Какие есть виды импорта python

Python import, как и для чего?

В языке программирования Python подключение пакетов и модулей осуществляется с помощью import. Это позволяет распределять код по логическим «узлам» приложения(модели данных, обработчики, и тп.), что позволяет получить менее нагруженные кодом файлы.

• Повышается читаемость кода.
• Код логически разбит по «узлам», его поиск и дальнейший отлов ошибок становится понятнее и проще.
• Для разработки в команде это дает более четкое понимание, что и где делает каждый при выполнении «задания».

Как использовать import?

Синтаксис import в Python достаточно прост и интуитивно понятен:

# В данной строке импортируется something_we_want import something_we_want # В данной строке импортируется something_we_want, как aww(логично и просто) import something_we_want as aww # В данной строке импортируется из something_we_want something(логично и просто) from something_we_want import something # В данной строке импортируется из something_we_want something, как s(логично и просто) from something_we_want import something as s # Синтаксис as позволяет обращаться к импортируемому по новому нами описанному # далее имени(это работает только в рамках нашего файла)

Что можно импортировать?

Для более глубокого понимания import стоит рассмотреть пример, представленный ниже.

def something(): pass somedata = 5

# 1 случай import something_we_want something_we_want.something() import something_we_want print(something_we_want.somedata) # 2 случай import something_we_want as aww aww.something() import something_we_want as aww print(aww.somedata) # 3 случай from something_we_want import something something() from something_we_want import somedata print(somedata) # 4 случай from something_we_want import something as s s() from something_we_want import somedata as sd print(sd) # Классы импортируются по аналогии с функциями

Красиво, читаемо и понятно.

В чем же подвох?

Но даже в таком простом примере есть подвох, о котором многие не догадываются(если вы начинающий программист, то лучше перейдите к следующему оглавлению).

Идеология Python достаточно интересна, что позволяет ему иметь низкий порог вхождения, низкое время написания кода, высокую читаемость, но именно в ней и кроется подвох.

По своему опыту использования данного языка, сложилось отчетливое ощущение главной идеи ООП(все есть объект). Что же в этом плохого?

Все файлы, функции и тд. это объект. Но что это за объект и класс стоят за файлами(модулями)?

Все просто, это любимый всеми программистами класс, использующий паттерн проектирования Singleton.

Поэтому при достаточно ветвистой структуре, импорт переменной и дальнейшая ее модификация может порождать достаточно не простые в понимании баги(переменная в своем цикле жизни может иметь любое значение и никаких гарантий нет).

Ветвистая структура приложения и существующие подходы импортирования

Часто в разработке приложений программисты пытаются разбить программу по логическим «узлам». Данный подход повышает читаемость и позволяет вести разработку в команде(один человек занимается реализацией одного «узла», второй другого). Так порождается структура приложения, которая зачастую виду сложности функционала является достаточно обширной(ветвистой, потому что имея одну точку входа откуда уже обрастая функционалом это становится похожим на дерево).

Пример ветвистой структуры:

Существует 2 подхода импортирования(лучше выбрать один и придерживаться его весь проект):

Пример именованного импорта из models.py в auth.py:

# auth.py from app.models import User

Пример неименованного импорта из models.py в auth.py:

# auth.py from ..models import User # Количество точек указывает на сколько (обьектов) мы поднимаемся от исходного. # В данном примере первая точка поднимает нас на уровень обьекта handlers, # А вторая точка поднимает нас на уровень обьекта app

Это два абсолютно разных подхода. В первом случае мы «идем» из «корня»(входной точки нашего приложения). Во втором случае мы «идем» от «листа»(нашего файла).

Плюсы и минусы подходов импорта:

Видна структура импорта и приложения.

Видна часть структуры импорта.

Программисту не нужно знать полную структуру приложения.

Импорт не зависит от точки входа.

Код становится не привязанным к приложению. Что по сути позволяет исполнить код из любой точки(тесты, отдельно и тд.). Повышается отлаживаемость. Появляется возможность разработки отдельных узлов приложения без полного вовлечения программиста в проект.

Импорт зависит от точки входа.

Программисту необходимо знать структуру приложения. Код сильно связан с приложением. Что по сути усложняет отладку, тестирование, и тд. Программист становится сильно вовлеченным в проект.

Снижается читаемость импорта.

Хоть первый подход и имеет существенные минусы в использовании, но тем не менее он популярен. Программистам он привычнее, хоть и имеет недостатки. А начинающие часто не задумываются об альтернативах.

P.S.

Данная статья была написана для начинающих программистов, которые хотят научиться писать на языке программирования Python, поэтому часть примеров заведомо упрощена и нацелена на освещение существующих подходов.

Пишите тот код, который бы сами хотели получить от исполнителя.

Источник

Урок 5.
Модули и пакеты в Python. Импорт. Виртуальная среда venv.

Рассматриваем модули и пакеты из стандартной библиотеки Python и PyPI. Учимся использовать инструкции import и from..import и различать абсолютный и относительный импорт. Разбираемся с виртуальными пространствами venv. Создаем собственные модули.

Курс «Программирование на Python»

Рассматриваем модули и пакеты из стандартной библиотеки Python и PyPI. Учимся использовать инструкции import и from..import и различать абсолютный и относительный импорт. Разбираемся с виртуальными пространствами venv. Создаем собственные модули.

Программы на Python содержат тысячи, десятки тысяч и сотни тысяч строк кода (есть проекты с миллионами). В таких условиях одним файлом с кодом не обойдёшься — его нужно разбивать на части. И с целью получения доступа к коду, который находится в других файлах, в Python реализован механизм модулей.

Что такое модуль в терминологии Python? Официальная документация дает следующее определение:

Module — an object that serves as an organizational unit of Python code. Modules have a namespace containing arbitrary Python objects. Modules are loaded into Python by the process of importing.

Иными словами, модуль(module) в Python — это просто файл, содержащий код на Python. Каждый модуль может содержать переменные, классы и функции. Кроме того, в модуле может находиться исполняемый код. Имя модуля соответствует имени файла. Например:

 # Имя файла math.py # Имя модуля math 

Каждая программа может импортировать модуль и получить доступ к его классам, функциям и объектам. Нужно заметить, что модуль может быть написан не только на Python(обычные модули), а например, на C или C++(модули расширения).

1. Имеет расширение *.py (имя файла без расширения является именем модуля).
2. Может быть импортирован.
3. Может быть многократно использован.
4. Позволяет вам логически организовать ваш код на Python.

Идем дальше. Если начать делить код достаточно большого проекта на модули, то довольно быстро может возникнуть желание сгруппировать несколько близких по тематике модулей. Или же мы захотим вынести часть модулей из проекта, чтобы их можно было использовать в других проектах. И тут нам на помощь приходят пакеты(packages) в Python, которые служат для объединения модулей в группы.

Вот что на эту тему говорит документация Python:

Пакет — это набор взаимосвязанных модулей(при этом стоит уточнить, что сам пакет тоже является модулем), предназначенных для решения задач определенного класса некоторой предметной области. Это такой способ структуризации модулей. Пакет представляет собой папку, в которой содержатся модули и другие пакеты и обязательный файл __init__.py , отвечающий за инициализацию пакета.

На самом деле
Некоторые пакеты Python не содержат файл __init__.py . Это так называемые namespace package s, которые служат просто как контейнеры подпакетов. Однако мы не станем на них подробно останавливаться, просто будем иметь ввиду, что такие пакеты существуют. Подробнее можно почитать в PEP 420.

Пример содержимого каталога стандартного пакета json , который, как можно заметить, состоит из 4 модулей и файла __init__.py :

 json/ ├── __init__.py ├── decoder.py ├── encoder.py ├── scanner.py └── tool.py 

1. Именем пакета является название данного каталога.
2. С версии Python 3.3 любая папка (даже без __init__.py ) считается пакетом.
3. Пакет может быть импортирован(так же как и модуль).
4. Пакет может быть многократно использован(так же как и модуль).

1. Стандартная библиотека Python (англ. Standard Library).
2. Сторонние модули (англ. 3rd Party Modules)
3. Пользовательские модули

Поговорим о каждой из групп немного подробнее — расскажем, где найти модули в каждом случае, и приведем примеры самых популярных и полезных из них.

1. Стандартная библиотека Python

1. Встроенные модули. Входят в состав интерпретатора и написаны на языке С, что позволяет им обеспечивать эффективный доступ к функциональности на уровне ОС — например, к системе ввода-вывода данных. Многие из встроенных модулей являются платформозависимыми. Например, модуль winreg , предназначенный для работы с реестром ОС Windows, устанавливается только на соответствующей ОС.
2. Модули расширения. Написаны на Python. Представляют собой стандартные способы решения наиболее часто встречающихся задач программирования. Сюда входят модули для работы со многими сетевыми протоколами и форматами интернета, регулярными выражениями, текстовыми кодировками, мультимедийными форматами, криптографическими протоколами, архивами, а также для сериализации данных, поддержки юнит-тестирования и др.

sys; Обеспечивает доступ к некоторым переменным и функциям, взаимодействующим с интерпретатором Python, например — доступ к аргументам командной строки, списку встроенных модулей Python, текущим исключениям, информации об операционной системе. os; Предоставляет множество функций для работы с операционной системой. Например, получение версии и другой информации о текущей ОС, работа с переменными окружения и файловой системой. os.path; Является вложенным в модуль os(по сути os является пакетом), и реализует некоторые полезные функции для работы с файлами — доступ к характеристикам файла и манипуляции с путями. time, datetime; Данные модули предоставляют классы для обработки времени и даты разными способами. random; Предоставляет функции для генерации случайных чисел, букв, случайного выбора элементов последовательности. collections;Предоставляет специализированные типы данных — счетчики, очереди, упорядоченные словари. json; Позволяет кодировать и декодировать данные в формате JSON. unittest; Предоставляет богатый набор инструментов для написания и запуска автоматизированных тестов. re;Модуль re используется для работы с регулярными выражениями. hashlib;Предназначен для шифрования строк. bz2, gzip, tarfile, zipfile;Данные модули созданы для архивации/распаковки данных в разных форматах.

2. Сторонние модули (англ. 3rd Party Modules)

Это модули и пакеты, которые не входят в дистрибутив Python и могут быть установлены из каталога пакетов Python с помощью пакетного менеджера (например, pip или easy_install ).

PyPI (Python Package Index) — главный каталог библиотек на Python. Содержит более 200 000 пакетов.

Приведем несколько примеров популярных пакетов из каталога PyPI.

six;Библиотека совместимости Python 2 и 3. Содержит функции, сглаживающие различия в версиях Python. urllib3;HTTP клиент для Python requests;HTTP клиент для Python. Технически является более удобной оберткой над urllib3. python-dateutil; Расширяет функционал по работе со временем и датой относительно модуля datetime из Стандартной библиотеки Python. docutils;Библиотека-процессор для документов написанных с помощью разметки ReST. pyyaml;YAML парсер/генератор awscli;Предоставляет интерфейс командной строки для Amazon Web Services numpy;Пакет для вычислений с многомерными массивами. Его можно рассматривать как свободную альтернативу MATLAB. pytest;Библиотека для создания и запуска автоматизированных unit тестов(альтернатива unittest) flask;Фреймворк для создания веб-приложений на Python

3. Пользовательские (собственные) модули
Python предоставляет возможность создания собственных модулей. Для создания таких модулей нет особенных правил — любой файл с расширением *.py является модулем, а создается, как правило, разработчиком для собственных нужд. В подавляющем большинстве случае такой пакет или модуль не размещается в каталоге пакетов Python.

Источник