сколько библиотек можно импортировать в один проект в питоне

Модули Python – примеры создания, импорта и использования

Модулем python может быть любой программный файл python, который содержит код, включая функции, класс или переменные python. Другими словами, мы можем сказать, что файл кода Python, сохраненный с расширением(.py), рассматривается как модуль. У нас может быть исполняемый код внутри модуля python.

Модули в Python отличаются маневренностью в логической организации кода. Чтобы использовать функциональность одного модуля в другом, мы должны импортировать конкретный модуль.

Создадим модуль с именем file.py, который содержит функцию func, которая содержит код для вывода некоторого сообщения на консоль.

Необходимо включить этот модуль в наш основной модуль, чтобы вызвать метод displayMsg(), определенный в модуле с именем file.

Загрузка модуля в код Python

Нам нужно загрузить модуль в код Python, чтобы использовать его функции. Python предоставляет два типа операторов:

Оператор импорта

Оператор импорта используется для импорта всех функций одного модуля в другой. Здесь мы должны заметить, что мы можем использовать функциональность любого исходного файла Python, импортировав этот файл в качестве модуля в другой исходный файл Python.

Мы можем импортировать несколько модулей с помощью одного оператора импорта, но модуль загружается один раз, независимо от того, сколько раз он был импортирован в наш файл.

Синтаксис для использования оператора импорта приведен ниже.

Следовательно, если нам нужно вызвать функцию displayMsg(), определенную в файле file.py, мы должны импортировать этот файл как модуль в наш модуль, как показано в примере ниже.

Оператор from-import

Вместо того, чтобы импортировать весь модуль, в python имеется возможность импортировать только определенные атрибутов модуля. Это можно сделать с помощью from-import оператора. Синтаксис для использования оператора from-import приведен ниже.

Рассмотрим следующий модуль, называемый calculation, который содержит три функции: суммирование, умножение и деление.

Оператор from … import всегда лучше использовать, если мы заранее знаем атрибуты, которые нужно импортировать из модуля. Это не позволяет нашему коду быть тяжелее. Мы также можем импортировать все атрибуты из модуля, используя *.

Рассмотрим следующий синтаксис.

Переименование модуля

Python предоставляет нам возможность импорта некоторого модуля с определенным именем, чтобы мы могли использовать его имя для этого модуля в нашем исходном файле python.

Синтаксис для переименования модуля приведен ниже.

Использование функции dir()

Функция dir() возвращает отсортированный список имен, определенных в переданном модуле. Этот список содержит все подмодули, переменные и функции, определенные в этом модуле.

Рассмотрим следующий пример.

Функция reload()

Как мы уже говорили, модуль загружается один раз независимо от того, сколько раз он был импортирован в исходный файл python. Однако, если вы хотите перезагрузить уже импортированный модуль, чтобы повторно выполнить код верхнего уровня, python предоставляет нам функцию reload(). Синтаксис использования функции reload() приведен ниже.

Например, чтобы перезагрузить вычисление модуля, определенное в предыдущем примере, мы должны использовать следующую строку кода.

Объем переменных

В Python переменные связаны с двумя типами областей видимости. Все переменные, определенные в модуле, содержат глобальную область видимости до тех пор, пока она не определена в функции.

Все переменные, определенные внутри функции, содержат локальную область видимости, которая ограничена самой этой функцией. Мы не можем получить глобальный доступ к локальной переменной.

Если две переменные определены с одним и тем же именем с двумя разными областями действия, т. е. локальной и глобальной, то приоритет всегда будет отдаваться локальной переменной.

Рассмотрим следующий пример.

Пакеты Python

Пакеты в python облегчают разработчикам среду разработки приложений, предоставляя иерархическую структуру каталогов, в которой пакет содержит подпакеты, модули и подмодули. Пакеты используются для эффективной категоризации кода уровня приложения.

Создадим пакет с именем «Сотрудники» в вашем домашнем каталоге пошагово.

1. Создайте каталог с именем Сотрудники / home.

2. Создайте исходный файл python с именем ITEmployees.py / home / Employees.

3. Аналогичным образом создайте еще один файл python с именем BPOEmployees.py и функцию getBPONames().

4. Теперь каталог «Сотрудники», который мы создали на первом шаге, содержит два модуля Python. Чтобы сделать этот каталог пакетом, нам нужно включить сюда еще один файл, то есть __init__.py, который содержит операторы импорта модулей, определенных в этом каталоге.

5. Теперь каталог «Сотрудники» стал пакетом, содержащим два модуля Python. Здесь мы должны заметить, что мы должны создать __init__.py внутри каталога, чтобы преобразовать этот каталог в пакет.

6. Чтобы использовать модули, определенные внутри пакета Employees, мы должны импортировать их в наш исходный файл python. Давайте создадим простой исходный файл Python в нашем домашнем каталоге(/ home), который использует модули, определенные в этом пакете.

Внутри пакетов могут быть подпакеты. Мы можем вкладывать пакеты до любого уровня в зависимости от требований приложения.

На следующем изображении показана структура каталогов системы управления библиотекой приложений, которая содержит три подпакета: Admin, Librarian и Student. Подпакеты содержат модули Python.

Источник

Автоматизация импортов в Python

Так получилось, что аж с 2012 года я разрабатываю open source браузерку, являясь единственным программистом. На Python само собой. Браузерка — штука не самая простая, сейчас в основной части проекта больше 1000 модулей и более 120 000 строк кода на Python. В сумме же с проектами-спутниками будет раза в полтора больше.

В какой-то момент мне надоело возиться с этажами импортов в начале каждого файла и я решил разобраться с этой проблемой раз и навсегда. Так родилась библиотека smart_imports (github, pypi).

Идея достаточно проста. Любой сложный проект со временем формирует собственное соглашение об именовании всего. Если это соглашение превратить в более формальные правила, то любую сущность можно будет импортировать автоматически по имени ассоциированной с ней переменной.

Например, не надо будет писать import math чтобы обратиться к math.pi — мы и так можем понять, что в данном случае math — модуль стандартной библиотеки.

Smart imports поддерживают Python >= 3.5 Библиотека полностью покрыта тестами, coverage > 95%. Сам пользуюсь уже год.

За подробностями приглашаю под кат.

Как оно работает в целом

Итак, код из заглавной картинки работает следующим образом:

Дотошливый читатель заметит, что AST модуля конструируется два раза:

Само собой, AST каждого модуля строится и анализируется только раз за запуск.

Правила импорта по-умолчанию

Библиотеку можно использовать без дополнительной конфигурации. По-умолчанию она импортирует модули по следующим правилам:

Производительность

Работа smart imports не сказывается на показателях работы программы, но увеличивает время её запуска.

Из-за повторного построения AST время первого запуска увеличивается примерно в 1.5-2 раза. Для малых проектов это несущественно. В больших проектах же время запуска страдает скорее от структуры зависимостей между модулями, чем от времени импорта конкретного модуля.

Когда если smart imports станут популярными, перепишу работу с AST на C — это должно заметно снизить издержки при запуске.

Для ускорения загрузки, результаты обработки AST модулей можно кэшировать на файловой системе. Включается кэширование в конфиге. Само собой, кэш инвалидируется при изменении исходников.

На время запуска влияет как перечень правил поиска модулей, так и их последовательность. Так как некоторые правила используют стандартную функциональность Python для поиска модулей. Исключить эти расходы можно явно указав соответствие имён и модулей с помощью правила «Кастомизированные имена» (см. далее).

Конфигурация

Дефолтная конфигурация была описана ранее. Её должно хватать для работы со стандартной библиотекой в небольших проектах.

При необходимости, более сложный конфиг можно положить на файловую систему.

Во время вызова smart_import.all() библиотека определяет положение вызывающего модуля на файловой системе и начинает искать файл smart_imports.json по направлению от текущего каталога к корневому. Если такой файл найден, он считается конфигурацией для текущего модуля.

Можно использовать несколько разных конфигов (разместив их в разных каталогах).

Параметров конфигурации сейчас не так много:

Правила импорта

Порядок указания правил в конфиге определяет порядок их применения. Первое сработавшее правило останавливает дальнейший поиск импортов.

Правило 1: Предопределённые имена

Правило 2: Локальные модули

Проверяет, есть ли рядом с текущим модулем (в том же каталоге) модуль с указанным именем. Если есть, импортирует его.

Правило 3: Глобальные модули

Пробует импортировать модуль непосредственно по имени. Например, модуль requests.

Правило 4: Кастомизированные имена

Соотносит с именем конкретный модуль или его атрибут. Соответствие указывается в конфиге правила.

Правило 5: Стандартные модули

Работает быстрее чем правило импорта глобальных модулей, так как проверяет наличие модуля по закэшированному списку. Списки для каждой версии Python берутся отсюда: github.com/jackmaney/python-stdlib-list

Правило 6: Импорт по префиксу

Правило 7: Модуль из родительского пакета

Если у вас есть одноимённые субпакеты в разных частях проекта (например, tests или migrations ), для них можно разрешить искать модули для импорта по имени в родительских пакетах.

Правило 8: Привязка к другому пакету

Для модулей из конкретного пакета разрешает поиск импортов по имени в других пакетах (указанных в конфиге). В моём случае это правило оказалось полезным для случаев, когда не хотелось распространять работу предыдущего правила (Модуль из родительского пакета) на весь проект.

Добавление собственных правил

Добавить собственное правило довольно просто:

Профит

Пропали многострочные списки импортов в начале каждого исходника.

Cократилось количество строк. До перехода браузерки на smart imports в ней было 6688 строк отвечающих за импорт. После перехода осталось 2084 (по две строки smart_imports на каждый файл + 130 импортов, вызываемых явно из функций и подобных мест).

Приятным бонусом оказалась стандартизация имён в проекте. Код стало легче читать и легче писать. Пропала необходимость думать над именами импортируемых сущностей — есть несколько чётких правил, которым просто следовать.

Планы развития

Идея определять свойства кода по именам переменных мне нравится, поэтому буду пробовать развивать её как в рамках smart imports, так и в рамках других проектов.

Касательно smart imports, планирую:

Спасибо что осилили эту простыню текста 😀

Источник

Подключение модулей в Python

Язык программирования Python имеет много встроенных функций. Однако их не хватает для решения всех видов задач, поэтому программисты добавляют инструменты, подключая модули.

Что такое модуль

Это отдельный файл, содержащий какой-то код. Любой скрипт, написанный программистом на Python 3, можно назвать модулем. Он может быть как исполняемым, так и подключаемым. Исполняемый модуль содержит код, который самостоятельно выполняет какие-то действия, а подключаемый представляет из себя набор функций, классов и объектов, которые можно использовать для решения задач в другой программе.

Разделение программ на модули даёт ряд преимуществ:

Исполняемый и подключаемый модуль

Можно написать такой скрипт, который будет и выполнять какие-то действия (программа), и импортироваться в другие модули (библиотека).

Его важно правильно оформить:

Подключение модуля

Это можно сделать разными способами, выбор зависит только от нужд и желаний программиста.

Модули в Python — это файлы с расширением «.py». При импорте расширение опускается, интерпретатор и так знает, что после команды import следует имя модуля.

Программист может без проблем подключить любой модуль, который есть в стандартной библиотеке Python 3. Для подключения специфичных пользовательских инструментов сначала нужно их скачать. Обычно для этого используется пакетный менеджер pip.

Обычное подключение — import

После подключения программа получает доступ ко всем функциям, методам и классам, содержащимся в нём.

Программист может вызвать любую функцию из подключенной библиотеки используя префикс « имя_модуля. «. Пример: random.randint(1,15) где random — это библиотека, которую мы подключили, а randint — имя функции, которая в ней описана.

Этот способ не допускает пересечения имён, то есть программист может использовать одно и то же имя функции в скрипте, точно такое же, как и в подключаемой библиотеке и не бояться, что после её подключения, функция будет переопределена.

Вот полный пример использования инструкции import в Python 3:

Использование псевдонимов — as

Некоторые модули имеют длинное и неудобное название. Для удобства и сокращения количества кода программист может заменить его на своё.

Импорт компонентов — from

Чтобы не захламлять программу большим количеством неиспользуемых инструментов, можно подключать не весь модуль, а какую-то его часть.

Таким образом, основной скрипт получает доступ только к определённой функции. Кроме того, при таком подключении при вызове функций из подключённого модуля не используется префикс. Важно не забывать об этом, чтобы не допустить конфликта имён.

Можно подключить несколько функций сразу в одной строке. Для этого их надо перечислить через запятую.

Если после import написать символ звёздочки «*», подключится все содержимое модуля. Это считается плохим тоном, потому что может привести к совпадению имён из основного скрипта с именами из подключаемого. Но если программист уверен, что использовал уникальные названия для функций и переменных, теоретически он может использовать этот способ.

Перезагрузка библиотеки

За один сеанс модуль можно импортировать только один раз. Если программист после импорта, изменит в файле, который импортировал что-либо, а потом снова его импортирует, основная программа не будет видеть этих изменений.

Всё потому, что при импорте библиотека кешируется, когда её пытаются импортировать снова, интерпретатор Python просто использует сохранённую в кэше копию.

Если всё же необходимо перезагрузить модуль, на помощью приходит функция reload() из стандартной библиотеки importlib. Перезагрузка не влияет на объекты, ссылающиеся на импортированный модуль, и позволяет реализовать динамическую перезагрузку компонентов программы.

Подключение из другой папки

Библиотеки подключаются очень просто, когда интерпретатор Python знает, где их искать. Python ищет модули:

Чтобы импортировать модуль из другой папки в Python 3, можно сделать следующее:

Для того чтобы директория, содержащая файлы, определялась как пакет, в неё необходимо добавить файл __init__.py. Он показывает интерпретатору Python, что папка — это пакет с модулями.

Начиная с версии Python 3.3, добавлять файл __init__.py в директорию больше не нужно, интерпретатор Python считает все папки пакетами.

Источник

Импорт и создание модулей

Содержание

Импорт модулей стандартной библиотеки

Использование псевдонимов

Если название модуля слишком длинное и вы не хотите его писать каждый раз, когда используете какую-то функцию, вы можете импортировать этот модуль под псевдонимом с помощью as:

Импорт нескольких модулей

Модули можно импортировать в одну строчку через запятую, если требуется использовать несколько, либо можно писать каждый импорт на новой строчке.

Инструкция from

Иногда в модуле бывает много разных функций, а вам нужно использовать только что-то одно (и, например, использовать много раз), тогда проще импортировать какую-то определенную функцию из этого модуля и (1) чуть-чуть сэкономить память, (2) короче синтаксис. Тогда синтаксис импорта будет следующий:

Также можно импортировать из модуля всё. То есть все функции, переменные и классы. Тогда нам не нужно каждый раз писать название модуля.

Правило хорошего тона — импортировать модули вначале вашей программы, до любого другого кода и функций.

Создание своего модуля питон

Давайте напишем скрипт с парой функций и импортируем эти функции в другую программу.

Создадим программу mymodule.py:

В ней мы прописали две математические функции: среднее и факториал. Предположим теперь мы хотим воспользоваться ими в какой-нибудь другой программе myscript.py. Тогда мы положим эти два файла в одну директорию, чтобы импорт работал. И в результате мы сможем ипмортировать эти функции в новую программу.

Файл myscript.py:

Кстати, найдите баг в этом коде:

Задача: составление анаграмм

В качестве примера использования функций и модуля стандартной библиотеки random рассмотрим задачу составления анаграмм. В качестве входного файла будем использовать любой текст, из которого мы выберем слова. Пусть текст находится в файле text.txt и имеет следующее содержание (из Яндекс.Рефератов):

Полный код для решения этой задачи может выглядеть следующим образом:

Домашнее задание

Пусть какая-то функция получает на вход список из 30 случайных целых чисел от 0 до 100, сгенерированных с помощью модуля random. В вариантах описана функция.

+1 балл для всех: ответьте коротко на вопрос “Почему модуль random на самом деле НЕ генерирует случайные числа?”

Функция берёт два случайных числа из этого списка (с помощью модуля random) и считает по ним количество всевозможных сочетаний этих чисел с точки зрения теории вероятности, С из n по k (использовать функцию из модуля math – factorial). Количество сочетаний (в формате float) печатается. k должно быть меньше n

Функция возвращает произведение значений списка. Нужно пользоваться модулем math. Руководствоваться надо тем, что exp(log(a) + log(b)) = a * b

Функция возвращает строку из 30 букв. Список, полученный на вход, задает порядок букв в строке по номеру буквы в алфавите.

Функция берёт из списка 4 случайных числа, условно принимает их за две точки в двумерном пространстве и возвращает евклидово расстояние между этими точками. Использовать модули random и math.

Функция перемешивает список с помощью random.shuffle(), сравнивает его с исходным списком и возвращает количество индексов, значение элемента по которым поменялось. Запустите функцию в цикле 100 раз и напечатайте в скольки процентов случаев меняются все элементы списка.

Функция возвращает среднее геометрическое списка. Вомпользуйтесь модулем math. Отдельно вне функции покажите, что ее результат лежит между минимальным и максимальным значениями списка для 20 случаев. (Для это нужно на каждой итерации генерировать подаваемый на вход список заново)

Функция возвращает среднее арифметическое элементов списка, округлённое вверх. Используйте модуль math.

Источник

#8 Python для Data Science — import и встроенные модули

В предыдущих материалах этого руководства мы обсудили базовые концепции Python: переменные, структуры данных, встроенные функции и методы, циклы for и инструкции if. Это все — семантическое ядро языка. Но это лишь основа того, что есть в Python. Самое интересное ждет впереди. У Python есть море модулей и пакетов, которые можно импортировать в свой проект. Что это значит? Об этом вы узнаете в статье: о том, как использовать инструкцию import и о самых важных встроенных модулях для работы в сфере data science.

Инструкция import в Python

Пока что в руководствах использовались только базовые элементы набора LEGO. Но если нужно построить что-то более сложное, необходимо задействовать более сложные инструменты.

С помощью import можно получить доступ к «инструментам» Python, которые называются модулями.

Они делятся на три группы:

import — очень мощный элемент Python, потому что именно с его помощью можно постоянно и почти бесконечно расширять свой набор инструментов, особенно в процессе работы с особенно сложными задачами.

Самые важные встроенные модули Python для специалистов Data Science

Теперь, когда вы понимаете, о чем идет речь, можно переходить к практике. В стандартной библиотеке Python есть десятки встроенных модулей. Одними из самых важных для проектов data science являются следующие:

Импортировать их можно, используя следующий синтаксис:

Например: import random

Разберем эти пять модулей.

Встроенный модуль №1: random

Рандомизация (случайности) очень важна в data science… например, A/B тестирование. С помощью модуля random можно генерировать случайные числа, следуя разным правилам:

Затем в отдельную ячейку:

Это сгенерирует случайное число с плавающей точкой от 0 до 1.

Стоит попробовать и так тоже:

Это создаст случайное целое число от 1 до 10.

Больше о random можно узнать здесь.

Встроенный модуль №2: statistics

Если рандомизация важна, то статистика неизбежна. К счастью, в библиотеке есть встроенный модуль со следующими функциями: среднее значение, медиана, деление с остатком, среднеквадратичное отклонение, дисперсия и многие другие…

Дальше нужно создать список:

Теперь посчитать все значения для этого списка:

Больше о statistics можно узнать здесь.

Встроенный модуль №3: math

Есть несколько функций, которые относятся больше к математике, чем к статистике. Для них есть отдельный модуль. Он включает факториал, возведение в степень, логарифмические функции, а также тригонометрию и константы.

Больше о math можно узнать здесь.

Встроенный модуль №4: datetime

Планируете работать в интернет-стартапе? Тогда вы наверняка столкнетесь с журналами данных. В их основе лежат дата и время. По умолчанию Python 3 не работает с датой и временем, но если импортировать модуль datatime, то эти функции тоже станут доступны.

На самом деле, модуль datetime слегка переусложнен. Как минимум для новичков. Чтобы разобраться с ним, нужен отдельный материал. Но начать можно с этих двух функций:

Встроенный модуль №5: csv

Чтобы открыть его в Jupyter Notebook, нужно использовать следующий код:

Он возвращает списки Python. С помощью функций выбора списков и методами списка, изученными раньше, можно реорганизовать набор данных.

Больше о модуле csv можно узнать здесь.

Больше встроенных модулей

Неплохое начало, но полный список встроенных модулей Python намного объемнее. С их помощью можно запаковывать и распаковывать файлы, собирать сетевые данные, отправлять email, декодировать файлы JSON и многое другое. Чтобы взглянуть на этот список, нужно перейти на страницу стандартной библиотеки Python — это часть официальной документации языка.

Есть и другие библиотеки и пакеты, не являющиеся частью стандартной библиотеки (pandas, numpy, scipy и другие). О них чуть позже.

Синтаксис

При обсуждении синтаксиса нужно выделить три вещи:

Так что это? Пакет? Модуль? Функция? Библиотека?

Поначалу вам может быть сложно даже понять, что именно импортируете. Иногда эти элементы называют «модулями», иногда — «пакетами», «функциями» или даже «библиотеками».

Примечание: даже если проверить сайты numpy и pandas, можно обнаружить, что один из них называют библиотекой, а второй — пакетом.

Не все любят теорию в программировании. Но если вы хотите участвовать в осмысленных беседах с другими разработчиками (или как минимум задавать грамотные вопросы на Stackoverflow), нужно хотя бы иметь представление о том, что и как называется.

Вот как можно попытаться классифицировать эти вещи:

Эта информация взята из вопроса на Stackoverflow.

Выводы

import — это важная составляющая Python. Чем больше вы будете узнавать о data science, тем лучше будете понимать, как постоянно расширять собственный набор инструментов в зависимости от поставленной задачи. import — это основной инструмент для этих целей. Он открывает тысячи дверей.

Источник