【Python】13.模块

1. 模块化(module)程序设计理念

1.1 模块和包概念的进化史

“量变引起质变”是哲学中一个重要的理论。量变为什么会引起质变呢？本质上理解，随着数量的增加，管理方式会发生本质的变化；旧的管理方式完全不适合，必须采用新的管理方式。
程序越来越复杂，语句多了，怎么管理？很自然的，我们会将实现同一个功能的语句封装到函数中，统一管理和调用，于是函数诞生了。程序更加复杂，函数和变量多了，怎么管理？同样的思路，“物以类聚”，我们将同一类型对象的“数据和行为”，也就是“变量和函数”，放到一起统一管理和调用，于是“类和对象”诞生了。程序继续复杂，函数和类更加多了，怎么办？好，我们将实现类似功能的函数和类统统放到一个模块中，于是“模块”诞生了。程序还要复杂，模块多了，怎么办？ 于是，我们将实现类似功能的模块放到一起，于是“包”就诞生了。大家可以清晰的看到这发展的流程，核心的哲学思想就是“量变引起质变”、“物以类聚”。同样的思路，在企业管理、人的管理中思路完全一致。大家可以举一反三。

1. Python 程序由模块组成。一个模块对应python 源文件，一般后缀名是：.py。
2. 模块由语句组成。运行Python 程序时，按照模块中语句的顺序依次执行。
3. 语句是Python 程序的构造单元，用于创建对象、变量赋值、调用函数、控制语句等。
   

1.2 标准库模块(standard library)

与函数类似，模块也分为标准库模块和用户自定义模块。Python 标准库提供了操作系统功能、网络通信、文本处理、文件处理、数学运算等基本的功能。比如：random(随机数)、math(数学运算)、time(时间处理)、file(文件处理)、os(和操作系统交互)、sys(和解释器交互)等。另外，Python 还提供了海量的第三方模块，使用方式和标准库类似。功能覆盖了我们能想象到的所有领域，比如：科学计算、WEB 开发、大数据、人工智能、图形系统等。

1.3 为什么需要模块化编程

模块(module)对应于Python 源代码文件(.py 文件)。模块中可以定义变量、函数、类、普通语句。这样，我们可以将一个Python 程序分解成多个模块，便于后期的重复应用。
模块化编程（Modular Programming）将一个任务分解成多个模块。每个模块就像一个积木一样，便于后期的反复使用、反复搭建。

模块化编程有如下几个重要优势：

1. 便于将一个任务分解成多个模块，实现团队协同开发，完成大规模程序
2. 实现代码复用。一个模块实现后，可以被反复调用。
3. 可维护性增强。

1.4 模块化编程的流程

模块化编程的一般流程：

1. 设计API，进行功能描述。
2. 编码实现API 中描述的功能。
3. 在模块中编写测试代码，并消除全局代码。
4. 使用私有函数实现不被外部客户端调用的模块函数。

1.5 模块的API 和功能描述要点

API(Application Programming Interface 应用程序编程接口)是用于描述模块中提供的函数和类的功能描述和使用方式描述。

模块化编程中，首先设计的就是模块的API（即要实现的功能描述），然后开始编码实现API 中描述的功能。最后，在其他模块中导入本模块进行调用。

我们可以通过help(模块名)查看模块的API。一般使用时先导入模块然后通过help函数查看。
【示例】导入math 模块，并通过help()查看math 模块的API：

import math
help(math)
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也可以在python 的api 文档中查询。首先进入python 的安装目录下的docs 子目录：

双击打开chm 文档，即可通过索引输入“math”查询到对应的API 内容：

【示例】设计计算薪水模块的API

"""
用于计算公司员工的薪资
"""

company = "sxt"

def yearSalary(monthSalary):
    """根据传入的月薪的值，计算出年薪：mothsalary*12"""
    return monthSalary*12

def daySalary(monthSalary):
    """根据传入的月薪值，计算出1天的薪资。一个月按照22.5天计算（国家规定的工作日）"""
    return monthSalary/22.5
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如上模块只有功能描述和规范，需要编码人员按照要求实现编码。
我们可以通过__doc__可以获得模块的文档字符串的内容。
test.py 的源代码：

import Salary

print(Salary.__doc__)
print(Salary.daySalary.__doc__)
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运行结果：

用于计算公司员工的薪资

根据传入的月薪值，计算出1天的薪资。一个月按照22.5天计算（国家规定的工作日）
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1.6 模块的创建和测试代码

每个模块都有一个名称，通过特殊变量__name__可以获取模块的名称。在正常情况下，模块名字对应源文件名。仅有一个例外，就是当一个模块被作为程序入口时（主程序、交互式提示符下），它的__name__的值为“__main__”。我们可以根据这个特点，将模块源代码文件中的测试代码进行独立的处理。例如：

import math
math.__name__ #输出'math'
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【示例】通过__name==“__main__”独立处理模块的测试代码

"""
用于计算公司员工的薪资
"""

company = "sxt"

def yearSalary(monthSalary):
    """根据传入的月薪的值，计算出年薪：mothsalary*12"""
    return monthSalary*12

def daySalary(monthSalary):
    """根据传入的月薪值，计算出1天的薪资。一个月按照22.5天计算（国家规定的工作日）"""
    return monthSalary/22.5

if __name__ == "__main__":
    print(yearSalary(5000))
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运行结果

60000
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1.7 模块文档字符串和API 设计

我们可以在模块的第一行增加一个文档字符串，用于描述模块的相关功能。然后，通过
__doc__可以获得文档字符串的内容。

【示例】模块文档字符串示例以及导入后如何读取文档字符串
test.py 的源代码：

import Salary

print(Salary.__doc__)
print(Salary.daySalary.__doc__)
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运行结果：

用于计算公司员工的薪资

根据传入的月薪值，计算出1天的薪资。一个月按照22.5天计算（国家规定的工作日）
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2. 模块的导入

模块化设计的好处之一就是“代码复用性高”。写好的模块可以被反复调用，重复使用。
模块的导入就是“在本模块中使用其他模块”。

2.1 import 语句导入

import 语句的基本语法格式如下：

import 模块名#导入一个模块
import 模块1，模块2… #导入多个模块
import 模块名as 模块别名#导入模块并使用新名字
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import 加载的模块分为四个通用类别：

1. 使用python 编写的代码（.py 文件）；
2. 已被编译为共享库或DLL 的C 或C++扩展；
3. 包好一组模块的包
4. 使用C 编写并链接到python 解释器的内置模块；

我们一般通过import 语句实现模块的导入和使用，import 本质上是使用了内置函数__import__()。
当我们通过import 导入一个模块时，python 解释器进行执行，最终会生成一个对象，这个对象就代表了被加载的模块。

import math

print(id(math))
print(type(math))
print(math.pi) #通过math.成员名来访问模块中的成员
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执行结果是：

3195423902992
<class 'module'>
3.141592653589793
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由上，我们可以看到math 模块被加载后，实际会生成一个module 类的对象，该对象被
math 变量引用。我们可以通过math 变量引用模块中所有的内容。

我们通过import 导入多个模块，本质上也是生成多个module 类的对象而已。有时候，我们也需要给模块起个别名，本质上，这个别名仅仅是新创建一个变量引用加载的模块对象而已。

import math as m
#import math
#m = math
print(m.sqrt(4)) #开方运算
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2.2 from…import 导入

Python 中可以使用from…import 导入模块中的成员。基本语法格式如下：

from 模块名 import 成员1，成员2，…
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如果希望导入一个模块中的所有成员，则可以采用如下方式：

from 模块名 import *
1

【注】尽量避免“from 模块名import *”这种写法。* 它表示导入模块中所有的不是以下划线(_)开头的名字都导入到当前位置。但你不知道你导入什么名字，很有可能会覆盖掉你之前已经定义的名字。而且可读性极其的差。一般生产环境中尽量避免使用，学习时没有关系。

【示例】使用from…import 导入模块指定的成员

from math import pi,sin
print(sin(pi/2)) #输出1.0
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2.3 import 语句和from…import 语句的区别

import 导入的是模块。from…import 导入的是模块中的一个函数/一个类。

如果进行类比的话，import 导入的是“文件”，我们要使用该“文件”下的内容，必须前面加“文件名称”。from…import 导入的是文件下的“内容”，我们直接使用这些“内容”即可，前面再也不需要加“文件名称”了。

我们自定义一个模块calculator.py：

"""一个实现四则运算的计算器"""
def add(a,b):
	return a+b
def minus(a,b):
	return a-b

class MyNum():
	def print123(self):
print(123)
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我们在另一个模块test.py 测试：

import calculator
a = calculator.add(30,40)
# add(100,200) #不加模块名无法识别
print(a)
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from calculator import *
a = add(100,200) #无需模块名，可以直接引用里面的函数/类
print(a)
b = MyNum()
b.print123()
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2.4 __import__()动态导入

import 语句本质上就是调用内置函数__import__()，我们可以通过它实现动态导入。给
__import__()动态传递不同的的参数值，就能导入不同的模块。
【示例】使用__import__()动态导入指定的模块

s = "math"
m = __import__(s) #导入后生成的模块对象的引用给变量m
m.pi
3.141592653589793
m.sin(3)
0.1411200080598672
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注意：一般不建议我们自行使用__import__()导入，其行为在python2 和python3 中有差异，会导致意外错误。如果需要动态导入可以使用importlib 模块。

s = "math"
import importlib
a = importlib.import_module(s)
a.pi
3.141592653589793
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2.5 模块的加载问题

当导入一个模块时， 模块中的代码都会被执行。不过，如果再次导入这个模块，则不会再次执行。

Python 的设计者为什么这么设计？因为，导入模块更多的时候需要的是定义模块中的变量、函数、对象等。这些并不需要反复定义和执行。“ 只导入一次import-only-once”就成了一种优化。

一个模块无论导入多少次，这个模块在整个解释器进程内有且仅有一个实例对象。
test02.py 的源代码：

print("test02 模块被加载了...")
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test03.py 的源代码：

import test02 #会执行test02 模块中的语句
import test02 #不会再执行test02 模块中的语句，只导入一次
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运行结果：

test02 模块被加载了...
1

重新加载

有时候我们确实需要重新加载一个模块，这时候可以使用：importlib.reload()方法：

import test02
import test02

print("####")

import importlib
importlib.reload(test02)
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运行结果

test02 模块被加载了...
####
test02 模块被加载了...
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3. 包package 的使用

3.1 包(package)的概念和结构

当一个项目中有很多个模块时，需要再进行组织。我们将功能类似的模块放到一起，
形成了“包”。本质上，“包”就是一个必须有__init__.py 的文件夹。典型结构如下：

包下面可以包含“模块(module)”，也可以再包含“子包(subpackage)”。就像文件
夹下面可以有文件，也可以有子文件夹一样。

上图中，a 是上层的包，下面有一个子包：aa。可以看到每个包里面都有__init__.py 文件。

3.2 pycharm 中创建包

在pycharm 开发环境中创建包，非常简单。在要创建包的地方单击右键：New–>Python package 即可。pycharm 会自动帮助我们生成带有__init__.py 文件的包。

3.3 导入包操作和本质

上一节中的包结构，我们需要导入module_AA.py。方式如下：

1. import a.aa.module_AA
   在使用时，必须加完整名称来引用，比如：a.aa.module_AA.fun_AA()
2. from a.aa import module_AA
   在使用时，直接可以使用模块名。比如：module_AA.fun_AA()
3. from a.aa.module_AA import fun_AA 直接导入函数
   在使用时，直接可以使用函数名。比如：fun_AA()

【操作】
module_B1.py

import state02.a.aa.module_AA
state02.a.aa.module_AA.fun_AA()
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或者用第二种方式

from state02.a.aa.module_AA import fun_AA
fun_AA()
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module_AA.py

print("AA")

def fun_AA():
    print("in fun_AA")
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运行结果

AA
in fun_AA
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【注】

1. from package import item 这种语法中，item 可以是包、模块，也可以是函数、
   类、变量。
2. import item1.item2 这种语法中，item 必须是包或模块，不能是其他。
   导入包的本质其实是“导入了包的__init__.py”文件。也就是说，”import pack1”意味
   着执行了包pack1 下面的__init__.py 文件。这样，可以在__init__.py 中批量导入我们需要
   的模块，而不再需要一个个导入。

__init__.py 的三个核心作用：

1. 作为包的标识，不能删除。
2. 用来实现模糊导入
3. 导入包实质是执行__init__.py 文件，可以在__init__.py 文件中做这个包的初始化、以及需要统一执行代码、批量导入。

【示例】测试包的__init__.py 文件本质用法
a 包下的__init__.py 文件内容：

import turtle
import math
print("导入a 包")
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b 包下的module_B1.py 文件中导入a 包，代码如下：

import state02.a
import math

print(state02.a.math.pi)
print(id(math))
print(id(state02.a.math))
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导入a包
3.141592653589793
1340625954752
1340625954752
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【注】如上测试我们可以看出python 的设计者非常巧妙的通过__init__.py 文件将包转成了模块的操作。因此，可以说“包的本质还是模块”。

3.4 用*导入包

import * 这样的语句理论上是希望文件系统找出包中所有的子模块，然后导入它们。这可能会花长时间等。Python 解决方案是提供一个明确的包索引。

这个索引由__init__.py 定义__all__ 变量，该变量为一列表，如上例a 包下的__init__.py 中，可定义__all__ = ["module_A","module_A2"]

这意味着， from state02.a import * 会从对应的包中导入以上两个子模块；
【操作】
module_B1.py

from state02.a import *

module_A.fun_A()
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module_A.py

def fun_A():
    print("in fun_A")
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运行结果

导入a包
in fun_A
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【注】尽管提供import * 的方法，仍不建议在生产代码中使用这种写法。

3.5 包内引用

如果是子包内的引用，可以按相对位置引入子模块以aa 包下的module_AA 中导入a包下内容为例：

from .. import module_A #..表示上级目录.表示同级目录
from . import module_A2 #.表示同级目录
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3.6 sys.path 和模块搜索路径

当我们导入某个模块文件时， Python 解释器去哪里找这个文件呢？只有找到这个文件才能读取、装载运行该模块文件。它一般按照如下路径寻找模块文件（按照顺序寻找，找到即停不继续往下寻找）：

1. 内置模块
2. 当前目录
3. 程序的主目录
4. pythonpath 目录（如果已经设置了pythonpath 环境变量）
5. 标准链接库目录
6. 第三方库目录（site-packages 目录）
7. .pth 文件的内容（如果存在的话）
8. sys.path.append()临时添加的目录

当任何一个python 程序启动时，就将上面这些搜索路径(除内置模块以外的路径)进行收集，
放到sys 模块的path 属性中（sys.path）。

使用sys.path 查看和临时修改搜索路径

我们在项目的b 目录下建立测试模块：

import sys
sys.path.append("d:/")
print(sys.path)
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执行结果：

['C:\\Users\\dell\\PycharmProjects\\mystudypy400\\state02\\b', 'C:\\Users\\dell\\PycharmProjects\\mystudypy400', 'C:\\Program Files\\JetBrains\\PyCharm 2020.1\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_display', 'C:\\Program Files\\Python38\\python38.zip', 'C:\\Program Files\\Python38\\DLLs', 'C:\\Program Files\\Python38\\lib', 'C:\\Program Files\\Python38', 'C:\\Program Files\\Python38\\lib\\site-packages', 'c:\\DEll', 'C:\\Program Files\\JetBrains\\PyCharm 2020.1\\plugins\\python\\helpers\\pycharm_matplotlib_backend', 'c:/']
1

pythonpath 环境变量的设置

添加和设置 pythonpath 环境变量。

.pth 文件的写法

我们可以在site-packages 目录下添加.pth 文件。并在文件中增加内容：

#一行一个目录
c:\DEll
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【注】

1. 需确保g:\a,g:\b,g:\c 对应的目录真实存在。
2. 在windows 系统中建立.pth 文件，由于没有文件名不能直接建立。需要输入：“.pth.”才能正常建立.pth 文件。

4. 模块发布和安装

4.1 模块的本地发布

当我们完成了某个模块开发后，可以将他对外发布，其他开发者也可以以“第三方扩展
库”的方式使用我们的模块。我们按照如下步骤即可实现模块的发布：

1. 为模块文件创建如下结构的文件夹（一般，文件夹的名字和模块的名字一样）：
   

2. 在文件夹中创建一个名为『setup.py』的文件，内容如下：

from distutils.core import setup

setup(
    name='baizhanMath2', # 对外我们模块的名字
    version='1.0', # 版本号
    description='这是第一个对外发布的模块，测试哦', #描述
    author='gaoqi', # 作者
    author_email='gaoqi110@163.com',
    py_modules=['baizhanMath2.demo1','baizhanMath2.demo2'] # 要发布的模块
)
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3. 构建一个发布文件。通过终端，cd 到模块文件夹c 下面，再键入命令：

python setup.py sdist
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执行完毕后，目录结构变为：

4.2 本地安装模块

将发布安装到你的本地计算机上。仍在cmd 命令行模式下操作，进setup.py 所在目
录，键入命令：

python setup.py install
1

安装成功后，我们进入python 目录/Lib/site-packages 目录（第三方模块都安装的这
里,python 解释器执行时也会搜索这个路径）：

安装成功后，直接使用import 导入即可。

import baizhanSuperMath.demo1
baizhanSuperMath.demo1.add()
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运行结果

add
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4.3 上传模块到PyPI

将自己开发好的模块上传到PyPI 网站上，将成为公开的资源，可以让全球用户自由使
用。按照如下步骤做，很容易就实现上传模块操作。

注册PyPI 网站

注册PyPI 网站：http://pypi.python.org

【注意】会发送一封邮件到你的邮箱。请点击验证后继续下面的步骤。

创建用户信息文件.pypirc

方式1： 使用命令(适用Linux)

输入并执行后 python setup.py register ，然后输入用户名和密码，即可。

方式2：使用文件（适用windows,Linux）

在用户的家目录里创建一个文件名为.pypirc, 内容为：

[distutils]
index-servers=pypi
[pypi]
repository = https://upload.pypi.org/legacy/
username = 账户名
password = 你自己的密码
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【注】
Linux 的家目录： ~/.pypirc
Windows 的家目录是： c:/user/用户名
在windows 下直接创建不包含文件名的文件会失败，因此创建时文件名为“.pypirc.”，前后都有两个点即可。

上传并远程发布

进入setup.py 文件所在目录，使用命令“python setup.py sdist upload”，即可以将模块代码上传并发布：

报错

Upload failed (403): The user 'LouHerGetUp' isn't allowed to upload to project 'baizhanSuperMath'. See https://pypi.org/help/#project-name for more
 information.
error: Upload failed (403): The user 'LouHerGetUp' isn't allowed to upload to project 'baizhanSuperMath'. See https://pypi.org/help/#project-name f
or more information.
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处理办法，修改包名，上传成功

writing manifest file 'MANIFEST'
creating baizhanSuperMath123-1.0
creating baizhanSuperMath123-1.0\baizhanSuperMath123
making hard links in baizhanSuperMath123-1.0...
hard linking setup.py -> baizhanSuperMath123-1.0
hard linking baizhanSuperMath123\__init__.py -> baizhanSuperMath123-1.0\baizhanSuperMath123
hard linking baizhanSuperMath123\demo1.py -> baizhanSuperMath123-1.0\baizhanSuperMath123
hard linking baizhanSuperMath123\demo2.py -> baizhanSuperMath123-1.0\baizhanSuperMath123
Creating tar archive
removing 'baizhanSuperMath123-1.0' (and everything under it)
running upload
Submitting dist\baizhanSuperMath123-1.0.tar.gz to https://upload.pypi.org/legacy/
Server response (200): OK
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管理你的模块

我们登录pypi 官网，可以看到：
如果你的模块已经上传成功，那么当你登录PyPI 网站后应该能在右侧导航栏看到管理
入口。
点击包名进去后你可以对你的模块进行管理，当然你也可以从这里删除这个模块。

4.4 让别人使用你的模块

模块发布完成后，其他人只需要使用pip 就可以安装你的模块文件。比如：

pip install package-name
1

如果你更新了模块，别人可以可以通过–update 参数来更新：

pip install package-name update
1

5. 库(Library)

Python 中库是借用其他编程语言的概念，没有特别具体的定义。模块和包侧重于代码
组织，有明确的定义。

一般情况，库强调的是功能性，而不是代码组织。我们通常将某个功能的“模块的集合”，
称为库。

5.1 标准库(Standard Library)

Python 拥有一个强大的标准库。Python 语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、
文件等常见类型和函数，而由Python 标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据
库接口、图形系统、XML 处理等额外的功能。
Python 标准库的主要功能有：

1. 文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode 支
   持，二进制数据处理等功能
2. 文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
   尚学堂·百战程序员www.itbaizhan.cn
3. 操作系统功能，包含线程与进程支持、IO 复用、日期与时间处理、调用系统函数、
   日志（logging）等功能
4. 网络通信，包含网络套接字，SSL 加密通信、异步网络通信等功能
5. 网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC 等多种网
   络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6. W3C 格式支持，包含HTML，SGML，XML 的处理
7. 其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter 等

目前学过的有：random、math、time、file、os、sys 等模块。可以通过random 模
块实现随机数处理、math 模块实现数学相关的运算、time 模块实现时间的处理、file 模块
实现对文件的操作、OS 模块实现和操作系统的交互、sys 模块实现和解释器的交互。

5.2 第三方扩展库的介绍

强大的标准库奠定了python 发展的基石，丰富和不断扩展的第三方库是python 壮大
的保证。我们可以进入PyPI 官网：

https://pypi.org
1

我们可以看到发布的第三方库达到了十多万种，众多的开发者为Python 贡献了自己的力
量。

5.3 PyPI 网站和PIP 模块管理工具

PyPI(Python Package Index)是python 官方的第三方库的仓库，所有人都可以下载第三
方库或上传自己开发的库到PyPI。PyPI 推荐使用pip 包管理器来下载第三方库。

pip 是一个现代的，通用的Python 包管理工具。提供了对Python 包的查找、下载、安
装、卸载的功能。pip 可正常工作在Windows、Mac OS、Unix/Linux 等操作系统上，但
是需要至少2.6+和3.2+的CPython 或PyPy 的支持。python 2.7.9 和3.4 以后的版本已
经内置累pip 程序，所以不需要安装。

5.4 安装第三方扩展库的2 种方式

第三方库有数十万种之多，以pillow 库为例讲解第三方扩展库的安装。pillow 是
Python 平台事实上的图像处理标准库，本节以安装pillow 为例，给大家介绍第三方库的两
种常用的安装方法。

第一种方式：命令行下远程安装

以安装第三方pillow 图像库为例，在命令行提示符下输入：pip install pillow
安装完成后，我们就可以开始使用。
安装完，输入pip show pillow， 进行确认：

第二种方式：Pycharm 中直接安装到项目中

在Pycharm 中，依次点击：file–>setting–>Project 本项目名–>Project Interpreter
点击“+”，然后输入要安装的第三方库“pillow”,再点击按钮“Install Package”，等待
安装即可，几秒种后，即提示安装成功：

这样，我们就可以在项目中直接使用第三方库pillow 了。