Python从零单排系列（一）—初识Python
Python从零单排系列（二）—Python基础
Python从零单排系列（三）—Python函数
Python从零单排系列（四）—面向对象编程
Python从零单排系列（六）—异常处理
Python从零单排系列（七）—函数式编程
Python从零单排系列（八）—Python高级特性
引言
为了编写可维护的代码，使其条理清晰，往往会将函数方法分组，分别放到不同的文件中，这种组织方式也就是我们常说的模块化。很多编程语言也都采用模块的概念组织代码，在Java中，我们对模块的概念是 实现了相似功能的代码的组合；而在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。这其实很像Java中的controller，service，每一个.java文件中都是一些方法的组合。最大的好处就是有利于 代码的重用和提高程序的可维护性，这也是我们程序设计所遵循的宗旨。
模块、库、包
模块、库、包的概念和区别（来自于知乎黄哥的回答）：
python模块：自我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。
python包：包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的python应用程序执行环境。通俗一点：包是一个包含__init__.py 文件的目录，该目录下一定得有这个__init__.py文件和其它模块或子包。
python库：参考其它编程语言的说法，就是指python中的完成一定功能的代码集合，供用户使用的代码组合。在python中是包和模块的形式。
一个Python项目结构如下所示：
文件foo11.py的模块名就是package.subpackage1.subsubpackage11.foo11，package.subpackage2是一个包，也可以成为一个模块。
使用模块
Java中的模块引用采用import关键字，在Python中也一样。
下例是个简单的模块support.py：
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def print_func( par ):
print "Hello : ", par
return
引用方式
import 语句
想使用Python源文件，只需在另一个源文件里执行import语句，语法如下：
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import module1[, module2[,... moduleN]
当解释器遇到import语句，如果模块在当前的搜索路径就会被导入。 搜索路径是一个解释器会先进行搜索的所有目录的列表。如想要导入模块support.py，需要把命令放在脚本的顶端：
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# 导入模块
import support
# 现在可以调用模块里包含的函数了
support.print_func("Zara")
以上实例输出结果：
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Hello : Zara
一个模块只会被导入一次，不管你执行了多少次import。这样可以防止导入模块被一遍又一遍地执行。
From … import 语句
Python的from语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中。语法如下：
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from modname import name1[, name2[, ... nameN]]
例如，要导入模块fib的fibonacci函数，使用如下语句：
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from fib import fibonacci
这个声明不会把整个fib模块导入到当前的命名空间中，它只会将fib里的fibonacci单个引入到执行这个声明的模块的全局符号表。也就是说，只有fib中的fibonacci才能在当前使用。
From … import * 语句
把一个模块的所有内容全都导入到当前的命名空间也是可行的，只需使用如下声明：
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from modname import *
这提供了一个简单的方法来导入一个模块中的所有项目。然而这种声明不该被过多地使用。
From … as …
导入模块时，还可以使用别名，这样做有一个好处，就是可以在运行时根据当前环境选择最合适的模块。比如Python标准库一般会提供StringIO和cStringIO两个库，这两个库的接口和功能是一样的， 但是cStringIO是C写的，速度更快，所以，你会经常看到这样的写法：
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try:
import cStringIO as StringIO
except ImportError: # 导入失败会捕获到ImportError
import StringIO
这样就可以优先导入cStringIO。如果有些平台不提供cStringIO，还可以降级使用StringIO。导入cStringIO时，用import … as …指定了别名StringIO，因此，后续代码引用StringIO即可正常工作。
还有类似simplejson这样的库，在Python 2.6之前是独立的第三方库，从2.6开始内置，所以，会有这样的写法：
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try:
import json # python >= 2.6
except ImportError:
import simplejson as json # python <= 2.5
由于Python是动态语言，函数签名一致接口就一样，因此，无论导入哪个模块后续代码都能正常工作。
作用域
在一个模块中，我们可能会定义很多函数和变量，但有的函数和变量我们希望给别人使用，有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。在Python中，是通过_前缀来实现的。
正常的函数和变量名是公开的（public），可以被直接引用。
类似__xxx__这样的变量是特殊变量，可以被直接引用，但是有特殊用途，比如上面的__author__，__name__就是特殊变量，hello模块定义的文档注释也可以用特殊变量__doc__访问，我们自己的变量一般不要用这种变量名；
类似_xxx和__xxx这样的函数或变量就是非公开的（private），不应该被直接引用。之所以我们说，private函数和变量“不应该”被直接引用，而不是“不能”被直接引用，是因为Python并没有一种方法可以 完全限制访问private函数或变量，但是，从编程习惯上不应该引用private函数或变量。
如果使用 from a_module import * 导入时，这部分变量和函数不会被导入。不过值得注意的是，如果使用 import a_module 这样导入模块，仍然可以用 a_module._some_var 这样的形式访问到这样的对象。
__name__运行测试
当我们编写Python库模块的时候，我们往往运行一些测试语句。当这个程序作为库被import的时候，我们并不需要运行这些测试语句。一种解决方法是在import之前，将模块中的测试语句注释掉。 Python有一种更优美的解决方法，就是使用__name__。
下面是一个简单的库程序TestLib.py。当直接运行TestLib.py时，__name__为”__main__“。如果被import的话，__name__为”TestLib”。
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def lib_func(a):
return a + 10
if __name__ == '__main__':
test = 101
print(lib_func(test))
我们在user.py中import上面的TestLib：
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import TestLib
print(TestLib.lib_func(120))
打印输出如下：
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如果在交互模式下引用TestLib：
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>>>import TestLib
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所以我们可以用这个机制作为模块的运行测试。
第三方模块安装
在Python中，安装第三方模块，是通过setuptools这个工具完成的。Python有两个封装了setuptools的包管理工具：easy_install和pip。目前官方推荐使用pip。
现在，让我们来安装一个第三方库——Python Imaging Library，这是Python下非常强大的处理图像的工具库。一般来说，第三方库都会在Python官方的pypi.python.org 网站注册，要安装一个第三方库，必须先知道该库的名称，可以在官网或者pypi上搜索，比如Python Imaging Library的名称叫PIL，因此，安装Python Imaging Library的命令就是：
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pip install PIL
耐心等待下载并安装后，就可以使用PIL了。
常用内置模块
Python之所以自称“batteries included”，就是因为内置了许多非常有用的模块，相当于Java中的API一样，无需额外安装和配置，即可直接使用。
从这里可查阅Python库以及相关文档。
定位模块
模块搜索路径
在一个模块被导入前，解释器会在后台从一系列路径中搜索该模块，其搜索过程如下：
- 在当前目录下搜索该模块
- 在环境变量PYTHONPATH中指定的路径列表中依次搜索
- 在python的安装路径中搜索
事实上，解释器通过变量sys.path中包含的路径来搜索，这个变量里面包含的路径列表就是上面提到的这些路径信息，可以打印看看sys.path都包含哪些路径：
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>>>import sys
>>>print sys.path
['',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/bin',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/lib/python2.7',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/lib/python2.7/lib-tk',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/lib/python2.7/lib-old',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/lib/python2.7/lib-dynload',
'/usr/lib/python2.7',
'/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu',
'/usr/lib/python2.7/lib-tk',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/local/lib/python2.7/site-packages',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/lib/python2.7/site-packages',
'/home/vagrant/python/envs/roclaws/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/extensions',
'/home/vagrant/.ipython']
添加路径
一是直接修改sys.path，添加要搜索的目录：
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>>> import sys
>>> sys.path.append('/Users/michael/my_py_scripts')
这种方法是在运行时修改，运行结束后失效。
第二种方法是设置环境变量PYTHONPATH，该环境变量的内容会被自动添加到模块搜索路径中。设置方式与设置Path环境变量类似。注意只需要添加你自己的搜索路径，Python自己本身的搜索路径不受影响。
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