До сих пор, импортируя модули, мы загружали файлы. Это типичный способ использования модулей и, скорее всего, этот прием будет вами использоваться наиболее часто в начале вашей карьеры программиста на языке Python. Однако возможности импортирования модулей немного богаче, чем я предлагал вам считать до настоящего момента.
Помимо возможности импортировать имя модуля существует возможность импортировать имена каталогов. Каталог на языке Python называется пакетом, поэтому такая операция импортирования называется импортированием пакетов. В действительности, операция импортирования пакета превращает имя каталога в еще одну разновидность пространства имен, в котором атрибутам соответствуют подкаталоги и файлы модулей, находящиеся в этих каталогах.
Так как же выполняется импортирование пакетов? В инструкциях import, там, где вы указывали имя простого файла, можно указать список имен в пути к каталогу, разделяя их символами точки: import dir1.dir2.mod
То же самое относится и к инструкции from: from dir1.dir2.mod import x
Предполагается, что такой «точечный» путь в этих инструкциях соответствует пути через иерархию каталогов на вашей машине, ведущему к файлу mod.py (или к файлу с похожим именем – расширение в имени файла может быть другим). Таким образом, предыдущие инструкции указывают, что на вашей машине имеется каталог dir1, в котором существует подкаталог dir2, в котором находится файл модуля mod.py (или с похожим именем).
Кроме того, эти инструкции предполагают, что каталог dir1 находится внутри некоторого контейнерного каталога dir0, который находится в пути поиска модулей. Другими словами, обе инструкции импорта предполагают наличие структуры каталогов, которая выглядит примерно так, как показано ниже (здесь в качестве разделителей имен каталогов используется символ обратного слеша, принятый в операционной системе DOS): dir0dir1dir2mod.py # Или mod.pyc, mod.so и так далее
Контейнерный каталог dir0 должен быть добавлен в путь поиска модулей (если это не домашний каталог главного файла программы), как если бы имя dir1 было именем модуля. Инструкция import в вашем сценарии определяет пути, ведущие непосредственно к модулям, начиная от этого каталога.
В любом случае самый левый компонент пути в операции импортирования пакета вычисляется относительно некоторого каталога, включенного в путь поиска модулей, – в список sys.path.
То есть инструкции import в вашем сценарии должны содержать полный путь
к импортируемым модулям относительно этого каталога.
Автор: Няшный Человек
Дата публикации: 2015-12-15T22:28:00.000+02:00
Мой приятель Юра Селиванов попросил написать рекламный пост о его новом проекте MagicPython.
Это syntax highlighter для Sublime Text и Atom, который поддерживает все новые языковые конструкции Python 3.5 (async def и await например) плюс type annotations, string formatting и регулярные выражения.
Sublime поддерживает Python из коробки, но с Python 3 (а особенно с Python 3.5) у него проблемы. MagicPython понимает всё. Разметка шаблонов для форматирования строк и регулярок заслуживает отдельного упоминания — выглядит прекрасно и заметно облегчает жизнь.
Я сам использую ортодоксальный Emacs и переходить (пока) не собираюсь, но MagicPython работает исключительно хорошо и заслуживает доброго слова.
К слову, Юра (https://twitter.com/1st1) Python Core Developer и автор PEP 492 aka async/await — т.е. очень грамотный спец, который знает как делать качественные продукты.
Пользуйтесь с удовольствием.
P.S.
О редакторе Atom узнал только на этой неделе. На первый взгляд выглядит как Sublime но при этом Open Source. Уважаемые читатели, кто-нибудь его использует? Какие ваши впечатления?
Курс ориентирован на людей, уже знакомых с каким-либо языком программирования, например, Java или C++.
Лектор: Сергей Лебедев.
Домашние задания
Рекомендации к оцениванию домашних заданий. Оценивать по двум критериям: корректность и идиоматичность, то есть решение должно правильно работать и соответствовать руководству по стилю.
Хорошие книги про Python
David M. Beazley, Python Essential Reference, 2009.
Mark Lutz, Learning Python, 5th edition, 2013 (значительная часть 4-го издания также будет релевантной).
David M. Beazley, Brian K. Jones, Python Cookbook, 3rd edition, 2013.
Лекция 1. Начало.
Кто, когда и зачем придумал язык Python. Интерпретаторы языка. Синтаксис языка с высоты птичьего полёта. Интерактивная оболочка IPython.
Лекция 2. Всё, что вы хотели знать о функциях в Python.
Синтаксис объявления функций. Упаковка и распаковка аргументов. Ключевые аргументы и аргументы по умолчанию. Распаковка и оператор присваивания. Области видимости, правило LEGB, операторы global и nonlocal. Функциональное программирование, анонимные функции. Функции map, filter и zip. Генераторы списков, множеств и словарей. Немного о PEP 8.
Строковые литералы и сырые строки. Строки и Юникод. Основные методы работы со строками. Модуль string. Байты. Кодировки. Файлы и файловые объекты. Методы работы с файлами. Модуль io.
Лекция 5. Встроенные коллекции и модуль collections.
И снова встроенные коллекции: кортеж, список, множество, словарь — обход в глубину, обзор методов, примеры. Почти всё про модуль collections: именованные кортежи, счётчики, defaultdict, OrderedDict.
Синтаксис объявления классов. Атрибуты, связанные и несвязанные методы, __dict__, __slots__<
/code>. Статические методы и методы класса. Свойства, декоратор @property. Наследование, перегрузка методов и функция super. Декораторы классов. Магические методы.
Исключения, зачем они нужны и как их обрабатывать. Встроенные исключения и базовые классы BaseException и Exception. Операторы try...except..else..finally. Менеджеры контекста и модуль contextlib.
Лекция 8. Итераторы, генераторы и модуль itertools.
Два протокола итераторов: __next__ + __iter__ и __getitem__. Итераторы и цикл for, а также операторы in и not in. Генераторы, оператор-выражение yield. Генераторы как: итераторы, сопрограммы, менеджеры контекста. Модуль itertools.
Зачем тестировать? Тестирование в интерпретаторе и доктесты. Модуль unittest. Пакет py.test - на порядок лучше. Тестирование свойств и пакет hypothesis.
Измерение времени работы кода на Python с помощью модулей timeit, cProfile и line_profiler. Немного о NumPy. JIT и AOT компиляция кода на Python на примере Numba и Cython.
Приведем более конкретный пример использования функции reload. В следующем примере мы изменяем и повторно загружаем файл модуля без остановки интерактивного сеанса работы с интерпретатором Python. Повторная загрузка может использоваться в различных случаях , но мы рассмотрим лишь самый простой пример. Во-первых, в текстовом редакторе создайте файл модуля с именем changer.py и добавьте в него следующее содержимое:
message = “First version” def printer(): print(message) Этот модуль создает и экспортирует два имени – одно связано со строкой, а другое является функцией. Теперь запустите интерпретатор Python, импортируйте модуль и вызовите функцию, которую он экспортирует. Функция выведет значение глобальной переменной message: % python >>> import changer >>> changer.printer() First version Не закрывая интерактивную оболочку интерпретатора, отредактируйте файл модуля в другом окне: …измените файл changer.py, не останавливая интерактивный сеанс… % vi changer.py Измените глобальную переменную message, а также тело функции printer: message = “After editing” def printer(): print(‘reloaded:’, message) Затем вернитесь в окно интерактивной оболочки и перезагрузите модуль, что- бы выполнить обновленный программный код. Обратите внимание: в следую- щем листинге видно, что операция импортирования модуля не дает желаемого результата – на экран выводится первоначальный текст сообщения, несмотря на то, что файл был изменен. Чтобы задействовать новую версию, необходимо вызвать функцию reload: …вернитесь обратно в интерактивную оболочку… >>> import changer >>> changer.printer() # Никакого эффекта: используется прежняя версия модуля First version >>> from imp import reload >>> reload(changer) # Принудительная загрузка/выполнение нового кода >>> changer.printer() # Теперь будет запущена новая версия reloaded: After editing Обратите внимание, что функция reload в действительности возвращает объект – обычно ее результат игнорируется, но поскольку интерактивная оболочка автоматически выводит результат выражения, интерпретатор вывел результат в виде строки .
Автор: Няшный Человек
Дата публикации: 2015-11-29T12:13:00.001+02:00
В отличие от инструкций import и from: • reload – это не инструкция, а функция. • Функции reload передается существующий объект модуля, а не имя. • В Python 3.0 функции reload находится в модуле imp, который требуется импортировать, чтобы получить доступ к функции. Функция reload ожидает получить объект, поэтому к моменту ее вызова модуль уже должен быть успешно импортирован (если операция импорта оказалась неудачной из-за синтаксических или каких-либо других ошибок, вам может потребоваться повторить ее, прежде чем можно будет повторно загрузить модуль).
Кроме того, синтаксис инструкции import и функции reload отличается: аргумент должен передаваться функции reload в круглых скобках, а инструкции import – без них. Повторная загрузка модуля выполняется примерно следующим образом: import module # Первоначальное импортирование …используются атрибуты модуля… … # Теперь выполняются изменения в файле модуля … from imp import reload # Импортировать функцию reload (в 3.0) reload(module) # Загрузить обновленный модуль …используются атрибуты модуля… Это типичный случай, когда вы импортируете модуль, затем изменяете исходный программный код в текстовом редакторе, а потом повторно загружаете его. Когда вы вызываете функцию reload, интерпретатор повторно читает файл с исходными текстами и выполняет инструкции, находящиеся на верхнем уровне. Пожалуй, самое важное, что следует знать о функции reload, – это то, что она изменяет непосредственно сам объект модуля – она не удаляет и не создает его повторно. Вследствие этого все ссылки на объект модуля, имеющиеся в программе, автоматически будут учитывать изменения, произошедшие в результате повторной загрузки. А теперь подробнее о том, как происходит повторная загрузка: • Функция reload запускает новый программный код в файле модуля в текущем пространстве имен модуля. При повторном выполнении программный код перезаписывает существующее пространство имен вместо того, чтобы удалять его и создавать вновь. • Инструкции присваивания на верхнем уровне файла замещают имена новыми значениями. Например, повторный запуск инструкции def приводит к замещению предыдущей версии функции в пространстве имен модуля, выполняя повторную операцию присваивания имени функции. • Повторная загрузка оказывает воздействие на всех клиентов, использовавших инструкцию import для получения доступа к модулю. Клиенты, использовавшие инструкцию import, получают доступ к атрибутам модуля, указывая полные их имена, поэтому после повторной загрузки они будут получать новые значения атрибутов. • Повторная загрузка будет воздействовать лишь на тех клиентов, которые еще только будут использовать инструкцию from в будущем. Клиенты, которые использовали инструкцию from для получения доступа к атрибутам в прошлом, не заметят изменений, произошедших в результате повторной загрузки, – они по-прежнему будут ссылаться на старые объекты, полученные до выполнения перезагрузки.
Автор: Няшный Человек
Дата публикации: 2015-11-21T16:54:00.000+02:00