1 模块（Module)和包（Package)

1.1 命名空间（Namespace)

由于在Python中一切皆为对象（Object), 想要好好理解Module和Package，一定要先理解Namespace的概念。 所谓Namespace，是指标示符的可见范围。对于Python而言，常见的Namespace主要有以下几种：

1. Build-in Namespace (内建命名空间）
2. Global Namespace (全局命名空间）
3. Local Namespace (局部命名空间）

有了命名空间的概念，可以有效的解决函数或者是变量重名的问题。不同的命名空间中允许出现相同的函数名或者 是变量名。它们彼此之间不会相互影响，例如在Namespace A和B中同时有一个名为var的变量，对A.var赋值并不 会改变B.var的值。

1.2 模块（Module)

Python中的一个Module对应的就是一个.py文件。其中定义的所有函数或者是变量都属于这个Module。这个Module 对于所有函数而言就相当于一个全局的命名空间。而每个函数又都有自己局部的命名空间。

# test.py 
'''
This is only a test module
'''
age = 0

def printHello():
  print "Hello, world!"

if __name__ == '__main__':
   printHello()

我们可这样来使用这个module, 用t来作为test的别名

>>> import test as t
>>> t.age
0
>>> t.age = 1
1
>>> t.printHello()
Hello, world!
>>> print t.__doc__
This is only a test module

当然，我们也可以这样来使用：

>>> form test import *
>>> age
0
>>> printHello()

你一定有注意到'main'的条件判断，由于每一个module都有name的属性，只有当直接运行 这个module的时候，name属性才会等于main。当它被import的时候，你可以完全当它不存在。

1.3 包(Package)

所谓Package, 就是一堆module的集合，也就一堆.py文件。 你可以用如下方式来创建一个package

1. 新建一个folder名为test
2. 在test文件夹下新建一个空的init.py文件。
3. 在test文件夹下新建下py文件，名为a.py

# a.py
def sayHello():
  print "Hello, world!"

>>> import test.a as t
>>> t.sayHello()
Hello, world!

Package 提供了一种很好的管理module的方式，可以有效的减少module的命名conflict，保持较好的树型结构。

模块的导入

From 文件名 import 方法名 #从文件里导入某个方法

**from **xxx **import **myfunc #从某个文件夹里 导入 某个文件

**from **xxx.模块 **import **myfunc 从库里面导入某个包的方法

import 文件名 #将某个文件里的所有方法都导入到当前的文件

impot 文件名 as 别名 #将导入的文件 起 一个别名

__name__ #判断是否在当前的文件里

Func 目录

—>_init_.py from .a import *或者 **from **func.a **import ***

—>a.py

用 all 暴露接口

Python 可以在模块级别暴露接口：

__all__ = ["foo", "bar"]

很多时候这么做还是很有好处的……

提供了哪些是公开接口的约定

不像 Ruby 或者 Java，Python 没有语言原生的可见性控制，而是靠一套需要大家自觉遵守的”约定“下工作。比如下划线开头的应该对外部不可见。同样，__all__ 也是对于模块公开接口的一种约定，比起下划线，__all__ 提供了暴露接口用的”白名单“。一些不以下划线开头的变量（比如从其他地方 import 到当前模块的成员）可以同样被排除出去。

import os
import sys

__all__ = ["process_xxx"]  # 排除了 `os` 和 `sys`


def process_xxx():
    pass  # omit

控制 from xxx import * 的行为

代码中当然是不提倡用 from xxx import * 的写法的，但是在 console 调试的时候图个方便还是很常见的。如果一个模块 spam 没有定义 __all__，执行 from spam import * 的时候会将 spam 中非下划线开头的成员都导入当前命名空间中，这样当然就有可能弄脏当前命名空间。如果显式声明了 __all__，import * 就只会导入 __all__ 列出的成员。如果 __all__ 定义有误，列出的成员不存在，还会明确地抛出异常，而不是默默忽略。

为 lint 工具提供辅助

编写一个库的时候，经常会在 __init__.py 中暴露整个包的 API，而这些 API 的实现可能是在包中其他模块中定义的。如果我们仅仅这样写：

from foo.bar import Spam, Egg

一些代码检查工具，如 pyflakes 就会报错，认为 Spam 和 Egg 是 import 了又没被使用的变量。当然一个可行的方法是把这个警告压掉：

from foo.bar import Spam, Egg  # noqa

但是更好的方法是显式定义 __all__，这样代码检查工具会理解这层意思，就不再报 unused variables 的警告：

from foo.bar import Spam, Egg

__all__ = ["Spam", "Egg"]

需要注意的是大部分情况下 __all__ 都是一个 list，而不是 tuple 或者其他序列类型。如果写了其他类型的 __all__，如无意外 pyflakes 等 lint 工具会无法识别出。

定义 all 需要注意的地方

• 如上所述，__all__ 应该是 list 类型的
• 不应该动态生成 __all__，比如使用列表解析式。__all__ 的作用就是定义公开接口，如果不以字面量的形式显式写出来，就失去意义了。
• 即使有了 __all__ 也不应该在非临时代码中使用 from xxx import * 语法，或者用元编程手段模拟 Ruby 的自动 import。Python 不像 Ruby，没有 Module 这种成员，模块就是命名空间隔离的执行者。如果打破了这一层，而且引入诸多动态因素，生产环境跑的代码就充满了不确定性，调试也会非常困难。
• 按照 PEP8 建议的风格，__all__ 应该写在所有 import 语句下面，和函数、常量等模块成员定义的上面。

如果一个模块需要暴露的接口改动频繁，__all__ 可以这样定义：

__all__ = [
    "foo",
    "bar",
    "egg",
]

最后多出来的逗号在 Python 中是允许的，也是符合 PEP8 风格的。这样修改一个接口的暴露就只修改一行，方便版本控制的时候看 diff。