「python」绝对导入与相对导入 包的概念 编程思维的转变 软件开发目录规范 常见内置模块

绝对导入与相对导入 包的概念 编程思维的转变 软件开发目录规范 常见内置模块

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• 今日内容详细
• • 绝对导入与相对导入
  • 包的概念
  • 编程思想的转变
  • 软件开发目录规范
  • 常见内置模块
  • • collection模块（提供了更多的数据类型）
    • time模块

昨日内容概要

• 索引取值与迭代取值的差异
• 模块简介
• 导入模块的两种句式
• 导入模块的补充知识
• 循环导入问题
• 模块的查找顺序

今日内容详细

绝对导入与相对导入

所有涉及模块的导入sys.path都参照执行文件为准

绝对导入（推荐使用）

# 在pycharm环境下
# 以当前执行文件所在的sys.path为起始路径导入模块
from ccc import b
from ccc.ddd.eee import b
# 若不在pycharm环境下运行 则需要将项目根目录添加至sys.path 也可以借助os模块

相对导入（module only）

只能在模块文件中使用 不能在执行文件中使用
当项目比较复杂的时候 相对导入比较容易出错

def index():
	from . import b  #当前模块路径
	from .. import b	#当前模块的上层路径
	from ../.. import b		#当前模块的上上层路径
# 相对导入不参考执行文件所在的路径 以当前模块文件路径为准

包的概念

什么是包

一个含有__init__.py文件的文件夹就是包

为什么有包

为更高效的管理py文件（模块文件）

如何使用

1.创建python package
2.内部放有多个同类型的模块
3. import python package # 导入的是包内的__init__.py文件
4. 在__init__.py文件内用相对导入的方式导入包内的模块
	#通过__init__.py提前准备好模块，方便执行文件导入

在python2中文件夹内必须要有__init__.py文件才会识别为包
而python3中没有严格要求

编程思想的转变

小白阶段>>>函数阶段>>>模块阶段
按需求从上往下堆叠代码>>>根据不同的功能将代码封装成不同的函数>>>根据不同的功能该分成不同的模块文件
单文件>>>多文件
一切都是为了能高效便捷地进行资源管理

软件开发目录规范

程序目录规范

1.bin文件夹
用于存储程序的启动文件 start.py
2.conf文件夹configuration
用于存储程序的配置文件 settings.py
3.core文件夹
用于存储程序的核心逻辑 src.py(source)
4.lib文件夹library
用于存储程序的公共功能 common.py
5.db文件夹database
用于存储程序的数据文件 userinfo.txt
6.log文件夹
用于存储程序的日志文件 log.log
7.interface文件夹(核心的延伸)
用于存储程序的接口文件 user.py order.py goods.py
8.readme文件(文本文件)
用于编写程序的说明、介绍、广告 类似于产品说明书
9.requirements.txt文件
用于存储程序所需的第三方模块名称和版本

常见内置模块 collection模块（提供了更多的数据类型）

namedtuple 命名元组

from collections import namedtuple

Point = namedtuple('二维坐标系', ['x', 'y'])
 res1 = Point(1, 3)
 res2 = Point(10, 49)
 print(res1, res2)
 print(res1.x) #还可以通过点的方式直接获取单独的数值
 print(res1.y)


Point = namedtuple('三维坐标系', 'x y z')#还可以不用列表，通过字符串空格隔开表示几个数据
# res1 = Point(1, 3, 44)
# res2 = Point(10, 49, 55)
# print(res1, res2)

deque 双端队列

from collections import deque

 q = deque()
 q.append(111)
 q.append(222)
 q.append(333)
 q.append(444)
 q.appendleft(555)
 print(q)		#deque([555,111,222,333,444])

OrderedDict 有序字典

from collections import OrderedDict
# d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
# print(d)
od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(od)

Counter 计数器

res = 'abcdeabcdabcaba'  # {'a':2,'b':5 }
# 方式一
new_dict = {}
 for i in res:
     if i not in new_dict:
         new_dict[i] = 1
     else:
         new_dict[i] += 1
 print(new_dict)
# 方式二
from collections import Counter
res1 = Counter(res)
print(res1)

time模块

# time模块 除了sleep()还给出了三个时间格式
1. time() 	时间戳		#从1970年0时0分0秒开始到现在总共多少秒
2. time.gmtime() 	结构化时间 	#将一个时间戳转换为UTC时区（0时区）的struct_time
3. time.strftime() 	格式化时间 	#将当前时间根据指定的格式化字符串输出
import time
print(time.time())
print(time.gmtime())
print(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
print(time.strftime('%Y-%m-%d'))
print(time.strftime('%H:%M:%S'))
print(time.strftime('%Y-%m-%d %X'))	#X可直接代替时分秒

print(time.strptime('2022-07-14 12:25:33','%Y-%m-%d %H:%M:%S'))# 转结构化时间
print(time.localtime())	#本地时间

三种时间格式的转换示意图

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