модуля . Также используются функции и .

Python

import os

outpath = os.path.join(os.getcwd(), ‘output’)
outpath_file = os.path.join(outpath, ‘out.xlsx’)

1
2
3
4

importos

outpath=os.path.join(os.getcwd(),’output’)

outpath_file=os.path.join(outpath,’out.xlsx’)

Альтернативный способ:

Python

outpath_file = os.pathjoin(os.path.join(os.getcwd(), ‘output’), «out.xlsx»)

1 outpath_file=os.pathjoin(os.path.join(os.getcwd(),’output’),»out.xlsx»)

Хотя код работает, он выглядит несколько странно, плохо читается, в нем сложно уловить суть. Представьте, как данный код выглядел бы, если бы мы хотели создать новый файл внутри глубоко расположенной директории.

Данный код можно переписать, используя модуль Pathlib:

Python

from pathlib import Path
outpath = Path.cwd() / ‘output’ / ‘output.xlsx’

1
2

frompathlib importPath

outpath=Path.cwd()’output»output.xlsx’

Шаблон вложенности функций в модуле заменяется классом модуля Pathlib, что представляет путь через объединение методов и атрибутов. Умная перегрузка оператора делает код читабельным и простым в обращении.

Другое преимущество метода, предоставляемого модулем Pathlib, заключается в том, что объект создается вместо строкового представления пути. У этого объекта есть несколько удобных методов, что имеют значительное преимущество перед работой с необработанными строками, которые представляют пути.

Есть много способов импортировать файл python, все с их плюсами и минусами.

Не просто поспешно выбирайте первую стратегию импорта, которая работает для вас, либо вам придется переписывать кодовую базу позже, когда вы обнаружите, что она не отвечает вашим потребностям.

Я начну объяснять самый простой пример №1, затем я перейду к самому профессиональному и надежному примеру # 7

Пример 1: Импорт модуля python с интерпретатором python:

  1. Поместите это в /home/el/foo/fox.py:

  2. Войдите в интерпретатор python:

    Вы импортировали лисицу через интерпретатор python, функцию python изнутри fox.py.

Пример 2. Используйте или ( в Python 3) в скрипте для выполнения другого файла python:

  1. Поместите это в /home/el/foo2/mylib.py:

  2. Поместите это в /home/el/foo2/main.py:

  3. запустите файл:

    Функция moobar была импортирована из mylib.py и доступна в main.py

Пример 3: Использование… импорт… функциональность:

  1. Поместите это в /home/el/foo3/chekov.py:

  2. Поместите это в /home/el/foo3/main.py:

  3. Выполните его следующим образом:

    Если вы определили другие функции в chekov.py, они не будут доступны, если вы не

Пример 4. Импортируйте riaa.py, если он находится в другом месте файла, откуда он импортируется.

  1. Поместите это в /home/el/foo4/stuff/riaa.py:

  2. Поместите это в /home/el/foo4/main.py:

  3. Запустить его:

    Это импортирует все в чужой файл из другого каталога.

Пример 5, используйте

Пример 6: импортируйте свой файл с помощью ссылки на startuphook для python:

См. Https://docs.python.org/3/library/user.html.

Поместите этот код в свой домашний каталог в

Поместите этот код в свой main.py (может быть где угодно):

Запустить его:

Кредит для этого jist идет по адресу: https://github.com/docwhat/homedir-examples/blob/master/python-commandline/.pythonrc.py Отправляйтесь вдоль своих лодок.

Пример 7: Самый надежный: импортируйте файлы на питоне с помощью команды импорта:

  1. Создайте новый каталог
  2. Создайте новый каталог
  3. Создайте пустой файл с именем под herp:

  4. Создайте новый каталог /home/el/foo5/herp/derp

  5. Под derp сделайте еще один файл :

  6. В разделе /​​home/el/foo5/herp/derp создайте новый файл с именем Поместите это:

  7. Момент истины, сделайте новый файл , поместите его туда;

  8. Запустить его:

    Пустой файл связывается с интерпретатором python, который разработчик предполагает, что этот каталог является импортируемым пакетом.

Если вы хотите увидеть мое сообщение о том, как включить ВСЕ файлы.py в каталог, см. Здесь: https://stackoverflow.com/questions/1057431/how-to-load-all-modules-in-a-folder

Бонусная защита

используете ли вы Mac, Linux или Windows, вам нужно использовать python idle editor, как описано здесь. Он откроет ваш мир python. https://www.youtube.com/watch?v=DkW5CSZ_VII

Заключение

Сегодня мы узнали, что TCP протокол – это надежный сетевой протокол с гарантированной доставкой. При написании TCP клиент-серверных приложений функции протокола распределяются между приложением и самой операционной системой. В зависимости от архитектуры сервера, сокеты могут быть блокирующими и неблокирующими. Системные вызовы и позволяют писать высоконагруженные серверы с подключением большого количества клиентов. Инструментарий twisted значительно облегчает труд по написанию сетевых приложений, предоставляя программисту возможность сфокусироваться на логике приложения, скрывая при этом низкоуровневые подробности сетевого протокола.

Код примеров проверялся на версии Python 2.6.

Ресурсы для скачивания

этот контент в PDF

Войдите или
зарегистрируйтесь для того чтобы оставлять комментарии или подписаться на них.

Подпишите меня на уведомления к комментариям

Ссылка на основную публикацию